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为同机器上的多个Oracle实例配置独立监听器

场景： 假设我们需要将多个oracle实例部署在同一套RAC集群/相同物理机上时，默认部署情况下，多个oracle实例共享使用默认的1521监听器。...实例不具备独立的监听器配置, 比如wallet/tnsname/TDE/SSL/EUS认证等配置，无法给实例单独进行配置相关特性。...为保证网络隔离，并且支持并为不同实例设置不同的wallet/sqlnet/tnsnames/listener/TDE/SSL/EUS认证等配置，这里提供一个办法为每个实例配置单独的监听器，每个监听器设置不同的环境变量配置文件...oracle/product)(SID_NAME = TEST))) lsnrctl start LISTENER_TEST lsnrctl status LISTENER_TEST 在RAC环境上，为实例添加独立的监听器的操作也是比较简单的...$ORACLE_HOME/network/admin目录下的listener.ora、tnsnames.ora、sqlnet.ora等配置文件； 如果我们需要多个版本相同的监听器，则这些配置文件在多个监听器之间是共享的

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Swift Codable 将任意类型解析为想要的类型

var age: Int } 这个时候我们正常解析则没有任何问题，但是当出现服务器将 age中的18采用String方式:"18" 返回时，则无法解析，这是非常难遇见的情况（请问为啥我遇到了？...在使用 OC 的时候，我们常用的方法将其解析为 NSString 类型，使用的时候再进行转换，可是当使用 Swift 的 Codabel 时我们不能直接做到这样。...第二种方法同时也不会采用重写模型自身的解析过程来实现，那样子不具备通用性，太麻烦，每次遇到都需要来一遍。 参照第一种方法，我们先写一个将任意类型转换成 String?...都转换为 String 然后保证正常解析 // 当前支持 Double Int String // 其他类型会解析成 nil // /// 将 String Int Double 解析为 String...，你可以将字典解析出来处理成字符串~~~ 此时 User 写成： struct User: Codable { var name: String @ZYString public var

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轻松的将python程序打包为独立的EXE文件，并配上自定义的图标

python是解释型语言，学习阶段都是用解释器加载运行的。不过在教小朋友的时候，如果先教会他们如何将python打包成为exe文件，令程序能随意运行，更容易提高学习兴趣。...首先，下载安装pyinstaller 在命令行输入 pip install pyinstaller即可 安装完毕后可先大致了解下pyinstaller的基本参数 其中最常用的是-F 将程序打包为独立...exe文件 生成的exe文件在dist子目录中 这样生成的文件是默认的图标 为了美观，可以用参数-i 为程序配置一个图标，只是图标文件应该包含常见的多分辨率格式，以便适应在不同场合显示，不能是单一图片...你可以用专用的软件处理生成图标，不过少量的图标生产，其实最方便的还是直接找网上的在线工具解决。...以converticon网站操作为例，只需要选择本地图片上传，然后选择需要的多个分辨率，就可以导出自己需要的图标文件了。

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将Shiny APP搭建为独立的桌面可执行程序 - Deploying R shiny app as a standalone application

为了达到这个目的，最好的结果是将R中的Shiny App转换为一个独立运行的exe文件，也就是一个这样的桌面应用： image.png 10065741-1d8037cb4acec453.png 对，我实现了...10065741-89cc62a04d8b0695.png 安装比较简单，注意将路径设置为我们新建的工作目录，安装完成即可。...name随意设置为shinyapptest，路径定位到我们的工作目录 image.png 创建完成后，我们就在Rstudio中开辟了一个新的Project和工作环境，且工作目录出现了一个类似于R包的结构...3.1 添加模块 载入csv文件的按钮就是一个模块（按钮本身是模块的UI，读取csv文件是这个模块的功能），我们运行..../R路径下生成了一个以mod_为前缀的模块文件， image.png 把mod_csv_file.R这个文件的内容改成这样的： #' csv_file UI Function #' @description

