作者：陈业贵 华为云享专家 51cto(专家博主 明日之星 TOP红人) 阿里云专家博主 文章目录 前言 1.php 效果 前言 学习学习怎么解压一个压缩包中多个文件 1.php <?...php //压缩包所在地址 【绝对文件地址】D:/phpstudy_pro/WWW/cyg.zip //解压路径 【绝对文件目录路径 D:/phpstudy_pro/WWW $filePath="D:/...(empty($path) || empty($filePath)) { return false; } $zip = new ZipArchive();//新建一个ZipArchive...(压缩)的对象 if ($zip->open($filePath) === true) {//如果说D:/phpstudy_pro/WWW/cyg.zip有压缩文件的话，就true...$zip->extractTo($path);//解压到D:/phpstudy_pro目录下 $zip->close();//关闭压缩包 return true;
1、将所有的csv文件放到一个文件夹，比如D:/test中有a.csv，b.csv，c.csv，d.csv，f.csv 2、打开cmd，切换到存放csv的文件夹，先输入D:，注意有冒号。...再cd test进入test文件夹 或者用简单的方法：在test文件夹中，按住shift加鼠标右键，选择在此处打开命令窗口。...3、在cmd命令框中输入copy *.csv all.csv，all可以改成任意的名字。然后按enter，等待完成就可以了。 4、打开csv文件夹就可以看到all.csv ?
新建apps文件夹后mark为source目录，然后在Setting中import方式为 from message import views 但这样run manage.py task时会报模块不存在的错误...ImportError: No module named message 此时要在Setting中设置app的路径 sys.path.insert(0,os.path.joinBASE_DIR,'apps
Vue Vine提供了全新Vue组件书写方式，主要的卖点是可以在一个文件里面写多个vue组件。...相信你最近应该看到了不少介绍Vue Vine的文章，这篇文章我们另辟蹊径来讲讲Vue Vine是如何实现在一个文件里面写多个vue组件。...想必细心的你已经发现了在同一个文件里面定义的多个组件经过编译后，从常规的export default导出一个默认的vue组件对象变成了export导出多个具名的vue组件对象。...接下来我们将通过debug的方式带你搞清楚Vue Vine是如何实现一个文件内导出多个vue组件对象。 createVinePlugin函数 我们遇见的第一个问题是需要找到从哪里开始着手debug？...vineCompFns：数组中存了文件中定义的多个vue组件，初始化时为空数组。
# 读取总txt文件 open_diff = open('diff_match_image.txt', 'r') diff_line = open_diff.readlines() line_list...line_list) #切分diff diff_match_split = [line_list[i:i+100] for i in range(0,len(line_list),100)] #将切分的写入多个...txt中 for i,j in zip(range(0,13),range(0,13)): with open('diff_match%d.txt'% j,'w+') as temp:
现在要求把每个员工的交易数据写入文件“各员工数据.xlsx”，每个员工的数据占一个worksheet，结构和“超市营业额2.xlsx”一样，并以员工姓名作为worksheet的标题，预期的结果文件如图所示...很显然，要解决这个问题需要这样几步：1）读取原始数据文件创建DataFrame，2）分离DataFrame，把不同员工的数据分离开，3）把不同员工的数据写入同一个Excel文件的不同Worksheet。...对于第3步，需要使用DataFrame结构的to_excel()方法来实现，把第2步中分离得到的每位员工的数据写入同一个Excel文件的不同Worksheet中，该方法语法为： to_excel(excel_writer...第3步的要点是，to_excel()方法的第一个参数不能使用Excel文件路径，因为每次写入时会覆盖原来Excel文件中的内容。如果代码写成下面的样子： ?...代码可以运行，但是结果Excel文件中只有最后一次写入的数据，如图： ? 对于本文描述的需要，需要为to_excel()方法第一个参数指定为ExcelWriter对象，正确代码如下： ?
