上一节我们讨论了 Python 在数据处理上的优势,前后台大概收到的有用评论如下:
许多小伙伴已经可以使用 python 解决小问题。定义几个变量,洋洋洒洒写几段 if 和 for 都不喘气。
在实际工作中,我们经常会遇到各种表格的拆分与合并的情况。如果只是少量表,手动操作还算可行,但是如果是几十上百张表,最好使用Python编程进行自动化处理。下面介绍两种拆分案例场景,如何用Pandas实现Excel文件的拆分。
才开通星空问答,就收到了小几个问题,试着回答了,不知道满不满意,相信随着水平的增长,会让大家更加满意的。相关链接>>>Excel与VBA,还有相关的Python,到这里来问我
上篇文章说了当数据量大,并且访问量大的时候,可以把业务和DB分开放在不同的服务器,这时候会出现session问题,可以通过负载均衡器来解决session问题,保证同一个会话每次都发在同一个服务器上,也可以通过单独的服务保存sesion。
其实之前都不打包的,就是 js、css 分别用对应的工具编译下,然后在 html 里引入。
现实工作中,每个领导都有不同的见解,财务计划部门需要把这些想法汇总起来呈现给总经理,而总经理又会在此基础上不断的调和,修正;反映在财务计划部门的直观感受便是调不完的数和不断推翻的假设。如果我们能做到对POWER BI中Query和Power Pivot的灵活运用的话,就能极大的解放财务小伙伴的生产力,并把释放出来的精力投入到更激烈地争吵中去。
实际工作中,可能会遇到一个大页面里面有很多个模块,这些模块一般是需要拆分到单独的组件中,然后父组件再引入
随着我们的系统用户不断增加,产出的内容和数据量将不断增长,单台数据库数据量因为过大,将会导致查询速率降低,严重影响用户体验。
本文介绍 GitHub 如何从单体架构迁移到微服务架构,并对其中一些最佳实践做了详细说明。 1旅程开启 GitHub 创建于 2008 年,其宗旨是为开发人员托管和分享代码提供便利。GitHub 的创建者也是开源贡献者,他们在 Ruby 社区非常有影响力。正因为如此,GitHub 的架构深深地扎根于 Ruby on Rails。 在公司的整个发展历程中,我们雇佣了世界上最好的 Ruby 开发人员,帮助我们扩展和优化代码库。如今,我们的平台上已经有超过 5000 万名开发人员,每年有超过 8000 万个 p
如果是创业公司。比如注册用户20w, 每天日活1w, 每天单表1000, 高峰期每秒并发 10 ,这个时候,一般不需要考虑分库分表,如果注册用户2000w, 日活100w, 单表10w条,高峰期每秒并发1000,此时就要考虑分库分表。当然多加几台机器,使用负载均衡可以扛住,但是每天单表数据增加,磁盘资源会被消耗掉,高峰期如果要5000 怎么办,系统肯定撑不住。也就是说,数据增加,请求量增大,并发增大,单个数据库肯定不行。
转载自 https://www.2cto.com/database/201709/676637.html
不管是 IO 瓶颈,还是 CPU 瓶颈,最终都会导致数据库的活跃连接数增加,进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。
不管是IO瓶颈,还是CPU瓶颈,最终都会导致数据库的活跃连接数增加,进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是,可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧(并发量、吞吐量、崩溃)。
作者:尜尜人物 cnblogs.com/littlecharacter/p/9342129.html
默认情况下,Webpack 会将所有代码构建成一个单独的包,这在小型项目通常不会有明显的性能问题,但伴随着项目的推进,包体积逐步增长可能会导致应用的响应耗时越来越长。归根结底这种将所有资源打包成一个文件的方式存在两个弊端:
我们在使用Flask框架,是从写单个文件,执行hello world开始的。我们在这单个文件中可以定义路由、视图函数、定义模型等等。但这显然存在一个问题:随着业务代码的增加,将所有代码都放在单个程序文件中,是非常不合适的。这不仅会让代码阅读变得困难,而且会给后期维护带来麻烦。
当活跃连接数量接近或者达到数据库可以承载的连接数量阈值时将会出现IO瓶颈和CPU性能瓶颈,进而导致上层业务系统的并发量、吞吐量出现问题,甚至导致系统崩溃。下面我先来说一下造成IO瓶颈和CPU性能瓶颈的原因。
从这一节开始,我们就进入到了进阶的阶段,这一章是在前一章的基础上进行提高扩展的,从本章开始,我会在每一节的结尾留下作业,大家可以将作业提交到我的邮箱或者直接将作业提交到QQ群的群文件中,我将在QQ群中进行在线点评,以及单独点评。QQ群群号 762714031,邮箱地址: gangzhucoll1990@live.com。 本节主要讲解Python中的条件判断语句,条件判断语句在开发中是经常使用到的,通常我们使用条件判断语句来执行不同的代码段。Python主要的条件语句有: if语句、if…else语句、if…elif语句。再学习完这三种条件判断语句时,我们还会实现 switch语句。
随着业务量越来越大,单台数据库服务器性能已无法满足业务需求,该考虑增加服务器扩展架构了。主要思想是分解单台数据库负载,突破磁盘I/O性能,热数据存放缓存中,降低磁盘I/O访问频率。
前面我们讲解了数据库的读写分离方案(数据库读写分离方案,实现高性能数据库集群)来解决我们的大量读流量对系统的冲击。那随着运营部门的同事在不停的做出各种促销或者拉新活动,我们注册用户越来越多,同时订单量以及用户行为数据等持续的增加,导致我们的系统现在出现了下面这些问题。
面试官: 小伙子,看到你的简历上面写了项目中有对MySQL进行分库分表,为什么要进行分库分表?
