Pandas是数据处理中非常常用的一个库，是数据分析师、AI的工程师们必用的一个库，对这个库是否能够熟练的应用，直接关系到我们是否能够把数据处理成我们想要的样子。Pandas是基于NumPy构建的，让以NumPy为中心的应用变得更加的简单，它专注于数据处理，这个库可以帮助数据分析、数据挖掘、算法等工程师岗位的人员轻松快速的解决处理预处理的问题。比如说数据类型的转换，缺失值的处理、描述性统计分析、数据汇总等等功能。 它不仅仅包含各种数据处理的方法，也包含了从多种数据源中读取数据的方法，比如Excel、CSV等，这些我们后边会讲到，让我们首先从Pandas的数据类型开始学起。 Pandas一共包含了两种数据类型，分别是Series和DataFrame，我们先来学习一下Series类型。 Series类型就类似于一维数组对象，它是由一组数据以及一组与之相关的数据索引组成的，代码示例如下：
今天分享关于 MybatisPlus 的高级用法。本文将重点探讨 MybatisPlus 中的代理实例和其运行原理，带领大家深入了解 MybatisPlus 的内部机制。让我们一起来探索吧！
本文将推荐一个基于 spring 的工具类库 crane，它被设计用来通过类似 MapStruts 的注解配置，完成这种麻烦的关联数据填充/转换操作的处理。
attr = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4))
开门见山，今天给大家分享通过简单地重新排序结构体中的字段，极大地提高 Go 程序的速度和内存使用率的方法~ 01 【数据结构对齐】 【举个栗子】 在上面的例子中，我们定义了两个具有相同字段的结构体。接下来让我们编写一个简单的程序来输出他们的内存使用情况。 【结果如下】 通过上面我们可以发现它们占用的内存不同。到底发生了什么，导致两个字段相同的结构体消耗不同的字节？ 答案是数据在操作系统中的内存排列方式，也可以说是数据结构对齐。 02 【原理介绍】 CPU 以字长的方式读取数据，64 位操作系统中一个字
如果您以前写过 Golang ，那您很可能见过或者写过 Struct 结构体。但是，您可能不知道，通过简单地重新排序结构体中的字段，您可以极大地提高 Go 程序的速度和内存使用率！
Python数据分析——Numpy、Pandas库 总第48篇 ▼ 利用Python进行数据分析中有两个重要的库是Numpy和Pandas，本章将围绕这两个库进行展开介绍。 Numpy库 Numpy
使用简单的纯文本文件可实现的功能有限。诚然，使用它们可做很多事情，但有时可能还需要额外的功能。你可能希望能够自动完成序列化，此时可求助于shelve和pickle（类似于shelve）。不过你可能需要比这更强大的功能。例如，你可能想自动支持数据的并发访问，及允许多位用户读写磁盘数据，而不会导致文件受损之类的问题。还有可能希望同时根据多个数据字段或属性进行复杂的搜索，而不是采用shelve提供的简单的单键查找。尽管可供选择的解决方案有很多，但如果要处理大量的数据，并希望解决方案易于其他程序员理解，选择较标准的数据库可能是个不错的主意。
在我们的项目开发中，我们会发现有一些数据库表字段是每个表都有的，例如 ： 创建时间，创建人 ，更新时间，更新人。
用于将某个或者某些需要多线程读取和修改的 field 进行缓存行填充。同时由于 Java 8 之前对于缓存行填充的方式，比较繁琐且不够优雅，还有可能缓存行大小不一的问题，所以这个 JEP 中引入了 @Contended 注解。
首先接触的C 数组允许定义可存储相同类型数据项的变量，而结构是 C 编程中另一种用户自定义的可用的数据类型，它允许你存储不同类型的数据项。
反射 (Reflection) 是 Java 的特征之一，在C/C++中是没有反射的，反射的存在使得运行中的 Java 程序能够获取自身的信息，并且可以操作类或对象的内部属性。那么什么是反射呢？
前面说了系统表空间的整体结构，与独立表空间大致类似，多了五个特有的系统属性页，因为整个表空间只有一个系统表空间，所以他的重要性不言而喻，space id为0。
反射是指在程序运行时动态地检查和修改对象的能力。在Go语言中，通过反射可以在运行时检查变量的类型、获取结构体字段和方法的信息，以及动态调用方法等操作。反射在一些需要处理未知类型或需要在运行时进行动态操作的场景中非常有用。
加载数据最方便、最简单的办法是我们能一次性把表格(CSV 文件或者 EXCEL 文件)导入。然后我们能用多种方式对它们进行切片和裁剪。