但是在操作之前都会先将 DataArray 转换为 Dataset，从而保证数据的准确性。 一个数据集可以加载或写入netCDF 文件的特定组中。...当要在一个文件中写入多个组时，传入 mode = 'a' 给 to_netcdf ，从而确保每一次调用都不会删除文件。 除非执行一系列计算操作，否则 netCDF 文件中的值是不会加载到内存中的。...写入编码数据 你也可以自定义 xarray 如何为 netCDF 文件中的每个数据集变量提供编码信息。encoding 参数接收包含编码信息的键值对字典。...利用 concat 方法可以将多个文件合并为单个文件。...注意： 如果你安装了 dask 的话，可以使用 open_mfdataset 合并多个文件： xr.open_mfdataset('../*.nc') 此函数会自动合并并连接多个文件为一个 xarray
我们来看看Zipack优于MessagePack（简称msgpack）的地方。本文主要从3种最基本的数据类型来评测2者的差距：浮点数、大整数、字符串。...浮点数性能比拼 浮点数是比较复杂的数据结构，永远记得在《计算机组成原理》中被浮点数考点支配的恐惧。msgpack支持的是传统的IEEE浮点数包括32位单精度和64位双精度这2种数据类型。 ?...Date.now() 我们得到1596597287169，下面分别带入msgpack和Zipack，看看压缩效率如何。 ? ?...这不，Zipack从一开始就果断抛弃了UTF8，转而采用压缩率更高的VLQ编码，具体原理就不赘述了，感兴趣的可以参考Zipack官方的规范文档。...下面我们用《名侦探柯南》中那句必杀黑话：しんじつはいつもひとつ（真相只有一个）来测试，总共11个字符。 ? 我嘞个天，msgpack居然没有一点压缩量。 ?
my_boxlist.to_json(filename="test.json") # 在当前文件夹下生成一个 test.json 文件 此外，还能接受 Json / yaml / csv / msgpack...to_msgpack 将 Box 对象另存为 msgpack 字节或使用filename参数写入文件 to_toml* 将 Box 对象另存为 TOML 字符串或使用filename参数写入文件 to_csv...** 将 BoxList 对象另存为 CSV 字符串或使用filename参数写入文件 from_json Classmethod，从一个 JSON 文件或字符串创建一个 Box 对象（所有 Box 参数都可以传递...） from_yaml 类方法，从 YAML 文件或字符串创建一个 Box 对象（所有 Box 参数都可以传递） from_msgpack Classmethod，从msgpack文件或字节创建一个Box...对象（所有Box参数都可以传递） from_toml* Classmethod，从TOML文件或字符串创建一个Box对象（所有Box参数都可以传递） from_csv** Classmethod，从一个
这个通信层的协议不会太复杂，flatbuffers 对memory copy非常友好，也是head only，并且仅仅需要3个头文件，这样使用 libatbus 的时候就不需要额外管理外部的打解包层版本必须和内部的一致了...所以就简单地测试了一下 msgpack 、 flatbuffers 和 protobuf 效果。 测试数据 我只采用了一个简单的测试数据，贴近最大比率的实际使用场景的数据内容。...\000\001 打包后大小是59字节，除去数据段的13字节后，相当于附加信息的数据是46字节。 msgpack 会对整数类型有一个字节记录长度，后面才是实际整数，有一定的压缩效果。...它为了支持一个数据块可以打入多个message和数据层面支持动态的field数量，是额外多些了一个vtable进去数据块，这个vtable有点像虚表，然后指向了各个字段。...这个arena其实就是一个不断增长的内存块链表，可以用于保存protobuf的对象和对象数据，没有回收功能。 非常简单但也很适合 libatbus 这种动态结构少而且结构简单的协议。
下面的例子展示如何通过BOOL类型的数组访问WORD类型变量的单独的位。 创建一个FB块 注意 在S7-1200/S7-1500中新创建的块默认都是“优化的块访问” 。...打开块的属性，在“属性”标签下使能“优化的块访问”。 打开块和块的接口区。 在声明表中输入想要用新的数据类型覆盖的变量。例如：名称"statConveyor"，数据类型“Word”。...至此覆盖变量已经声明完成，可以在编辑器中输入程序。 例子程序 对某些应用，在STEP 7 中可能需要将多个信号组合成一个控制字或从一个控制字中提取单独的信号。...图.2 FB块“WordToBoolAT” 利用FB “WordToBoolAT” 可以从一个数据类型为 "Word" 的变量中提取最多 16 个信号 (数据类型为 “Bool”的变量) 。...把相关文件复制到一个单独的目录下然后双击解压文件。解压的库将自动与所有子程序关联。使用 STEP 7 (TIA 博途)打开和编辑该库。
