参考链接： Java中的对象和类 1.对象的概念 ：万物皆对象，客观存在的事物皆为对象 2.什么是面向对象：人关注一个对象，实际上是关注该对象的事务信息 3.类：类是模子，确定对象将会拥有的特征（...对象是一个你能够看得到，摸得着的具体实体 如何定义Java中的类： 1.类的重要性：所有Java程序都以类class为组织单元 2.什么是类：类是模子，确定对象将会拥有的特征（属性）和行为（方法...方法n； } Java对象 使用对象的步骤： 1.创建对象： 类名 对象名 = new 类名（）； ... Telphone phone =new Telphone(); 2.使用对象 引用对象的属性：对象名.属性 phone.screen = 5; //给screen属性赋值... 2.初始值不相同： Java会给成员变量一个初始值 Java不会给局部变量赋予初始值，必要初始化 3.在同一个方法中，不允许有同名局部变量； 在不同的方法中，
既然java栈中的是对象的引用，那么我们如何使用对象那，主流的访问方式有两种：使用句柄和直接指针。...（1）使用句柄： 如果使用句柄访问方式， Java 堆中将会划分出一块内存来作为句柄池，reference 中存储的就是对象的句柄地址，而句柄中包含了对象实例数据和类型数据各自的具体地址信息，如图： ?...（2）直接指针 如果使用直接指针访问方式， Java 堆对象的布局中就必须考虑如何放置访问类型数据的相关信息， reference 中直接存储的就是对象地址，如图： ?...这两种对象的访问方式各有优势，使用句柄访问方式的最大好处就是 reference 中存储的是稳定的句柄地址，在对象被移动（垃圾收集时移动对象是非常普遍的行为）时只会改变句柄中的实例数据指针，而 reference...使用直接指针访问方式的最大好处就是速度更快，它节省了一次指针定位的时间开销，由于对象的访问在 Java 中非常频繁，因此这类开销积少成多后也是一项非常可观的执行成本。
Python扩展库pandas的DataFrame对象的pivot()方法可以对数据进行行列互换，或者进行透视转换，在有些场合下分析数据时非常方便。...DataFrame对象的pivot()方法可以接收三个参数，分别是index、columns和values，其中index用来指定转换后DataFrame对象的纵向索引，columns用来指定转换后DataFrame...对象的横向索引或者列名，values用来指定转换后DataFrame对象的值。...为防止数据行过长影响手机阅读，我把代码以及运行结果截图发上来： 创建测试用的DataFrame对象： ? 透视转换，指定index、columns和values： ?...透视转换，不指定values，但可以使用下标访问指定的values： ?
天人菊 T.5: Combine generic and OO techniques to amplify their strengths, not their costs T.5：结合使用泛型和面向对象技术应该增强它们的效果而不是成本...泛型和面向对象技术是互补的。...静态协助动态：使用静态多态技术实现动态多态接口。...动态帮助静态：提供通用，舒适的静态边界的接口，但是内部进行动态分发，这样就可以提供一致的对象布局。示例代码引入了和std::shared_ptr的删除器一样的类型消除机制。...在类模板中，非虚函数只有在被使用时才会实例化-但是虚函数任何时候都会实例化。这会使代码膨胀，并且因为实例化根本不用的功能而过度约束通用类型。要避免这个问题，即使标准库有时也会犯这样的错误。
最近忙成狗了，很少挤出时间来学习，大部分时间都在加班测需求，今天在测一个需求的时候，需要对比数据同步后的数据是否正确，因此需要用到json对比差异，这里使用deepdiff。...一般是用deepdiff进行对比的时候，常见的对比是对比单个的json对象，这个时候如果某个字段的结果有差异时，可以使用exclude_paths选项去指定要忽略的字段内容，可以看下面的案例进行学习：...那么如果数据量比较大的话，单条对比查询数据效率比较低，因此，肯呢个会调用接口进行批量查询，然后将数据转成[{}，{}，{}]的列表形式去进行对比，那么这个时候再使用exclude_paths就无法直接简单的排除某个字段了...从上图可以看出，此时对比列表元素的话，除非自己一个个去指定要排除哪个索引下的字段，不过这样当列表的数据比较多的时候，这样写起来就很不方便，代码可读性也很差，之前找到过一个用法，后来好久没用，有点忘了，今晚又去翻以前写过的代码记录...，终于又给我找到了，针对这种情况，可以使用exclude_regex_paths去实现： 时间有限，这里就不针对deepdiff去做过多详细的介绍了，感兴趣的小伙伴可自行查阅文档学习。
