❝本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes ❞ 1 简介 在日常使用Python的过程中，我们经常会与...json格式的数据打交道，尤其是那种嵌套结构复杂的json数据，从中抽取复杂结构下键值对数据的过程枯燥且费事。...类似的，JSONPath也是用于从json数据中按照层次规则抽取数据的一种实用工具，在Python中我们可以使用jsonpath这个库来实现JSONPath的功能。...2 在Python中使用JSONPath提取json数据 jsonpath是一个第三方库，所以我们首先需要通过pip install jsonpath对其进行安装。...： 假如我想要获取其嵌套结构中steps键值对下每段行程的耗时duration数据，配合jsonpath就可以这样做： import json from jsonpath import jsonpath
一 什么是json json是一种轻量级的数据交换格式。它基于 [ECMAScript]((w3c制定的js规范)的一个子集，采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。...简洁和清晰的层次结构使得 JSON 成为理想的数据交换语言。 易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成，并有效地提升网络传输效率。...我们用浏览器打开json文件往往是一堆字符形式的编码，python处理过后会自动转化为utf8格式 有利于使用。...二 python处理所需要的库 requests json 如果没有安装 requests库可以安装 安装方法在我以前的文章里 三 代码实现 __author__ = 'lee' import...requests import json url = '你需要的json地址' response = requests.get(url) content = response.text json_dict
在前不久InfoQ主办的Qcon全球软件开发大会上，达观数据创始人陈运文博士受邀出席发表了《文本智能处理的深度学习技术》的演讲。...深度学习在人工智能领域已经成为热门的技术，特别是在图像和声音领域相比传统的算法大大提升了识别率。在文本智能处理中深度学习有怎样的具体实践方法？以下内容根据陈运文博士现场分享整理所得。...人工智能目前的三个主要细分领域为图像、语音和文本，老师分享的是达观数据所专注的文本智能处理领域。...文本数据经过清洗、分词等预处理之后，传统方法通过提取诸如词频、TF-IDF、互信息、信息增益等特征形成高维稀疏的特征集合，而现在则基本对词进行embedding形成低维稠密的词向量，作为深度学习模型的输入...当然，还会在解码器中引入注意力机制，以解决在长序列摘要的生成时，个别字词重复出现的问题。 ?
在Python中，我们经常需要处理JSON数据，包括解析JSON数据、创建JSON数据、以及进行JSON数据的操作和转换等。...本文将为你分享一些在Python中处理JSON数据的常见问题与技巧，帮助你更好地应对JSON数据的处理任务。 1.解析JSON数据 首先，我们需要知道如何解析JSON数据。...在Python中，我们可以使用json模块中的一些方法来创建JSON数据。常用的方法包括： -`json.dumps()`：将Python对象转换为JSON字符串。 ...在Python中，我们可以使用json模块的方法来处理这些复杂的JSON数据。...下面是一个示例，展示如何处理复杂的JSON数据： ```python import json #解析包含JSON数组和嵌套JSON对象的JSON数据 json_str='[{"name":"Alice
前言 异常处理的问题之一是知道何时以及如何去使用它。我会讨论一些异常处理的最佳实践，也会总结最近在异常处理上的一些争论。 作为程序员，我们想要写高质量的能够解决问题的代码。...调用这个方法的客户端必须明确的处理这两种具体的异常，即使它们并不清楚 getAllAccount()内究竟是哪个文件访问或是数据库访问失败了，而且它们也没有提供文件系统或是数据库的逻辑。...因此，这样的异常处理导致方法和调用者之前出现了不当的强耦合。 设计API的最佳实践 在讨论了这些之后，我们可以来探讨一下如何设计一个正确抛出异常的良好的API。...1.在选择抛出需确定异常或是无需确定异常时，问自己这样的一个问题：客户端代码在遇到异常时会进行怎样的处理？ 如果客户端能够采取措施从这个异常中恢复过来，那就选择需确定异常。...使用异常的最佳实践 1.自觉清理资源 如果你在使用如数据库连接或是网络连接之类的资源，要确保你及时的清理这些资源。如果你调用的API仅仅出发了无需检查异常，你仍然需要在使用后主动清理。
