python操作excel主要用到xlrd和 xlwt 这两个库，xlrd读取excel表格数据， 支持 xlsx和xls格式的excel表格 ；xlwt写入excel表格数据； 一、python读取excel...colx=2) print(cell_type) # 结果：1 #单元类型ctype：empty为0，string为1，number为2，date为3，boolean为4，error为5； 3、读取单元格内容为日期时间的方式...若单元格内容的类型为date，即ctype值为3时，则代表此单元格的数据为日期 xlrd.xldate_as_tuple(xldate, datemode)：若xldate数据为日期/时间，则将转化为适用于...和col_start这两个索引即可 import xlrd """ 获取合并的单元格并读取单元格数据 """ # 获取xlsx格式的excel文件中的合并单元格 workbook = xlrd.open_workbook...到此这篇关于Python3读取和写入excel表格数据的示例代码的文章就介绍到这了,更多相关Python3读取和写入excel内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持
（一）初次了解 Pytest(二)执行规则以及编写执行多条用例 Pytest(三)Pytest执行命令 Pytest(四)Pytest断言 Pytest(五)标记函数 Pytest(六)跳过测试...Pytest(十三)durations统计用例运行时间 Pytest(十四)用例执行顺序 Pytest(十五)重试机制 Pytest(十六)多进程并发执行 Pytest(十七)pytest增加...log日志 Pytest(十八)setup和teardown pytest测试用例之间的参数如何传递？...在前置操作中生成了一个数据id，在测试用例需要引用，或者用例执行完成后需要在后置操作中删除。 比如在用例A中产生的数据，在用例B中使用，这样的如何处理？...这些在用例执行过程中生成的数据可以用cache缓存来解决。 cache 是一个可以在测试会话之间保持状态的缓存对象。
图片要在Lua脚本中实现对Redis数据库的读取和写入操作，可以使用Redis的EVAL命令执行Lua脚本，在脚本中调用Redis的读写操作。...local key = "mykey"local value = "myvalue"-- 写入数据redis.call("SET", key, value)-- 读取数据local result = redis.call...("GET", key)return result在示例中，首先声明了一个key和value变量，然后通过redis.call函数调用Redis的SET命令将数据写入数据库。...接着通过redis.call函数调用Redis的GET命令读取刚才写入的数据。最后将读取的结果作为返回值返回。执行EVAL命令执行这个Lua脚本，可以使用Redis的EVAL命令。...请注意，在实际的应用中，可以根据需要在Lua脚本中编写更复杂的逻辑，调用Redis提供的各种读写命令来操作数据。
excel的内容，然后根据empCode在数据库中查询一些资料，再对excel的时间进行一些处理，最后将处理过的内容放到一个新的数据库中 由于是单独的java demo，为了方便测试，首先是对数据库进行链接...，按照驱动，URL，用户名，密码，和statement的方式进行链接 最后，加入了关闭数据库链接的语句，这里主要是为了养成良好的习惯 然后对excel的导入进行了code，这里提一句用poi在...接下来就是按照getCellValue(HSSFCell hssfCell)函数读取每行每列的数据，这里需要提到的是这个函数，可以对不同的类型进行转码 第一个case是对区分日期和真正的数字 第二个...(sql1)来执行，大数据的话用批量执行，具体参考之前的博文 之后就是最重要的日期转换，按照客户需求，如果读取的列里面没有开始时间，则设定结束时间为2015-05-31，开始时间为结束时间减去worktime...，时间插入，字符，数组，等方式，是个很好的案例，第一个为序列值，数据库为oracle的命令，mysql会有点不同 stmt.addBatch(sql2); 为批量插入，具体可以参考之前的博文