默认情况下，Newtonsoft.Json 库序列化和反序列化 JSON 到 .NET 类型的时候，对于枚举值，使用的是整数。...然而，在公开 JSON 格式的 API 时，整数会让 API 不易于理解，也不利于扩展和兼容。 那么，如何能使用字符串来序列化和反序列化 JSON 对象中的枚举呢？...None, ABit, Normal, Very, Extreme, } } 对于“逗比程度”枚举，增加了转换器后，这个对象的序列化和反序列化将成...本作品采用 知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议 进行许可。...欢迎转载、使用、重新发布，但务必保留文章署名 吕毅 （包含链接： https://blog.walterlv.com ），不得用于商业目的，基于本文修改后的作品务必以相同的许可发布。
在这一文章系列的第二篇中，我们将讨论Spark SQL库，如何使用Spark SQL库对存储在批处理文件、JSON数据集或Hive表中的数据执行SQL查询。...org/apache/spark/sql/api/java/package-summary.html） Python（https://spark.apache.org/docs/1.3.0/api/python...相比于使用JdbcRDD，应该将JDBC数据源的方式作为首选，因为JDBC数据源能够将结果作为DataFrame对象返回，直接用Spark SQL处理或与其他数据源连接。...注册为一个表 dfCustomers.registerTempTable("customers") // 显示DataFrame的内容 dfCustomers.show() // 打印DF模式 dfCustomers.printSchema...如下代码示例展示了如何使用新的数据类型类StructType，StringType和StructField指定模式。
您可以使用 Scala ， Java ， Python 或 R 中的 Dataset/DataFrame API 来表示 streaming aggregations （流聚合）， event-time...让我们看看如何使用 Structured Streaming 表达这一点。你可以在 Scala/Java/Python/R 之中看到完整的代码。...例如，如果要每分钟获取 IoT devices （设备）生成的 events 数，则可能希望使用数据生成的时间（即数据中的 event-time ），而不是 Spark 接收到它们的时间。...而不是依靠 Spark 自动 infer 。...应用程序应该使用 12:04 而不是 12:11 来更新 window 12:00 - 12:10 的较旧 counts 。
本文将介绍如何使用Selenium Python爬取动态表格中的复杂元素和交互操作。...driver.close()# 将列表转换为DataFrame对象df = pd.DataFrame(data)# 打印DataFrame对象print(df)功能说明如下：导入所需的库：代码使用import...将列表转换为DataFrame对象：使用pd.DataFrame(data)将data列表转换为一个pandas的DataFrame对象df，其中每个字典代表DataFrame的一行。...打印DataFrame对象：通过print(df)将DataFrame对象打印出来，展示网页中爬取到的数据。...通过DataFrame对象，可以方便地对网页上的数据进行进一步处理和分析。结语通过本文的介绍，我们了解了如何使用Selenium Python爬取动态表格中的复杂元素和交互操作。
然而，你将会认识到，我们收集的数据在某些方面是有瑕疵的，那么，某些行包含一个字母而非数字时，文本到整数的转换会失败，而Python会抛出一个异常。...索引列并不是数据（即便打印DataFrame对象时你会在屏幕上看到索引）。...创建xlsx_read字典时，我们使用了字典表达式，这个做法很Python：不是显式地遍历工作表，将元素添加到字典，而是使用字典表达式，让代码更可读、更紧凑。...本技法会介绍如何从网页获取数据。 1. 准备 要实践这个技巧，你要先装好pandas和re模块。re是Python的正则表达式模块，我们用它来清理列名。...如果你使用的是Anaconda发行版Python，使用下面的命令就可以： conda install html5lib 如果不是，你可以从 https://github.com/html5lib/html5lib-python