本文从单棵决策树讲起,然后逐步解释了随机森林的工作原理,并使用sklearn中的随机森林对某个真实数据集进行预测。
不管是IO瓶颈,还是CPU瓶颈,最终都会导致数据库的活跃连接数增加,进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务服务来看就是,可用数据库连接少甚至无连接可用,那导致的问题就可以想象了吧:并发量、吞吐量、崩溃等等情况。
归并排序是一种分治思想的应用,所以也适合处理大数量的排序,因此也是一种外排序算法,磁盘排序算法,应用场景也较多,比如mysql的排序,sharding-jdbc的排序,
前一节课,我们学习了在高并发下数据库的一种优化方案:读写分离,它就是依靠主从复制的技术使得数据库实现了数据复制为多份,增强了抵抗大量并发读请求的能力,提升了数据库的查询性能的同时,也提升了数据的安全性,当某一个数据库节点,无论是主库还是从库发生故障时,我们还有其他的节点中存储着全量的数据,保证数据不会丢失。
服务拆分具体拆分到多细,业内没有一个统一的标准。当然也不能为了拆分而拆分,还要依据具体的业务场景应用情况而定,读过《淘宝技术这十年》的朋友,相信对淘宝的技术演进有一个很直观的感受。虽然当时微服务的概念并不今天这般火热,但实际已经在生产环境中运行。
随着深度学习的多项进步,复杂的网络(例如大型transformer 网络,更广更深的Resnet等)已经发展起来,从而需要了更大的内存空间。经常,在训练这些网络时,深度学习从业人员需要使用多个GPU来有效地训练它们。在本文中,我将向您介绍如何使用PyTorch在GPU集群上设置分布式神经网络训练。
原文:http://effbot.org/zone/import-confusion.htm
导语 UTP自动化测试平台是TMQ的一个联合项目,目的是方便各项目测试人员更好地开展自动化测试建设工作,减少重复平台建设的成本,提高产品的自动化测试效率。 背景 测试用例,是测试的基础原料,没有用例,测试工作无法执行,自动化测试也是一样。实际的自动化测试开发工作,绝大多数时候都是在进行用例的编写/调试。 随着自动化测试工作的深入,测试用例的数量和类型也大幅度上升。不论从业务的角度,还是技术的角度,我们都需要有一套用例管理系统能够把自动化用例管理起来,以提升自动化运行的效率。 技术 对于自动化用例, 用例系统
欢迎访问原文: 【MySQL性能优化】MySQL分库分表与水平分割取模案例(三)
首先我们要知道分库、分表都是干啥的,本文主角还是我们的MySQL为第一视角。首先从字面意思来看:
查询当前服务器执行超过60s的SQL,可以通过脚本周期性的来执行这条SQL,就能查出有问题的SQL。
当你收集了 n 个人的 EXCEL 记录表,需要将它们汇成一个总表时你会怎么做呢? 如果不通过技术手段,要一个个打开再复制粘贴也太麻烦了吧! 此时就需要一个通过几秒钟的点击就能完成合并的工具。
垂直拆分是指数据表列的拆分,把一张列比较多的表拆分为多张表。表的记录并不多,但是字段却很长,表占用空间很大,检索表的时候需要执行大量的IO,严重降低了性能。这时需要把大的字段拆分到另一个表,并且该表与原表是一对一的关系。
今天这个专题讨论Python代码工程化、结构化的方法。我们都会遇到这种情景:所有代码都堆积到一个模块里,导致代码越来越长,最后变得难以维护,很明显代码只写到一个py模块文件是不可取的。如何按照逻辑功能,将代码划分到不同模块,组织为一个更易读、更易维护的代码结构呢?欢迎学习这个专题。
关于网抓,我并不打算花大力气去讲,而只讲一些比较基础的内容,主要是让大家对网抓有一个稍微深入一点点的了解,大致基于以下几点考虑:
升级vue3后,最让人脑壳疼的就是新的Compostion API语法,他的难点不是语法,而是他提供了全新的组织代码的思维方式。
在Spring Boot中,创建多个模块并关联它们的最佳实践是使用Maven或Gradle进行构建。以下是使用Maven先创建父pom.xml:
在Power Query里,拆分列的功能非常强大,除了按分隔符、字符数等基本拆分功能外,还支持如从大写到小写或相反,从数据到非数字或相反等等特殊方式,相信很多朋友也都使用过:
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