上一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战中，我们对比了pandas与SQL常见的一些操作，我们的例子虽然是以MySQL为基础的，但换作其他的数据库软件，也一样适用。工作中除了MySQL，也经常会使用Hive SQL，相比之下，后者有更为强大和丰富的函数。本文将延续上一篇文章的风格和思路，继续对比Pandas与SQL，一方面是对上文的补充，另一方面也继续深入学习一下两种工具。方便起见，本文采用hive环境运行SQL，使用jupyter lab运行pandas。关于hive的安装和配置，我在之前的文章MacOS 下hive的安装与配置提到过，不过仅限于mac版本，供参考，如果你觉得比较困难，可以考虑使用postgreSQL，它比MySQL支持更多的函数(不过代码可能需要进行一定的改动)。而jupyter lab和jupyter notebook功能相同，界面相似，完全可以用notebook代替，我在Jupyter notebook使用技巧大全一文的最后有提到过二者的差别，感兴趣可以点击蓝字阅读。希望本文可以帮助各位读者在工作中进行pandas和Hive SQL的快速转换。本文涉及的部分hive 函数我在之前也有总结过，可以参考常用Hive函数的学习和总结。
预发，灰度，线上环境共用一个数据库。每一张表有一个 env 字段，环境不同值不同。特别说明：env 字段即环境字段。如下图所示：
在C语言中我们可以通过struct关键字定义结构类型，结构中的字段占据连续的内存空间，每个结构体占用的内存大小都相同，因此可以很容易地定义结构数组。和C语言一样，在NumPy中也很容易对这种结构数组进行操作。
在上一篇我们知道了Jvm的内存划分，这一篇我们来具体分析一下，当我们用new关键字创建一个新对象时，Jvm都做了哪些工作。当虚拟机执行到new指令时，发现它是关键字，于是会检查这个指令参数是否能在常量池中找到相关的引用，并检查这个引用所代表的类是否被加载、解析和初始化过。如果没有被加载，则先执行类的加载过程。当类加载成功后，虚拟机就会为新创建的对象分配内存。分配内存无非就是在Java堆上划出一部分区域来作为新对象的存储空间。但在实际的处理时是比较麻烦的。例如怎么找到空闲的内存，如何划分固定大小内存。我们知道Java虚拟机规范中所说虚拟机中的堆内存可以是连续的也可以是不连续的。所以虚拟机在为对象分配新内存时，就要根据这两种不同的方式来采取不同的实现。这两种方式分别叫作：指针碰撞和空闲列表。正面我们分别看一下它们具体的实现方式。
json是powerautomate云端flow中常常出现的一种数据形式，有时需要手动生成，有时需要自动获取后进行获取其中的内容。
设计mysql表结构的时候，有很多数据类型供我们选择，下面来介绍下mysql8中常用的数据类型。
无限级分类是很常见的功能，算法的好坏对于获取分类树的性能起到决定性的作用。尤其当分类数据和层级多时，一个糟糕的算法将使服务器不堪重负
如果读者们计划学习数据分析、机器学习、或者用 Python 做数据科学的研究，你会经常接触到 Pandas 库。Pandas 是一个开源、能用于数据操作和分析的 Python 库。
Redis （一个使用ANSI C编写的开源、支持网络、基于内存、可选持久性的键值对存储数据库。）没有直接使用 C 语言传统的字符串表示redis中的字符串，而是使用了一种名为简单动态字符串（simple dynamic string，SDS）的抽象类型， 并将 SDS 用作 Redis 的默认字符串。
在前面教程中小编我已经介绍了Django的Queryset特性及高级使用技巧以及Queryset的aggregate和annotate方法。这些技巧和方法都是为了减少对数据库的访问次数和对内存的占用，从而提升网站性能。今天我们再来学习两个非常重要的查询方法select_related和prefetch_related方法，看看如何使用它们避免不必要的数据库查询。高手过招，只差分毫。专业和业余之前的区别就在细节的处理上。为了让大家更直观地看到这两个方法的作用，我们将安装使用django-debug-toolbar这个流行的Django第三方包。
Android使用SQLite作为数据库存储数据，但是SQLite使用繁琐且容易出错，有许多开源的数据如GreenDAO、ORMLite等，这些都是为了方便SQLite的使用而出现的，Google也意识到了这个问题，在Jetpack组件中推出了Room，Room在SQLite上提供了一层封装，可以流畅的访问数据库。