、最昂贵的时间序列数据库的公共基准测试了。...Ingester 是 Mimir 负责接收和处理写入的组件，将接收到的数据存储在内存中。这样的方法大大减少了写的放大作用，并有助于减少接触磁盘的频率。...这意味着，在任何时候，VictoriaMetrics 集群都会在存储节点上保存所有样本的 N 个副本。复制因子为 2 时，只有一个 vmstorage pod 可以丢失，以保持写入和读取成功。...即使 Cloud Storage 比 SSD PD 具有更高的可用性承诺 - Mimir 和 VictoriaMetrics 都会在 SSD PD 发生故障时面临写入和读取问题，尽管存在复制因素。...然而，阅读 Grafana Labs 团队进行其他测试文档，让我觉得 Mimir 在读取大时间范围内的指标时可以胜过 VictoriaMetrics，因为它需要扫描已经重复的数据。
对于具有高写入负载的复制集，不必在应用批量的oplog之间等待数据读取，可以降低延迟并更快地对大多数写入（majority writes）进行确认，从而减少主服务器上的缓存压力，提高总体性能。...有关详细信息，请参阅视频：WiredTiger时间戳。 对从节点的读取操作现在同样可以利用快照，方法是从在应用当前的批量副本数据之前的最新的一致性快照中读取数据。...从该快照读取可以确保数据的一致性视图，而且由于应用当前的批量副本数据不会更改这些早期记录，因此我们现在可以不再使用锁，而允许在写入发生的同时进行所有这些对从节点的读取。 区别有多大区别非常大！...在测试中我们发现95和99百分位的延迟有显著改善。 95百分位读取延迟 (ms) 你知道这个新特性最好的地方在哪吗？你不需要做任何事情来激活或选择它。...4.0版本中的所有对从节点的读取都将来自快照，无需等待副本数据写入完成。 end
但是会改善一部分压力。 方案： (1) 冗余性：代码冗余地方多，风格不统一。 (2) 性能：会有部分改善，但是从整体看，数据量大的时候，依然是master主库读写压力大。...所以经常出现，刚写入主库的数据可能是读不到的，要过几十毫秒，甚至几百毫秒才能读取到。...首要原因：数据库在业务上读写压力太大，CPU计算负荷大，网卡负荷大，硬盘随机IO太高 次要原因：读写binlog带来的性能影响，网络传输延迟。 #c、 MySQL数据库主从同步延迟解决方案。...虽然可以通过group commit的补丁缓解，但是刷新的频率过高对IO的影响也非常大。...对于高并发事务的系统来说， “sync_binlog”设置为0和设置为1的系统写入性能差距可能高达5倍甚至更多。
对于具有高写入负载的复制集，不必在应用批量的oplog之间等待数据读取，可以降低延迟并更快地对大多数写入（majority writes）进行确认，从而减少主服务器上的缓存压力，提高总体性能。...有关详细信息，请参阅视频：WiredTiger时间戳。 ? 对从节点的读取操作现在同样可以利用快照，方法是从在应用当前的批量副本数据之前的最新的一致性快照中读取数据。...从该快照读取可以确保数据的一致性视图，而且由于应用当前的批量副本数据不会更改这些早期记录，因此我们现在可以不再使用锁，而允许在写入发生的同时进行所有这些对从节点的读取。 区别有多大? 区别非常大！...吞吐量的性能改进范围可以从无（如果你没有受到复制锁的影响，说明写负载相对较低）到两倍。 ?...在测试中我们发现95和99百分位的延迟有显著改善。 ? 95百分位读取延迟 (ms) 你知道这个新特性最好的地方在哪吗？你不需要做任何事情来激活或选择它。
因此所有的分析和应对的场景都属于中、短时间内的高 IO 负载。 四、IO 分析 1. 纯写入 先看一种比较纯粹，但是较少出现的 IO 负载场景： ?...iostat_wo 这种类型的指标有一个明显的特点：IO 负载中没有，或者几乎没有读取相关的压力。这种负载的特征一般是缓存足够放下所有的数据，因此不需要从磁盘上读数据，压力全部在写入上。...实际上 MySQL 的写入会涉及到非常多的 buffer，log，并产生后台任务相关的数据，出现中等时间的高写入场景时，后台任务一般会慢慢堆积需要 flush 和 purge 的数据，如果 innodb_io_capacity...和 innodb_io_capacity_max 的参数设置得比较高，可能会让后台任务消耗过多的 IO 资源，这时候适当调低一些可以在一段时间内稳住写入 QPS，等高写入的压力过去之后再回滚设置。...场景二：纯写入的场景，但是内存放不下所有的数据，需要从磁盘读取之后再修改。
