背景：使用jmeter的插件PerfMon生成的结果数据，需要获取到cpu的TOP 10. 解决方案：使用python语言的pandas组件，可以对csv类型的数据进行各种操作。...image.png 处理过程： 1-python脚本可以在命令行中获取待查找字符。...使用argparse组件，获取命令行参数；使用re组件，获取需要查找的字符串所在行 2-使用pandas组件，对文件进行排序。...3-命令行执行数据获取及排序，写入文件；再通过命令行获取TOP 10 # /usr/bin/python getcpudata.py --ip="9.77.90.207" --type="CPU" #...filterOrder.csv | head -n 11 以下是完整代码： ---- #coding:utf-8 #__author__ ='xxx' import re import argparse import pandas
在 Python 中，我们可以使用字典和循环等方法、利用正则表达式和实现列表推导等方法对具有相似统计和结束字符的单词进行分组。该任务涉及分析单词集合并识别共享共同开始和结束字符的单词组。...这在各种自然语言处理应用程序中可能是一种有用的技术，例如文本分类、信息检索和拼写检查。在本文中，我们将探讨这些方法，以在 Python 中对相似的开始和结束字符单词进行分组。...方法1：使用字典和循环 此方法利用字典根据单词相似的开头和结尾字符对单词进行分组。通过遍历单词列表并提取每个单词的开头和结尾字符，我们可以为字典创建一个键。...Python 中使用各种方法对相似的开始和结束字符单词进行分组。...我们使用三种不同的方法对单词进行分组：使用字典和循环，使用正则表达式和使用列表理解。
引言 需求背景：查询机构下的代理商费率信息，查询结果对分润和返利进行分组。...实现思路：使用jdk8的流式编程对list集合进行分组 I 对list根据条件进行分组 1.1 费率信息实体 OrganPayRate @ApiModelProperty(value = "类型...jdk8的流式编程对list集合进行分组 List organPayRates = tFacFacilitatorOrganPayRateService.list...//使用jdk8的流式编程对list集合进行分组 Map> listMap =...根据条件进行过滤和字段筛选 需求：修改代理商角色权限时，判断是否存在权限被移除，如果存在，则穿透删除所有下级代理商相对应的权限值。
在 Python 中，可以使用 pandas 和 numpy 等库对类似索引元素上的记录进行分组，这些库提供了多个函数来执行分组。基于相似索引元素的记录分组用于数据分析和操作。...在本文中，我们将了解并实现各种方法对相似索引元素上的记录进行分组。 方法一：使用熊猫分组（） Pandas 是一个强大的数据操作和分析库。...生成的“分组”对象可用于分别对每个组执行操作和计算。 例 在下面的示例中，我们使用 groupby（） 函数按“名称”列对记录进行分组。然后，我们使用 mean（） 函数计算每个学生的平均分数。...如果键不存在，它会自动创建新的键值对，从而简化分组过程。...Python 方法和库来基于相似的索引元素对记录进行分组。
前言 在使用 Pandas 进行数据分析时，我们需要经常进行查询和统计分析。...但是Pandas 是如何进行查询和统计分析得嘞, let’s go : 数据筛选查询 通过列名索引筛选数据： import pandas as pd data = {'name': ['Tom', '...： # 按照性别分组，统计年龄均值 df.groupby('gender')['age'].mean() # 按照性别和年龄分组，统计人数 df.groupby(['gender', 'age'])['...df.sort_values(by='age') 按照某列数据进行降序排列： df.sort_values(by='age', ascending=False) 数据聚合 对整个 DataFrame 进行聚合操作...(subset=['name', 'age']) 对 Series 去重： # 对 'name' 列进行去重 df['name'].drop_duplicates() 数据合并 横向（按列）合并 DataFrame