如果想取出部分字符，那么可以通过下标的方法，（注意python中下标从 0 开始）
MyBatis Plus支持自定义通用方法，自定义通用方法与MP自带的通用方法一样，都会在应用启动时将方法注入到全局中
https://gitee.com/tangzc/mybatis-plus-ext
讲述的是面对同一个需求，一个工作经验不到两年的小鲜肉和一个工作六年的老司机给出的两个不同技术方案的实现落地。
2). 按照框架要求编写元数据对象处理器，在此类中统一为公共字段赋值，此类需要实现MetaObjectHandler接口。
大家好，我是洋子。在文章《接口测试（3）- 构造测试数据》我提到了构造测试数据的方法，但这篇文章当中都是构造真实的测试数据。然而在实际测试过程中，我们难免会遇到业务场景非常复杂，上下游调用链路复杂或者是某个依赖模块不稳定等，导致无法构造真实测试数据的情况
前面的简单的讲了一下mybatis-plus的使用 当然有很多不足 我写博客就是想促进大家一起学习 也想让这些内容更简单一些。
客户端访问/use_template/，服务器调用对应的视图函数，进行模板的渲染，给模板文件传递变量，将模板文件中的变量进行替换，获取替换之后的html内容，将替换之后的html内容返回给客户端，返回渲染之后的完整的html页面，客户端只是显示。
ToB类产品有非常丰富的变更需求，而大多数多样化的需求背后，反应到系统层面都是业务核心实体的变更，因此，一套可定制化的业务系统对于这类场景而言非常有帮助，不仅可以大大缩短研发过程，同时更有利于整个系统的扩展。我将探索此类可定制化业务系统的架构，试图找到一些共性，提供一种架构思路。本文是系列文章第一篇，本文将聊一聊字段可定制化。
契约接口(Aware)是Spring框架中的一个特性，它允许Bean对象意识到它们所在的环境并与之进行交互，用于提供特定的功能或信息给Bean对象。这些接口通常作为回调接口，在Bean初始化过程中被Spring容器调用，以便向Bean提供额外的环境信息或资源。通过实现相对应的Aware接口，Bean可以获取对应的Spring容器实例或其他相关资源。
在分析了Pornhub使用的平台之后，我们在其网站上检测到了unserialize函数的使用，其中的很多功能点（例如上传图片的地方等等）都受到了影响，例如下面两个URL：
索引是由持久类维护的结构，InterSystems IRIS®数据平台可以使用它来优化查询和其他操作。
用过mybatis的小伙伴可能都知道，我们可以查询两个表的部分字段合并为一个实体。然而用了Hibernate这么久了，居然还不知道也有此神器。
除非你计划构建的网站和应用只是发布内容而不接受访问者的输入，否则你将需要理解并使用表单。
用过mybatis的小伙伴可能都知道，我们可以查询两个表的部分字段合并为一个实体。然而用了Hibernate这么久了，居然还不知道也有此神器。 hibernate.jpg 说明 一般来说，Hibern
本文介绍了如何用Node.js开发一个RESTful API，包括使用Express、Koa、Prisma、Sequelize等框架，以及如何处理数据库、文件上传、认证、授权、API版本控制等实际问题。此外，文章还探讨了如何为API编写详细的文档，包括API规范、文档、测试、部署等方面。最后，作者还分享了一些实用的开发工具和技巧，以帮助开发者提高开发效率。
导读：可视化地图在描述地理位置相关度量时效果直观、优势明显，Tableau制作地图非常方便，而且支持多种可视化地图形式。本文介绍几种经典的可视化地图形式。
Wireshark可以跟踪网络协议的通讯过程，本节通过ARP协议，在了解Wireshark使用的基础上，重温ARP协议的通讯过程。
接下来的这几期，bug菌想跟大家分享一下自己昨天刚接到一个临时的需求，热乎着呢，想分享一下自己是如何面对临时需求并制定整个开发周期，其中包括从梳理业务到创建业务表再到实现业务逻辑形成闭环再到与前端对接，其中会穿插一些业务拓展及功能性拓展，这一条龙流程在线与大家一起见证，分享给刚入门的小伙伴，希望对你们有所帮助。
搭建scrapy的开发环境，本文介绍scrapy的常用命令以及工程目录结构分析，本文中也会详细的讲解xpath和css选择器的使用。然后通过scrapy提供的spider完成所有文章的爬取。然后详细讲解item以及item loader方式完成具体字段的提取后使用scrapy提供的pipeline分别将数据保存到json文件以及mysql数据库中.
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