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如何不写一行代码把 Mysql json 字符串解析为 Elasticsearch 的独立字段

2.2 Json 字段的处理方案 2.2.1 方案一：遍历 Mysql，解析Json。 逐行遍历 Mysql，把 Json 字符串字段解析为单个字段，更新到Mysql中。...缺点：需要写解析代码，且涉及 Mysql 的逐行更新操作，慢且效率低。 2.2.2 方案二：logstash 中间环节用 json filter 插件过滤搞定 Json 串解析。...将 wb_json json 串中的字段逐个字段切分。 processor 3：remove 删除字段处理。 删除中间过度字段 wb_json。...）分、时、天、月、年，全部为*默认含义为每分钟都更新 schedule => "* * * * *" } } filter { } output { elasticsearch { #ESIP...数据源 json 字符串已经拆分为独立字段：area、loc、author 等。 拆分结果达到预期，就加了管道预处理一下，没有写一行脚本。 5、小结 ?

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用Pandas读取CSV，看这篇就够了

# 传入类型名称，或者以列名为键、以指定类型为值的字典 pd.read_csv(data, dtype=np.float64) # 所有数据均为此数据类型 pd.read_csv(data, dtype...如果为某些或所有列启用了parse_dates，并且datetime字符串的格式都相同，则通过设置infer_datetime_format=True，可以大大提高解析速度，pandas将尝试推断datetime...如果无法对整列做出正确的推断解析，Pandas将返回到正常的解析模式。...# 布尔型、整型组成的列表、列表组成的列表或者字典，默认为False pd.read_csv(data, parse_dates=True) # 自动解析日期时间格式 pd.read_csv(data,...parse_dates=['年份']) # 指定日期时间字段进行解析 # 将第1、4列合并解析成名为“时间”的时间类型列 pd.read_csv(data, parse_dates={'时间':[1,4

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Python读取JSON键值对并导出为.csv表格

在之前的文章Python按需提取JSON文件数据并保存为Excel表格中，我们就介绍过将JSON文件数据保存到.csv格式或.xlsx格式的表格文件中的方法；而本文我们将针对不同的待提取数据特征，给出另一种方法...我们现有一个JSON文件数据，是一个包含多个JSON对象的列表，如下图所示；其中，我们希望将text中的内容提取出来——text中的数据都是以键值对的形式存储的，我们希望的是，将键值对的键作为.csv格式文件的列名...，而值则是这一列对应的值；因为这个JSON数据中包含很多个text（每一个text中的所有键都是一样的，但是值不完全一致），所以我们最后就会得到一个具有很多行的.csv格式文件。   ...对于每个元素，将JSON文本——也就是item['text']解析为字典，并获取该字典中的所有键。这些键将被添加到fieldnames集合中，以便稍后在CSV文件的头部（列名称）使用。   ...最后，遍历data列表中的每个元素，对于每个元素，将JSON文本解析为字典，并将该字典的数据写入CSV文件中，每行对应一个JSON对象。

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推荐 | 一款功能强大的子域收集工具

处理功能强大，发现的子域结果支持自动去除，自动DNS解析，HTTP请求探测，自动移除无效子域，拓展子域的Banner信息，最终支持的导出格式有csv, tsv, json, yaml, html, xls...✨使用演示【以sina为例】 python3 oneforall.py --target sina.com run ? ? 运行结束： ? 文件位置： ? 成功收集到6000多个子域名： ?...，默认设置500个子域为一任务组， 当你觉得你的环境不受以上因素影响，当前爆破速度较慢，那么强烈建议根据字典大小调整大小： 十万字典建议设置为5000，百万字典设置为...二是多次解析到同一IP集合次数（默认设置为10，可以在config.py设置大小） 考虑爆破效率问题目前还没有加上HTTP响应体相似度对比和响应体内容判断 经过测试在16核心的CPU，使用16进程64协程...，100M带宽的环境下，设置任务分割为50000，跑两百万字典大概10分钟左右跑完，大概3333个子域每秒。