在Java中处理异常并不是一个简单的事情。不仅仅初学者很难理解，即使一些有经验的开发者也需要花费很多时间来思考如何处理异常，包括需要处理哪些异常，怎样处理等等。...这也是绝大多数开发团队都会制定一些规则来规范对异常的处理的原因。而团队之间的这些规范往往是截然不同的。本文给出几个被很多团队使用的异常处理最佳实践。 1....在Finally块中清理资源或者使用try-with-resource语句。 当使用类似InputStream这种需要使用后关闭的资源时，一个常见的错误就是在try块的最后关闭资源。...当异常的名称不够明显的时候，则需要提供尽可能具体的错误信息。 5. 首先捕获最具体的异常。 现在很多IDE都能智能提示这个最佳实践，当你试图首先捕获最笼统的异常时，会提示不能达到的代码。...异常不仅仅是一个错误控制机制，也是一个沟通媒介，因此与你的协作者讨论这些最佳实践并制定一些规范能够让每个人都理解相关的通用概念并且能够按照同样的方式使用它们。
本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 在日常使用Python的过程中，我们经常会与...json格式的数据打交道，尤其是那种嵌套结构复杂的json数据，从中抽取复杂结构下键值对数据的过程枯燥且费事。 ...类似的，JSONPath也是用于从json数据中按照层次规则抽取数据的一种实用工具，在Python中我们可以使用jsonpath这个库来实现JSONPath的功能。 ?...2 在Python中使用JSONPath提取json数据 jsonpath是一个第三方库，所以我们首先需要通过pip install jsonpath对其进行安装。...假如我想要获取其嵌套结构中steps键值对下每段行程的耗时duration数据，配合jsonpath就可以这样做： import json from jsonpath import jsonpath
大家好，我是小F～ 异常处理是编写健壮可靠的 Python 代码的一个基本方面。...就像熟练的驾驶员如何克服意外的障碍一样，熟练的程序员可以优雅地处理异常，以保持应用程序的稳定性并为用户提供有意义的反馈。 在这篇文章中，我们将探讨 Python 中有效异常处理的最佳实践和指南。...，负责在庆祝活动结束后进行清理工作。...通过将这些最佳实践集成到你的编码库中，你可以为编写可靠、可维护且用户友好的代码奠定坚实的基础。...通过这些策略，你将做好充分准备来应对 Python 中错误处理的挑战，并为用户提供无缝体验。快乐编码！！
尽管如此，前辈们依然总结了几个最佳实践可以遵循，这些实践被绝大多数的团队所采用，本文将为你列出9个最常用且最重要的实践来帮助你提升异常处理的技能。 在做任何事的行动之前，知道为什么做？...因此在进入探讨异常处理最佳实践的正题之前，我们首先需要解决两个问题： 什么是异常和异常处理？ 为什么需要它们？ 异常及异常处理 什么是异常？总结为一句话就是：程序在执行过程中产生的异常情况。...最佳实践 1 用Finally或Try-With-Resource清理资源 我们经常在try语句块使用资源，比如InputStream，使用完后需要关闭。经常犯的错误是在try语句块中关闭资源。...这点和上一条最佳实践有相同的目标：提供给调用者尽可能多的信息，便于避免异常或进行异常处理。所以请确保你在Javadoc中添加了"@throws"声明，并且描述了造成异常的情况。...因此，最好和同事一起讨论异常处理的最佳实践，从而达成共识、步调一致，不仅提高工作效率，还能避免不可预知的异常。
错误 认识错误 在Go中，错误是一种表示程序错误状态。包含了在程序在运行时、编译时的状态信息。一般我们在编写Go代码中，都会碰到如下的处理方式。...panic 接收一个做任意类型的参数，通常是字符串，在程序死亡时被打印出来。Go 运行时负责中止程序并给出调试信息。 在多层嵌套的函数调用中调用 panic，可以马上中止当前函数的执行。...异常处理原则 在包内部，应该从panic中recover：不允许显式的超出包范围的panic()。...在包内部，特别是在非导出函数中有很深层次的嵌套调用时，对主调函数来说用 panic 来表示应该被翻译成错误的错误场景是很有用的（并且提高了代码可读性）。...异常处理实践 下面的示例代码，在被调用函数printPanic()中触发一个panic()，在main()函数中使用defer中接收panic()信息，并对panic()做异常处理。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 在做嵌套查询时，如果嵌套的条件在另一张表中没有数据，则会报错。这时候可以用： ifnull(max(xx),”) 来进行处理。字符串也可以比较大小。
的最佳实践。...这篇文章将着重讨论工程师在构建 Hydrogen 时候发现的 RSC 最佳实践，不光是对个人的，也是对团队的。希望能让读者们更加理解如何在 RSC 应用中编写组件，减少你的无效时间。...在少数情况下选择客户端组件 RSC 应用程序中的大多数组件应该是服务器组件，因此在确定是否需要客户端组件时，需要仔细分析用例。...客户端组件中不会使用该组件。（RSC 的限制，客户端组件中不能直接导入服务端组件） 代码从不在客户端上执行（据你所知）。 代码需要访问文件系统或数据库（客户端上不可用）。...代码需要从 StoreFront API 获取数据（在 Hydrogen 中特定的情况）。 如果组件需要在客户端组件中使用，可以先深入研究用例和实现。