打印转换后的列表for item in lst: print(item)在这个示例中，我们创建了一个DataFrame对象df，其中包含了学生的姓名、年龄和成绩信息。...最后，我们使用一个循环遍历列表lst，并打印每个学生的信息。....tolist()方法的主要作用是将DataFrame对象转换为一个嵌套的Python列表。它将每行数据作为一个列表，再将所有行的列表组合成一个大的列表。...通过使用.tolist()方法，我们将DataFrame对象转换为列表。打印输出的结果是每一行数据作为一个列表，再将所有行的列表组合成一个大的列表。...需要注意的是，.tolist()方法不同于其他常用的DataFrame方法，例如.values属性返回的是一个numpy.ndarray对象，而不是列表。
02 DataFrame的作用 对于Spark来说，引入DataFrame之前，Python的查询速度普遍比使用RDD的Scala查询慢（Scala要慢两倍），通常情况下这种速度的差异来源于Python...具体的时间差异如下图所示： ? 由上图可以看到，使用了DataFrame(DF)之后，Python的性能得到了很大的改进，对于SQL、R、Scala等语言的性能也会有很大的提升。...03 创建DataFrame 上一篇中我们了解了如何创建RDD，在创建DataFrame的时候，我们可以直接基于RDD进行转换。...show() 使用show(n)方法，可以把前n行打印到控制台上（默认显示前十行）。 swimmersJSON.show() collect 使用collect可以返回行对象列表的所有记录。...spark.sql("select * from swimmersJSON").collect() 05 DF和RDD的交互操作 printSchema() 该方法可以用来打印出每个列的数据类型，我们称之为打印模式
第四章，计算蜡烛图和历史数据，解释了如何获取和理解历史数据，以及如何获取、计算和绘制各种蜡烛图模式，包括日本蜡烛图（OHLC）、Renko、线段破坏和平均蜡烛图。...在步骤 3中，您将now转换为字符串对象并将其打印出来。请注意，输出的日期格式是固定的，可能不是您的选择。datetime模块有一个strftime()方法，它可以按需要将对象转换为特定格式的字符串。...步骤 5 中，使用 tzinfo 属性打印了 now_tz_aware 所持有的时区信息。注意输出为 IST 而不是 None，因为这是一个时区感知对象。...如果不传递，其默认值为False，意味着将创建一个新的DataFrame而不是修改df。 重新排列：在步骤 2 中，你使用reindex()方法从df创建一个新的DataFrame，重新排列其列。...注意，之后，df 的 timestamp 列保存的是字符串对象，而不是之前的 datetime 对象。
一门课的课后题答案，在这里备份一下： 面向对象程序设计语言 – 比较分析C++、Java、Python、R语言的面向对象特征，这些特征如何实现的？有什么相同点？...(1) 类属：虚函数 用父类的指针指向其子类的实例，然后通过父类的指针调用实际子类的成员函数，这种技术可以让父类的指针有“多种形态”； (2) 类属：模板函数 模板是C++支持参数化多态的工具，使用模板可以使用户为类或者函数声明一种一般模式...Java中类本身不是对象，对象是类的实例化； (4) 基于类的模型，还是基于对象或原型的模型？...参数传递：通过动态束定机制 类属：通过Self指代对象本身 Python语言不是“纯粹”的面向对象语言： 1) 存在全局变量和全局函数； 2) main函数不是类的方法； 3) 但Python一切皆对象...Python 采用的是引用模型：变量通过引用建立与对象的联系； Python支持静态对象和自动对象； 静态对象 所有语言的全局变量都是静态对象； 在Python语言中： 使用global声明全局变量；
它支持多种语言（TypeScript、JavaScript、Python、.NET、Java），多种浏览器（Chromium、WebKit和Firefox），并且可以在Windows、Linux和Mac...它还提供了一些高级的功能，比如context环境隔离、headless无头模式、无痕模式、wait_for_load_state精准等待、多种内置定位器、元素状态智能判断、iframe对象操作、alert...它支持更多的语言（C#,Java,Perl,PHP,Python 和Ruby），更多的浏览器（IE（7, 8, 9, 10, 11），Firefox，Safari，Google Chrome，Opera...对象 df = pd.DataFrame(data) # 打印DataFrame对象 print(df) # 按照价格升序排序 df.sort_values(by="price", inplace=True...) # 打印排序后的DataFrame对象 print(df) # 统计每个出发地的特价机票数量 count = df.groupby("departure").size() # 打印统计结果 print