Cython是属于PYTHON的超集，他首先会将PYTHON代码转化成C语言代码，然后通过c编译器生成可执行文件。优势：资源丰富，适合快速开发。...C后速度比较快，在windows环境中用cython加密后的文件后缀是pyd文件，在linux环境中加密后的问题后缀是so文件，下面以linux环境作为演示 环境准备 系统环境：centos 7 Python...Flask app = Flask(__name__) @app.route('/',methods=['GET']) def root(): return "hello world" 用上面提到的方法对flask_demo_test.py...文件进行加密 调用flask_demo_test.py启动服务 from flask_demo_test import app app.run(host=’127.0.0.1′,port=5000...以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。
一、前言 近日，有群友提出这样的问题： 群友提示可以使用ChatGPT，并给出代码： 二、实现过程 这里【瑜亮老师】给出了另外一个答案，与此同时，根据需求，构造数据，使用pandas也可以完成需求，...= row['接收'] # 检查发起者是否已存在于映射关系中 if sender not in groups: # 如果不存在，则将发起者添加到映射关系中，并分配一个新的组别...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据分析的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...往期精彩文章推荐： 盘点一个Python自动化办公的问题——批量实现文件重命名（方法一） 使用Pandas返回每个个体/记录中属性为1的列标签集合 Pandas实战——灵活使用pandas基础知识轻松处理不规则数据...盘点一个Python自动化办公的需求——将一份Excel文件按照指定列拆分成多个文件
关于Frelatage Frelatage是一款基于覆盖率的Python模糊测试工具，在该工具的帮助下，广大研究人员可以轻松对Python代码进行模糊测试。...Frelatage的设计与开发受到了很多社区现有模糊测试工具的启发，其中包括AFL/AFL++、Atheris和PythonFuzz等等。...其主要目的是整合优化了其他模糊测试工具的优秀特性，以便帮助研究人员以更高效的方式对Python应用程序进行模糊测试和安全研究。...功能介绍 Frelatage支持对下列类型的参数进行模糊测试： 字符串 整型 浮点型 列表 元组 字典 函数（以文件作为输入） 工作机制 Frelatage主要通过遗传算法来生成覆盖率尽可能高的测试用例...对典型参数进行模糊测试 import frelatage import my_vulnerable_library def MyFunctionFuzz(data): my_vulnerable_library.parse
我写此文的目的在于展示以编程的方式使用Instagram的基本方法。我的方法可用于数据分析、计算机视觉以及任何你所能想到的酷炫项目中。...该API支持所有关键特性，例如点赞、加粉、上传图片和视频等。它使用Python编写，本文中我只关注数据端的操作。 我推荐使用Jupyter Notebook和IPython。...使用官方Python虽然没有问题，但是它不提供图片显示等特性。...现在我们得到了JSON格式的所有粉丝和被粉者的列表数据。我将转化该列表为一种对用户更友好的数据类型，即集合，以方便在数据上做一系列的操作。...上面我们给出了可对Instagram数据进行的操作。我希望你已经学会了如何使用Instagram API，并具备了一些使用这些API可以做哪些事情的基本想法。
MyJWT MyJWT是一款功能强大的命令行工具，MyJWT专为渗透测试人员、CTF参赛人员和编程开发人员设计，可以帮助我们对JSON Web Token（JWT）进行修改、签名、注入、破解和安全测试等等...功能介绍 将新的JWT拷贝至剪贴板； 用户接口； 带颜色高亮输出； 修改JWT（Header/Payload）； 安全性高； RSA/HMAC混淆； 使用密钥对JWT进行签名； 通过暴力破解以猜测密钥；.../MyJWT pip install -r requirements.txt python MyJWT/myjwt_cli.py --help 如需在BlackArch上安装并运行MyJWT，请运行下列命令...修改JWT 选项 类型 样例 帮助 —ful-payload JSON {“user”: “admin”} 针对JWT的新Payload。...-p, —add-payload key=value user=admin 向JWT Payload添加一个新的密钥和值，如果密钥已存在，则会替换旧的密钥值。