IO 分析 纯写入 先看一种比较纯粹，但是较少出现的 IO 负载场景： [iostat_wo] 这种类型的指标有一个明显的特点：IO 负载中没有，或者几乎没有读取相关的压力。...这种负载的特征一般是缓存足够放下所有的数据，因此不需要从磁盘上读数据，压力全部在写入上。...实际上 MySQL 的写入会涉及到非常多的 buffer，log，并产生后台任务相关的数据，出现中等时间的高写入场景时，后台任务一般会慢慢堆积需要 flush 和 purge 的数据，如果 innodb_io_capacity...和 innodb_io_capacity_max 的参数设置得比较高，可能会让后台任务消耗过多的 IO 资源，这时候适当调低一些可以在一段时间内稳住写入 QPS，等高写入的压力过去之后再回滚设置。...纯写入的场景，但是内存放不下所有的数据，需要从磁盘读取之后再修改。
以一次简单的 JuiceFS 基准测试为例，其第一阶段是使用 1 MiB IO 顺序写 1 GiB 文件，数据在各个组件中的形式如下图所示： image 注意：图中的压缩和加密默认未开启。...这里再放一张测试过程中用 stats 命令记录的指标图，可以更直观地看到相关信息： image 上图中第 1 阶段： 对象存储写入的平均 IO 大小为 object.put / object.put_c...从上面指标图的第 3 阶段（创建 128 KiB 小文件）中也可以看到： 对象存储 PUT 的大小就是 128 KiB 元数据事务数大致是 PUT 计数的两倍，对应每个文件的一次 Create 和一次...当使用量超过阈值时，JuiceFS Client 会主动为 Write 添加约 10ms 等待时间以减缓写入速度；若已用量超过阈值两倍，则会导致新的写入暂停直至缓冲区得到释放。...做大文件内随机小 IO 读取时，JuiceFS 的这种策略则效率不高，反而会因为读放大和本地 Cache 的频繁写入与驱逐使得系统资源的实际利用率降低。
这个问题其实并不难解释，先说结论，因为kafka数据操作会优先在PageCache中进行，导致读写磁盘数据时是系统内核线程去操作而非用户应用层面，所以单机数据读写压力上涨后，系统内核线程的繁忙就表现为cpu...2.kafka 消息存储 kafka的存储设计和一般的存储设计理念也差不多，都是分缓存，持久化层，缓存数据尽量放内存，持久化数据就会考虑多副本且落盘。...直接使用内核系统的PageCache: 减少内存开销：Java对象的内存开销（overhead）非常大，往往是对象中存储的数据所占内存的两倍以上 规避 GC 问题：JVM中的内存垃圾回收已经是多年诟病的问题了...，全部由系统接管完成 3.kafka 数据读写 3.1.读写接力 Linux系统会把还没应用程序申请走的内存挪给PageCache使用，此时，当写入数据时，会先写入PageCache中，并标记为dirty...我们要尽量避免这种情况的发生，长时间的写入阻塞，很容易带来一系列的雪崩问题。在 Redis2.8 以前，Rewrite AOF 就经常导致这个大面积阻塞问题。
势必造成硬盘写入压力。...AOF 重写期间的数据,需要根据数据安全性决定是否配置 总结 配Redis持久化前后前后整理了三篇文章，归纳起来大致可分为下面几点 Redis 提供了两种持久化方式: RDB 和 AOF RDB...使用一次性生成内存快照的方式, 产生的文件紧凑压缩比更高, 因此读取 RDB 恢复速度更快。...AOF 重写期间还需要维护重写缓冲区, 保存新的写入命令避免数据丢失 持久化阻塞主线程场景有: fork 阻塞和 AOF追加阻塞。...fork 阻塞时间跟内存量和系统有关, AOF 追加阻塞说明硬盘资源紧张 单机下部署多个实例时, 为了防止出现多个子进程执行重写操作, 建议做隔离控制, 避免 CPU 和 IO 资源竞争 - END -