而目前公司CMDB的信息都保存在了MySQL数据库中，所以，需要先实现 Influxdb 与 MySQL DB 的数据互通互联 。此功能的实现时借助Python完成的。...在此项目中，为便于说明演示，抽象简化后，需求概况为:将InfluxDB中保存的各个服务器的IP查询出来保存到指定的MySQL数据库中。...因为公司有多个项目组，每个项目组负责不同的系统，有各自的DB Server 、实例。...IP","DB 用户名","DB PWD","DB Name",charset='utf8mb4',port=数据库端口号) 3.连接InfluxDB的python文件collect_dbhost_telegraf_info.py...##基于host的命名进行切割，分割符为_，返回值为列表 diskhost_split = disk_check[host_key].split('_') ##将列表中的后两个元素提取出来
Fluentd支持从kafka订阅数据，同时支持向kafka发布数据。这两项功能集成在一个插件中：fluent-plugin-kafka，我们在下文中分别称之为输入插件和输出插件。...其缺点为： 每次只能从一个topic获取消息 如果有多个单消费者进程同时订阅相同的topic，进程之间无法协调如何分配不同的分区 如果多个单消费者进程中某个进程挂掉，其他进程无法从该进程原先订阅位置进行恢复...消费者组模式解决了单消费者模式存在的几个缺点，可以同时启动多个Fluentd进程协同工作。...比如：topic_key为日志中的category字段，如果该字段的某个值为app，那么消息会被发布到kafka的名称为app的topic中。...输出插件支持通过设置default_partition_key或partition_key_key的方式将消息分配到特定的分区中。 具有相同partition值的消息会被分配到同一个分区。
中的每个消息都有一个连续的序列号叫做offset,用于partition唯一标识一条消息. topic中partition存储分布 在Kafka文件存储中，同一个topic下有多个不同partition...partiton中文件存储方式 每个partion(目录)由多个大小相等segment(段)数据文件中。...下面具体介绍下segment文件： (1) 每个partition(目录)相当于一个巨型文件被平均分配到多个大小相等segment(段)数据文件中。...配置 在kafka解压目录下下有一个config的文件夹，里面放置的是我们的配置文件 consumer.properites 消费者配置，这个配置文件用于配置于2.5节中开启的消费者，此处我们使用默认的即可...python操作kafka 我们已经知道了kafka是一个消息队列,下面我们来学习怎么向kafka中传递数据和如何从kafka中获取数据 首先安装python的kafka库 pip install kafka
那如何保证这个三个操作的原子性（要么都成功，要么都失败）。在redis中有两种处理方式可以保证多操作间的原子性。 （一）Transaction MULTI标记一个事务块的开始。...事务块内的多条命令会按照先后顺序被放进一个队列当中，最后由EXEC命令原子性(atomic)地执行。 EXEC执行所有事务块内的命令。...Transaction能够保证多个操作的原子性。LuaScript不仅保证了多操作间的原子性，可以处理更复杂的逻辑，如保障get、set操作的原子性。...messagepack是一个高效的二进制序列化协议。相比json编码后的数据的体积更小，编解码的速度更快。redis script也支持messagepack。...consumer完成两个核心操作： 将到期的消息，迁移到可执行队列中； 从可执行队列中取出消息完成相应的处理。 接下来看下consumer queueserver的实现的主要方法。