使用Opencv-python对图像进行缩放和裁剪 在Python中使用opencv-python对图像进行缩放和裁剪非常简单，可以使用resize函数对图像进行缩放，使用对cv2.typing.MatLike...操作，如img = cv2.imread(“Resources/shapes.png”)和img[46:119,352:495] 进行裁剪， 如有下面一副图像： 可以去https://github.com.../murtazahassan/Learn-OpenCV-in-3-hours/blob/master/Resources/shapes.png地址下载 使用Opencv-python对图像进行缩放和裁剪的示例代码如下所示...1000,500)) # 将原图缩放成1000*500 print(imgResize.shape) # 打印缩放后的图像大小 imgCropped = img[46:119,352:495] # 对原图进行裁剪...cv2.waitKey(0) # 永久等待按键输入 cv2.destroyAllWindows() 运行结果如下图所示： 参考资料 LEARN OPENCV in 3 HOURS with Python
在本文中，我们将学习一个 python 程序来按行和按列对矩阵进行排序。 假设我们采用了一个输入的 MxM 矩阵。我们现在将使用嵌套的 for 循环对给定的输入矩阵进行逐行和按列排序。...创建一个函数 sortMatrixRowandColumn（） 通过接受输入矩阵 m（行数）作为参数来对矩阵行和列进行排序。...调用上面定义的sortMatrixRowandColumn（）函数，方法是将输入矩阵，m值传递给它，对矩阵行和列进行排序。...Python 对给定的矩阵进行行和列排序。...此外，我们还学习了如何转置给定的矩阵，以及如何使用嵌套的 for 循环（而不是使用内置的 sort（） 方法）按行对矩阵进行排序。
利用Python进行数据分析(9) pandas基础: 汇总统计和计算 pandas 对象拥有一些常用的数学和统计方法。...例如，sum() 方法，进行列小计： sum() 方法传入 axis=1 指定为横向汇总，即行小计： idxmax() 获取最大值对应的索引： 还有一种汇总是累计型的，cumsum()，比较它和 sum
该工具可以使用一个内部XLM模拟器来解析宏文件，而且无需完整执行目标宏代码。 当前版本的XLMMacroDeobfuscator支持xls、xlsm和xlsb格式。...该工具使用了xlrd2、pyxlsb2和其自带的解析器来相应地从xls、xlsb和xlsm文件中提取单元数据以及其他信息。 你可以在xlm-macro-lark.template查看XLM语法。...工具要求 XLMMacroDeobfuscator项目中提供的requirements.txt文件中给出了该项目所需的Python库。...模拟器安装 首先，我们需要使用pip下载和安装XLMMacroDeobfuscator： pip install XLMMacroDeobfuscator 接下来，我们可以使用下列命令安装最新的开发版本...库的形式使用 下面的样例中，我们能够以Python库的形式使用XLMMacroDeobfuscator并对XLM宏进行反混淆处理： from XLMMacroDeobfuscator.deobfuscator
前言 图片如何转换为Base64？...很多网上教程，使用StringUtil这类过时的Java包，或者使用Oracle的sun包（如：sun.misc.BASE64Decoder、sun.misc.BASE64Encoder。...使用Oracle的sun包，因为许可证协议问题，在实际开发中，商用不提倡。所以这边我们不使用StringUtil或Oracle的sun包来对图片和Base64编码操作。...图片转Base64 public static String encodeImgageToBase64(File imageFile) { // 将图片文件转化为字节数组字符串，并对其进行...Base64转图片 public static boolean encodeBase64ToImage(String imageBase64, String imagePath) { //对字节数组字符串进行