场景： 高并发情况下，单台 MySQL 数据库承载的连接数多、读写压力大，MySQL系统瓶颈凸显 大部分互联网场景，数据模型「一写多读」 读次数（read_num） 一般是写次数（write_num）的...10 倍以上 补充：数据分析、商业智能等场景，read_num 和 write_num 基本相当，同一量级 MySQL 集群方式，能够分散单个节点的访问压力。...Master上 1 个IO线程，负责向Slave传输 binary log（binlog） Slave上 2 个线程：IO 线程和执行SQL的线程，其中： IO线程：将获取的日志信息，追加到relay...步骤 2：存储引擎处理，时间极短 步骤 3：文件更新通知，磁盘读取延迟 步骤 4：Bin Log 文件更新的传输延迟，单线程 步骤 5：磁盘写入延迟 步骤 6：文件更新通知，磁盘读取延迟 步骤 7：SQL...如何解决 整体上 2 个策略，齐头并进： 内部解决：减弱主从复制的延迟 外部解决：缓存层，在前端访问和数据库之间，添加缓存，优先从缓存读取，减弱数据库的并发压力，Slave 只作为数据备份，不分担访问流量
LPDDR5可以支持高达6400 Mb / s的带宽。 链接ECC：即使由于传输或数据存储（电荷损失）而引入错误，LPDDR5也将支持用于读取和写入操作的链接ECC功能以恢复数据。...DSM状态时间相对较长（大约4毫秒），因为DSM包括深度掉电和自我刷新。在DSM中，可以在DRAM中禁用所有输入缓冲器，所有输出缓冲器以及内部电路的电源。...数据复制：数据复制是一项低功耗功能，可通过利用每8字节数据复制粒度的数据模式可重复性来减少LPDDR5 IO和核心功耗（IDD4W，IDD4R）消耗。...LPDDR5数据复制低功耗功能是在具有相同延迟和AC时序条件的常规写入，掩码写入和/或读取操作中添加的。 WCK时钟：LPDDR5引入了WCK时钟，类似于GDDR5。...WCK_t和WCK_c可以以命令/地址（操作）时钟（CK_t / CK_c）频率的两倍或四倍运行。
，在云音乐目前的量级下，大量的list操作非常的耗时的,高峰期的NameNode压力非常大，大量的list操作的耗时的占比甚至和任务在计算上花费的时长相当，这也是为什么一些公司的hive表只允许两层分区的原因之一...1.2.3 基于多版本的机制可以可用轻松实现回滚和时间旅行的功能, 读取或者回滚任意版本的snapshot数据 1.2.4 精准完善的元数据信息： ?...但是即使是这样，我们依然有一些任务需要读取全量的日志数据，经过清洗的数据包含上百个分区，5万+个文件，加上凌晨高峰期的时候音乐的NameNode压力非常大，NameNode的请求队列经常处于满负荷状态，...RangePartition的策略，写入前会对每个分区抽样一定量的数据来确定整体数据的范围，所以如果写入数据量很大，分区很多时，必须调大spark.driver.maxResultSize防止driver...写入有序数据还有一个额外的好处就是能够获得更好的压缩率，这一点大家可以自己测试下，结果可能让人惊喜；iceberg这样的设计的可能就是有意为之，也是作者想要融合的最佳实践之一。
这些线性读取和写入是所有使用模式中最可预测的，并且由操作系统进行了大量优化。现代操作系统提供预读和后写技术，以大块多次预取数据，并将较小的逻辑写入分组为大的物理写入。...这样做UI在32GB的机器上产生高达28~30GB的缓存，而不会产生GC惩罚。...由于存储系统将非常快的高速缓存操作与非常慢的物理磁盘操作混合在一起，因此随着数据随固定的高速缓存的增加，观测到树结构的性能是超线性的——例如，两倍的数据量远不止慢两倍。...直观的，可以在简单读取上构建持久化队列，并将其附加到文件，这与日志记录解决方案的情况一样。该结构的有点事所有操作都是O(1)并且读取不会阻止写入或者相互阻塞。...4.3 Efficiency 效率 我们在效率方面投入了非常大的精力。我们的主要使用场景之一是处理Web活动数据，这是非常大量的数据：每个视图页面可能会产生十几个写入。
一 简介 gpcheckperf 是一款集成到 GreenPlum 数据库中的程序，可以用于测试本机或者指定机器的磁盘IO,内存带宽，网络等主机的基准硬件性能。...在数据集较大的应用程序中（如在Greenplum数据库中），低内存带宽是一个主要的性能问题。如果内存带宽明显低于CPU的理论带宽，则会导致CPU花费大量的时间等待数据从系统内存到达。...用户可以多次使用-d选项指定多个测试目录（例如，测试主数据目录和镜像数据目录的磁盘I/O）。...-d temp_directory 对于网络和流测试，指定单个目录，测试程序文件在测试期间将被复制到该目录。用户必须具有对测试中涉及的所有主机上该目录的写入权限。...5Gb 的写入量，持续时间为30s 可以看到写入和读取，内存吞吐量大小的结果，最大值，最小值以及平均值。
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