今天我要和大家分享一个关于SEO优化的秘密武器：Python爬虫技术。在这篇文章中，我们将探讨Python爬虫在SEO优化中的关键应用和最佳实践。...下面是一些关键应用和实践： 1.竞争对手分析：使用Python爬虫技术，我们可以轻松地抓取竞争对手的网站数据，包括关键词排名、页面结构、外部链接等。...通过对竞争对手的分析，我们可以评估他们的优势和劣势，并相应地调整我们的优化策略。 2.关键词研究和内容优化：Python爬虫可以帮助我们从搜索引擎中抓取相关的搜索结果和关键词建议。...3.网站健康监测：借助Python爬虫，我们可以定期抓取网站数据，包括索引状况、页面访问情况、404错误等。这些数据可以帮助我们及时发现和解决网站的健康问题，提升用户体验和搜索引擎友好度。 ...我们应该遵守网站的Robots协议，尊重网站所有者的权益，并避免对他人的网站进行恶意爬取。 总结一下，Python爬虫技术在SEO优化中具有丰富的应用和潜力。
目前在我们正在构建一个基于eBay站外营销的业务全渠道漏斗分析指标，涉及近十个营销渠道、数十张数据源表，每天处理的数据达到上百TB。...由于业务复杂、数据源异构、指标计算逻辑频繁变更、数据体量巨大，如何快速完成数据处理开发任务是一个巨大的挑战。...在长时间的生产实践中，我们总结了一套基于Scala开发Spark任务的可行规范，来帮助我们写出高可读性、高可维护性和高质量的代码，提升整体开发效率。...，这样我们可以轻松理解这段代码到底是在做什么： 4 Spark开发最佳实践 一、使用Spark cache时，需要考虑它能否带来计算时间上的提升。...此篇文章总结了我们在使用 Spark 过程中所遇到的挑战和技术案例，希望能够抛砖引玉，引出更多更好的实践方案。最后，也要感谢杨青波对此文章的贡献，以及刘炼和刘轶的审稿。
Python中的异常处理及最佳实践异常处理是编写健壮、可靠和易于调试的Python代码中不可或缺的一部分。...在本文中，我们将深入探讨Python中的异常处理机制，并分享一些最佳实践和代码示例，以帮助您更好地处理错误情况和提高代码的稳定性。...异常处理的基础在Python中，异常是指在程序执行期间出现的错误或异常情况。...异常处理进阶技巧在Python中，异常处理不仅仅限于基本的try、except、else和finally块。有一些进阶的技巧和工具可以帮助您更好地处理异常情况。1....在某些情况下，不恰当的异常处理可能导致性能下降。以下是一些有关性能的考虑和最佳实践：1. 避免在循环中捕获异常在循环中捕获异常可能会导致性能问题，尤其是当异常在循环内频繁发生时。
一文搞懂 Python 的模块和包，在实战中的最佳实践 最近公司有个项目，我需要写个小爬虫，将爬取到的数据进行统计分析。...而 spider 目录其下，还存在一些在爬虫代码中需要调用的自定义工具模块文件：如 config.py 配置信息，db.py MySQL数据库操作快捷函数 和 utils.py 常用函数。...经过一番搜索，查阅了一些文章，终于搞明白，原来在 Python 中，相对导入的实现，是极度依赖 __name__ 内置变量的。...二者选其一，如何抉择 绝对导入和相对导入都不能满足我想要的效果：既支持从主程序执行，也支持单独测试某个模块。而现在，二者在不做任何特殊处理的情况下，均不支持单独以脚本直接执行的方式，测试某个模块。...未经允许不得转载：肥猫博客 » 一文搞懂 Python 的模块和包，在实战中的最佳实践
Flow的最佳实践。...，map函数中的所有数据转换将在Flow collect的scope内以异步方式完成。...❝注意：如果你在资源库中没有使用Flow，你可以通过使用liveData builder实现同样的数据转换功能。...如果你有一个长期运行的运算符，你可以使用buffer，这样直到buffer的所有运算符的执行将在一个不同的coroutine中处理，而不是在协程中对Flow collect。这使得总的执行速度更快。...这个想法是要有一个带有过滤列表的搜索栏。每当用户在搜索栏中输入一些东西时，列表就会被搜索栏中的文本过滤掉。这是通过在channel中保存文本值和观察通过该channel的流量变化来实现的。
应用场景如下：从api下载数据，json解析，存入字典，定期保存。重启程序需要加载保存的文本。...问题1：json中都是unicode串，存到文本里都是些\u*** 解决：关闭ensure_ascii开关 json.dump(pub.listData,fp,ensure_ascii=False) 问题...最后解决方法，还是用unicode存，但是load后，加一个处理，把key转换为数值就行 pub.listData=json.load(fp) pub.listData={int(k):v for...系统默认编码为ascii，所以常常出错 设置默认编码： 在python的Lib\site-packages文件夹下新建一个sitecustomize.py，内容为： # encoding=utf8... import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf8') 问题4：读入unicode的中文的处理 比如csv文件，excel正常，python
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