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Python库的实用技巧专栏

, 如果明确设定header=0就会替换掉原来存在列名, 如果是list表示将文件中的这些行作为列标题(意味着每一列有多个标题), 介于中间的行将被忽略掉, 注意：如果skip_blank_lines=..., 将多个重复列表示为"X.0"..."...of lists or dict 传递True将会解析索引 传递list of ints or names(例如[1, 2, 3])将会解析1,2,3列的值作为独立的日期列 传递list of lists...: bool 如果设定为True并且parse_dates可用, 那么pandas将尝试转换为日期类型, 如果可以转换, 转换方法并解析。..., 使用双引号表示引号内的元素作为一个元素使用 escapechar: str 当quoting 为QUOTE_NONE时, 指定一个字符使的不受分隔符限值 comment: str 标识着多余的行不被解析

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再见Excel！Pandas分分钟钟处理8w条数据！

我们需要做的就是，将每一个经纬度数据提取出来，分别存储到Excel的两列中，同时多添加一列，表示行号，总共就是3列。 原始数据截图： 我处理后截图： 我的测试 直接先上完整代码吧！...由于给我的数据没有标题行，读取时候需要使用header=None参数，同时为了后续处理方便，为数据添加标题行。 接着是数据处理和数据写入。...再使用append()函数，就可以将数据添加到表格中。 最后是数据写入。我们将组织好的数据，最终写入到Excel文件中，不要索引行，因此使用了index=None参数。...为了更加清晰的展现这个效果，下面提取其中一条数据为大家讲解此过程。...列表、元组前面加星号，作用是将列表解开成两个独立的参数，传入函数，字典前面加两个星号，是将字典解开成独立的元素作为形参。

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Python数据分析的数据导入和导出

na_values：指定要替换为NaN的值。可以是标量、字符串、列表或字典。 parse_dates：指定是否解析日期列。默认为False。 date_parser：指定用于解析日期的函数。...JSON对象是由多个键值对组成的,类似于Python的字典; JSON数组由多个JSON对象组成,类似于Python列表。...JSON文件可以包含不同类型的数据，如字符串、数字、布尔值、列表、字典等。 解析后的Python对象的类型将根据JSON文件中的数据类型进行推断。...attrs：一个字典，用于设置表格的属性。可以使用键值对指定属性名称和属性值。 parse_dates：如果为True，则尝试解析日期并将其转换为datetime对象。...在该例中,首先通过pandas库的read_csv方法导入sales.csv文件的前10行数据,然后使用pandas库的to_csv方法将导入的数据输出为sales_new.csv文件。

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值得一看，13个好用到起飞的Python技巧！

列表 与列表相关的6个操作，介绍如下； 1. 将两个列表合并到一个字典中 假设我们在Python中有两个列表，我们希望将它们合并为字典形式，其中一个列表的项目作为字典的键，另一个作为值。...对字典列表进行排序 下一组日常列表任务是排序任务。根据列表中包含的项目的数据类型，我们将采用稍微不同的方式对它们进行排序。让我们首先从对字典列表进行排序开始。...将列表映射到字典 如果给定一个列表并将其映射到字典中。也就是说，我想将我的列表转换为带有数字键的字典，应该怎么做呢？...合并两个或多个字典 假设我们有两个或多个字典，并且我们希望将它们全部合并为一个具有唯一键的字典。...另一种非常常见的文件交互是从电子表格中解析数据。

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Python数据处理(一)：处理 JSON、XML、CSV 三种格式数据

