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浅谈快速发展中企业存在的数据污染问题

引言 公司由粗犷式发展转向精细化运营的过程中,数据决策支持发挥着至关重要的作用。而在传统行业里,由于数据量相对较小;业务系统变更相对规律;系统架构相对简单;数据来源相对单一等原因,从而使数据的计算过程更加简单,计算结果更加准确。而作为业务与技术高速发展的京东,用常规的架构设计无法满足公司对数据高 质量的要求。如何在保障业务高速发展的同时,将数据仓库的数据污染降低到最小?我们重点来说说引起数据污染的原因以及解决方案。 业务系统的数据源多样化 随着技术的发展,不同的业务系统由不同的团队开发与维护,造成了公司多

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如何使用Python和正则表达式处理XML表单数据

在日常的Web开发中,处理表单数据是一个常见的任务。而XML是一种常用的数据格式,用于在不同的系统之间传递和存储数据。本文通过阐述一个技术问题并给出解答的方式,介绍如何使用Python和正则表达式处理XML表单数据。我们将探讨整体设计、编写思路和一个完整的案例,以帮助读者理解和应用这项技术。 整体设计: 在处理XML数据表单时,我们需要考虑以下几个方面的设计: 1设置代理信息:为了保证安全和隐私,我们需要设置代理信息来发送HTTP请求。将代理主机、端口、用户名和密码存储在相应的参数中。 2发送HTTP请求并获取XML响应:使用Python的请求库发送HTTP请求,并获取XML响应。使用requests库发送GET请求,并设置代理信息。 3解析XML数据:使用Python的内置库xml.etree.ElementTree来解析XML数据。使用xml.etree.ElementTree库解析XML响应,获取根元素。 4使用正则表达式提取和处理数据:结合正则表达式,提取和处理XML表单数据中的信息。检索XML数据,使用正则表达式提取所需的信息,并进行相应的处理。 完整案例:以下是一个完整案例,演示如何使用Python和正则表达式处理XML表单数据:

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