本帖的讲述逻辑如下： 第一章先用 Python 里面内置的 int, list, ndarray 和 dataframe 变量举例，感受一下 Python 中万物皆对象，体会一下对象里的属性 (字段和方法...# int 对象 i = 1031 在 C++ 和 Java 里，整数只是一个基础 (primitive) 类型，而在 Python 里，整数是一个类，可以用来创建很多整数型对象。...# int 的 + i + i 2062 # int 的 * i * 2 2062 对于 Python 使用者，用普通二进制操作符 (binary operator) + 和 * 就能实现加法和乘法运算...整数对象之间的加法和乘法有明确的定义，试想你如何相加两辆轿车 (按质量相加还是按价格相加)？如何相加两个期权 (按现值相加还是按敏感度相加)？...先从思维上把“变量”转成“对象”。 在学习 OOP 时，我们用雇员为例，学习如何定义类、构建对象、定义类方法和静态方法、继承父类雇员多态出开发者和经理、使用魔法方法、使用属性装饰器。
创建Datasets Dataset 与 RDD 相似, 然而, 并不是使用 Java 序列化或者 Kryo 编码器 来序列化用于处理或者通过网络进行传输的对象....createTableColumnTypes 使用数据库列数据类型而不是默认值，创建表时。...在 Scala 中，DataFrame 变成了 Dataset[Row] 类型的一个别名，而 Java API 使用者必须将 DataFrame 替换成 Dataset。...无限精度的小数列不再支持，而不是 Spark SQL 最大精度为 38 。当从 BigDecimal 对象推断模式时，现在使用（38，18）。...Python DataTypes 不再是 Singletons（单例的） 在 Python 中使用 DataTypes 时，你需要先构造它们（如：StringType()），而不是引用一个单例对象。
我们还使用了 defer，这样脚本会在下载和页面解析完成后执行——本质上是一种延迟执行，而不是实时执行。 最有趣的部分是 py-script 标签。...pandas 库来创建一个 DataFrame 对象。...然而，当我们把打印出来时就会发现，它是一行，而不是一个结构化的数据表。没有一个适当的结构，我们就无法理解这些数据。幸运的是，我们可以使用 write 函数（下文会讨论）。...在 py-script 标签中，我们创建一个与之前相同的 DataFrame 对象。...但现在，我们不是调用 print，而是调用 pyscript.write 函数，请求 PyScript 处理并在"DataFrame"中显示 DataFrame 对象。
Java开发者的Python快速进修指南：面向对象当我深入学习了面向对象编程之后，我首先感受到的是代码编写的自由度大幅提升。...不同于Java中严格的结构和约束，Python在面向对象的实现中展现出更加灵活和自由的特性。它使用了一些独特的关键字，如self和cls，这些不仅增强了代码的可读性，还提供了对类和实例的明确引用。...正如Java，Python也依赖于对象和类的概念，允许我们通过定义类来创建和操作对象。尽管在表面上Python和Java在面向对象的实现上看似相似，但实际上，它们在细节处理上存在一些显著的差异。...在本篇博客中，我们将介绍如何使用，vite、TypeScript、React Router和Ant Design工具和库来创建一个React项目。...贪吃蛇游戏其实很简单，因为Python有一个很棒的pygame库可以供我们使用。所以编写起来也不会太复杂。废话不多说，让我们开始吧。3、开发者生活技术人如何高质量向上汇报？
导入包 为了使用pandas对象, 或任何其它Python包的对象，我们开始按名称导入库到命名空间。为了避免重复键入完整地包名，对NumPy使用np的标准别名，对pandas使用pd。 ?...Pandas使用两种设计来表示缺失数据，NaN（非数值）和Python None对象。 下面的单元格使用Python None对象代表数组中的缺失值。相应地，Python推断出数组的数据类型是对象。...可惜的是，对一个聚合函数使用Python None对象引发一个异常。 ? 为了减轻上述错误的发生，在下面的数组例子中使用np.nan(缺失数据指示符)。...也要注意Python如何为数组选择浮点数（或向上转型）。 ? 并不是所有使用NaN的算数运算的结果是NaN。 ? 对比上面单元格中的Python程序，使用SAS计算数组元素的平均值如下。...可以插入或替换缺失值，而不是删除行和列。.fillna()方法返回替换空值的Series或DataFrame。下面的示例将所有NaN替换为零。 ? ?
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