让我们削减一些代码 首先，我们将在安装了Twilio和Flask模块的Python环境中打开一个文本编辑器，并开发出一个简单的应用程序，该应用程序将使用动词和名词创建一个Twilio会议室。...为了提供帮助，我们将使用ElementTree，它是Python标准库中的XML解析器。这样，我们可以像Twilio一样解释TwiML响应。让我们看看如何将其添加到 test_app 。...最后，让我们创建两个其他的辅助方法，而不是为每次测试创建一个新的POST请求，这些方法将为调用和消息创建Twilio请求，我们可以使用自定义参数轻松地对其进行扩展。...进行测试 使用我们针对Twilio应用程序的通用测试用例，现在编写测试既快速又简单。...我们编写了一个快速的会议应用程序，使用Nose对它进行了测试，然后将这些测试重构为可以与所有应用程序一起使用的通用案例。
示例：监控和自动扩展以下是一个简单的示例，演示如何使用Python监控AWS的EC2实例，并根据负载情况自动扩展实例数量。...示例：数据加密和密钥管理以下是一个简单的示例，演示如何使用Python SDK在AWS上对S3存储桶中的对象进行加密，并安全地管理加密密钥。...，Python还可以帮助您自动化安全性检查和漏洞扫描，以及对云平台上的资源进行持续监控和评估。...示例：漏洞扫描和安全配置检查以下是一个简单的示例，演示如何使用Python SDK在AWS上运行漏洞扫描并检查安全配置。...__ == '__main__': main()总结总的来说，使用Python进行云计算在AWS、Azure和Google Cloud这三个主要云服务提供商的环境中都有广泛的应用。
在这篇文章中，我会确定对每个人来说特定的地理活动区域，讨论如何从大量的定位事件中（比如在餐厅或咖啡馆的签到）获取用户的活动区域来构建基于位置的服务。...过于孤立的点和离其他点太远的点则会被分配到一个特殊的异常值集群。这些独特的属性使DBSCAN算法适合对地理定位事件进行聚类。...因此，随着越来越多的用户和事件被添加到系统中，一个精心设计的数据处理通道需要具备快速和可伸缩的特点。这就需要分布式计算。...在Spark里，用户地理定位数据可以使用称为PairRDD的对象来建模。PairRDD是一个分布式的元组集合(键，值)，根据关键字段被划分到多个机器。...，定位数据的聚类在Spark中可以这样实现，将位置的原始PairRDD转换到一个新的PairRDD，其中元组的键值分别代表用户的ID，和其对应的定位类簇。
我们将生成一个URL列表以进行Siege测试，最后，我们将检查测试结果并确定性能瓶颈。 警告：在某些国家/地区，对未经授权的网站使用Siege可能会被视为犯罪。...第5步 - 创建HTTPS URL文件（可选） 许多网站都通过HTTP和HTTPS运行，甚至只通过HTTPS运行，因此您也可以通过HTTPS对您的网站进行基准测试。Siege可以做到。...现在我们已经有了新的URL列表，我们已准备好安装Siege并开始测试。 第6步 - 使用Siege进行基准测试和测试 在开始测试网站之前，必须先安装Siege。...我们将在第7步和第8步深入探讨它们。 现在我们已经使用Siege对您的站点进行了测试和基准测试，我们可以更详细地探索输出并实际使用统计信息。...现在我们已经检查了Siege的输出以确定您的Web服务器的速度和稳健性，现在是时候看看我们如何使用相同的信息来识别和消除性能瓶颈。
背景 Go 语言里做各种 CPU 和 Memory profiling 非常方便，尤其是火焰图这种可视化，排查问题非常方便，但是在Rust语言里，稍微有些困难，这次就来分享下如何使用工具对 Rust 程序进行...CPU 和 Memory 的火焰图分析。...为了支持 CPU 和 Memory Profiling，我们需要增加一些 API，比如在 Databend 中，它们的位置在：cpu/pprof.rs 和 mem/jeprof.rs 。...使用 MALLOC_CONF 启动 MALLOC_CONF=prof:true,lg_prof_interval:30 ....升级 jeprof 到最新版本 由于旧版 jeprof 不支持火焰图的一些参数，需要对 jeprof 进行升级，由于 jeporf 是一个 perl 脚本，升级就比较暴力。
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