Fluentd支持从kafka订阅数据，同时支持向kafka发布数据。这两项功能集成在一个插件中：fluent-plugin-kafka，我们在下文中分别称之为输入插件和输出插件。...其缺点为： 每次只能从一个topic获取消息 如果有多个单消费者进程同时订阅相同的topic，进程之间无法协调如何分配不同的分区 如果多个单消费者进程中某个进程挂掉，其他进程无法从该进程原先订阅位置进行恢复...消费者组模式解决了单消费者模式存在的几个缺点，可以同时启动多个Fluentd进程协同工作。...【输出插件的负载均衡策略】 默认情况下，发布的消息会被随机分配到kafka topic的一个分区。...输出插件支持通过设置default_partition_key或partition_key_key的方式将消息分配到特定的分区中。 具有相同partition值的消息会被分配到同一个分区。
定长编码就容易浪费信息，举一个例子，设计这样一套编码，每一种数据由1字节的类型段和多字节的数据段组成（类型字段暗示了数据字段的长度），然后线性排列（序列化），其中1个字节所表示的256种类型必须全部用到才不会造成浪费...图中，37种数据类型中居然有32个类型都是8个bit前缀，全部挂载在“110”之后。当然，也许是为了硬件考虑，也许数据类型真的的不好按照使用频率来排序。...虽然在网络传输的应用场景上msgpack可以完胜json，可作为配置文件的场景上又如何呢？我们知道JSON格式对用户是很友好的，可读性非常强，在编辑器中代码折叠，类型高亮都非常方便。...msgpack作为二进制格式似乎不好直接编辑。 naive！ 为什么不能图形化编辑二进制文件呢？...【日记】 ---- CSDN的“公众号同步文章”功能成功将文章中的图片外包到腾讯的服务器上了，比如一个图片链接： https://ss.csdn.net/p?
msgpack(https://msgpack.org/index.html)本质上就是JSON的二进制版本。它使你可以非常轻松地对数据进行序列化和反序列化，然后将其保存到字节数组或文件中。...但是，由于msgpack将数据以二进制格式保存，因此你可以节省很多空间，尤其是当这些数据需要通过网络传输时。...as f: back_from_msgpack = msgpack.unpackb(f.read()) 我们在这里基本上要做的是创建一个浮点值字典，然后将其转储到JSON中并重新加载，还将其转储到...MessagePack文件中并重新加载。...我个人在使用JSON时曾多次遇到微妙的问题，而这甚至不算是一个问题。 其次，如果我们查看保存的文件，则JSON文件为275kb，消息包为117kb。
然而，要压缩的数据量越小，压缩就越困难。这是所有压缩算法都存在的问题，原因是压缩算法从过去的数据中学习如何压缩未来的数据。但是在一个新的数据集的开始，没有“过去”可以参考。...训练 Zstandard 是通过提供一些样本(每个样本一个文件)来实现的，训练的结果存储在称为“字典”的文件中，该文件必须在压缩和解压缩之前加载。使用此字典，可以在小数据上实现的压缩率大大提高。...小数据压缩的案例 如果在一组小的数据样本中存在某种相关性，那么训练就是有效的。一个字典的数据越具体，它的效率就越高(没有通用字典)。因此，为每种类型的数据部署一个字典将带来最大的好处。...-D file: 使用文件作为字典 -o file: 结果存储在文件中 -f : 在没有提示的情况下覆盖输出并(解压)压缩链接 --rm : 成功解压缩后删除源文件 -k...: 递归地操作目录 --format=gzip : 将文件压缩为.gz格式 -M# : 为解压设置内存使用限制 字典生成器 : --train ## : 从一组训练文件中创建一个字典 --train-cover
image.png 不用修改默认解压位置，点击红色箭头标记处的OK，到安装流程的下一步。 ? image.png 如下图所示，正在提取安装文件中的内容，等待即可。 ?...image.png 5.安装cudnn7.3 使用解压软件将压缩文件cudnn-9.0-windows10-x64-v7.3.1.20.zip解压到当然文件夹， 具体操作示意图如下图所示： ?...image.png 解压后如下图所示，在文件夹pytorch1.0.1中多了文件夹cuda ? image.png 进入文件夹cuda，如下图所示。...image.png 将文件夹cuda中复制的3个文件夹和1个文件复制到路径C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0 具体操作示意图如下图所示...在cmd中输入命令：pip install msgpack，然后按Enter键运行命令。 ?
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