一、CSV数据 CSV 文件(简称为 CSV)是指将数据列用逗号分隔的文件。文件的扩展名是 .csv。...然后调用 csv 的 reader() 方法将输出保存在 reader 变量中，再用 for 循环将数据输出。 运行程序，控制台输出： 可以看到跟 Excel 打开的内容一致。...以字典的形式读取csv数据 改一下代码，以字典的形式读取 csv import csv csvfile = open('....下面编写代码对上面的 xml 进行解析，解析之后再分别格式化成字典和 json 格式的数据输出： from xml.etree import ElementTree as ET import json...('description') attr_data['description'] = movie_description.text # 获取电影名字，以电影名为字典的键，属性信息为字典的值

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13 个非常有用的 Python 代码片段，建议收藏！

今天我们主要来介绍应用程序当中的通用 Python 代码片段，一起进步吧 Lists Snippets 我们先从最常用的数据结构列表开始 №1：将两个列表合并成一个字典 假设我们在 Python 中有两个列表...else: dict_method_3[key] = value №2：将两个或多个列表合并为一个包含列表的列表 另一个常见的任务是当我们有两个或更多列表时，我们希望将它们全部收集到一个大列表中...这一组日常列表任务是排序任务，根据列表中包含的元素的数据类型，我们将采用稍微不同的方式对它们进行排序。...№7：合并两个或多个字典 假设我们有两个或多个字典，并且我们希望将它们全部合并为一个具有唯一键的字典 from collections import defaultdict #merge two or...另一种非常常见的文件交互是从电子表格中解析数据，我们使用 CSV 模块来帮助我们有效地执行该任务 import csv csv_mapping_list = [] with open("/path/to

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python爬虫系列之数据的存储（一）：json库的使用

这里我们主要讲讲 将数据保存为 json格式和 csv格式，这就要用到两个库 json库和 csv库，这两个库都是 python自带的库。...它基于 ECMAScript (欧洲计算机协会制定的js规范)的一个子集，采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。简洁和清晰的层次结构使得 JSON 成为理想的数据交换语言。...易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成，并有效地提升网络传输效率。...实际上 json的格式和 python中的字典很像，也是由键值对组成，但是 python中的值可以为任何对象（列表、字典、字符串、数字等等），而 json中的值只能是数组（列表）、字典、字符串、数组、布尔值中的一中或几种...csv库在下一篇继续讲，点赞就是对我最大的支持(～￣▽￣)～

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13 个非常有用的 Python 代码片段

1：将两个列表合并成一个字典假设我们在 Python 中有两个列表，我们希望将它们合并为字典形式，其中一个列表的项作为字典的键，另一个作为值。...else: dict_method_3[key] = value2：将两个或多个列表合并为一个包含列表的列表另一个常见的任务是当我们有两个或更多列表时，我们希望将它们全部收集到一个大列表中...，根据列表中包含的元素的数据类型，我们将采用稍微不同的方式对它们进行排序。...dict using the map, zip and dict functionsmapped_dict = dict(zip(itr, map(fn, itr)))现在处理的数据类型是字典7：合并两个或多个字典假设我们有两个或多个字典...better performancefrom pathlib import Pathconfig = Path('/path/to/file') if config.is_file(): pass13：解析电子表格另一种非常常见的文件交互是从电子表格中解析数据

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Scrapy递归抓取简书用户信息

middleware负责对爬虫进行伪装或者加代理 item将爬虫脚本中的请求解析的数据封装到数据容器 并传递给pipeline以保存到csv、txt或者数据库中去。...在scrapy中，我们先在settings.py中加入多个浏览器User-Agent，取消DOWNLOADER_MIDDLEWARES的前的注释。...为了方便理解，我将里面的名字改成了HeadersMiddleware。 注意这里一定要DOWNLOADER_MIDDLEWARES字典中的value值写小一点，比如400。...3.2 item容器-整理数据 我们可以将item理解成存储数据的容器，类似于字典。只不过这个字典可以还有很多功能，可以在scrapy中飞来飞去的。挺神奇的。...3.3 pipeline-存储到csv文件中 数据库我不太熟，直接用csv这种人见人会的方式保存数据吧。 经过item整理后的数据，我们就可以通过pipeline保存到csv中去。

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