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又见dask! 如何使用dask-geopandas处理大型地理数据

,但是处理了两百万个点左右好像也报错了,不知道是我写的代码有问题还是我对dask的理解有问题,想要请教一下大佬 读者的问题涉及到地理信息系统(GIS)操作的一系列步骤,具体包括将栅格数据转换为点数据、为这些点数据添加...为了解决这个问题,读者尝试使用了dask-geopandas来处理约两百万个点的数据,但似乎遇到了错误。...dask-geopandas的使用: dask-geopandas旨在解决类似的性能问题,通过并行计算和延迟执行来提高处理大规模地理空间数据的效率。...优化建议: 资源分配:确保有足够的计算资源(CPU和内存)来处理数据。对于dask-geopandas,可以通过调整Dask的工作进程数和内存限制来优化性能。...代码审查:仔细检查实现代码,尤其是dask-geopandas的部分,确认是否正确使用了并行计算和数据分区功能。 批处理:如果可能,尝试将数据分成更小的批次进行处理,而不是一次性处理所有点。

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HTTP返回码总结,拿走谢!

http状态返回代码 1xx(临时响应) 表示临时响应并需要请求者继续执行操作的状态代码。 http状态返回代码 代码 说明 100(继续) 请求者应当继续提出请求。...http状态返回代码 2xx (成功) 表示成功处理了请求的状态代码。 http状态返回代码 代码 说明 200(成功) 服务器已成功处理了请求。 通常,这表示服务器提供了请求的网页。...203(非授权信息) 服务器已成功处理了请求,但返回的信息可能来自另一来源。 204(无内容) 服务器成功处理了请求,但没有返回任何内容。...服务器返回此响应时,不会返回网页内容。 305(使用代理) 请求者只能使用代理访问请求的网页。 如果服务器返回此响应,还表示请求者应使用代理。...一些常见的http状态返回代码为: 200- 服务器成功返回网页 404- 请求的网页不存在 503- 服务不可用

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python让函数返回结果的方法

函数返回值简介 1、简单介绍print和return的区别,print仅仅是打印在控制台,而return则是将return后面的部分作为返回值:作为函数的输出,可以用变量接走,继续使用该返回值做其它事。...2、函数需要先定义后调用,函数体中return语句的结果就是返回值。如果一个函数没有reutrn语句,其实它有一个隐含的return语句,返回值是None,类型也是’NoneType’。...func(x,y): num = x + y return print(func(1,2)) #上面代码的输出结果为:None 从上面例子可以看出print( )只是起一个打印作用,函数具体返回什么由...return决定 return语句的作用: 结束函数调用、返回值 指定返回值与隐含返回值: 1、函数体中return语句有指定返回值时返回的就是其值 2、函数体中没有return语句时,函数运行结束会隐含返回一个...None作为返回值,类型是NoneType,与return 、return None 等效,都是返回 None。

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jquery ajax请求成功,数据返回成功,seccess执行的问题

1.状态码返回200--表明服务器正常响应了客户端的请求; 2.通过firebug和IE的httpWatcher可以看出服务器端返回了正常的数据,并且是符合业务逻辑的数据。...这时第一反应是事不时数据返回的有问题,粗略的检查了返回数据发现和第一次查询没有什么明显的区别。但是只查询第十四条数据时发现,显示不出来。...返回数据类型一定要符合定义的数据类型。即如果你定义的 dataType 是 json 类型的,那么返回来的数据一定是 json 才可以,平且不然就会执行 error 里的程序块儿。...(1) 同时需要特别的注意返回的JSON数据是否是严格的JSON格式....返回的每条数据是否是dataType中定义的数据类型。

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【Python 数据科学】Dask.array:并行计算的利器

什么是Dask.array? 1.1 Dask简介 Dask是一个用于并行计算的强大工具,它旨在处理大规模数据集,将数据拆分成小块,并使用多核或分布式系统并行计算。...Dask提供了两种主要的数据结构:Dask.array和Dask.dataframe。在本文中,我们将重点介绍Dask.array,它是Dask中用于处理多维数组数据的部分。...布尔索引会返回一个和原数组形状相同的布尔数组,其中为True的元素表示满足条件的元素,而为False的元素表示不满足条件的元素。...在分布式计算中,Dask会将任务分发到不同的工作节点上执行,并监控任务的执行进度。每个工作节点会执行其分配到的任务,并将结果返回给调度器。...8.2 使用原地操作 在Dask.array中,原地操作是一种可以提高性能的技巧。原地操作指的是在进行数组计算时,将计算结果直接存储在原始数组中,而创建新的数组。

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Python的Django框架实现数据库查询(返回QuerySet的方法)

manage.py makemigrations app_name[应用的名称] python manage.py migrate app_name[应用的名称] 迁移成功后可以进行以下的操作咯~ 二、介绍返回...2.update()方法返回受影响的行数。 ​ 3.update()方法还可以防止在加载对象和调用save()之间的短时间内数据库中某些内容可能发生更改的竞争条件。..., Coursechapter表中2条数据, Course表中2条数据, UserCourse表中3条数据 注意:delete()会为所有已删除的对象(包括级联删除、对象的外键、多对多的关系)发出pre_delete...,就是最早创建的 12.count()方法: count() 返回数据库中对应的QuerySet对象的个数。...以上这篇Python的Django框架实现数据库查询(返回QuerySet的方法)就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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并行计算框架Polars、Dask数据处理性能对比

测试内容 这两个脚本主要功能包括: 从两个parquet 文件中提取数据,对于小型数据集,变量path1将为“yellow_tripdata/ yellow_tripdata_2014-01”,对于中等大小的数据集...下面是每个库运行五次的结果: Polars Dask 2、中等数据集 我们使用1.1 Gb的数据集,这种类型的数据集是GB级别,虽然可以完整的加载到内存中,但是数据体量要比小数据集大很多。...Polars Dask 3、大数据集 我们使用一个8gb的数据集,这样大的数据集可能一次性加载不到内存中,需要框架的处理。...由于polar和Dask都是使用惰性运行的,所以下面展示了完整ETL的结果(平均运行5次)。 Polars在小型数据集和中型数据集的测试中都取得了胜利。...但是,Dask在大型数据集上的平均时间性能为26秒。 这可能和Dask的并行计算优化有关,因为官方的文档说“Dask任务的运行速度比Spark ETL查询快三倍,并且使用更少的CPU资源”。

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vue单页 使用keep-alive页面返回刷新

使用vue单页开发项目时遇到一个很恶心的问题:在列表页点击一条数据进入详情页,按返回返回列表页时页面刷新了,用户体验非常差啊!!!...resolve) }, meta: { pageTitle: '主页', keepAlive: true } } 这样设置了之后,主页的状态就会保存,返回返回到主页时页面不会刷新请求数据了...从主页跳到任何页面,再返回主页都不会刷新页面!这并不是我想要的,我只要从详情页返回列表页时刷新页面,其他情况下是需要刷新的,那么我就需要定制化处理了。...{ }; }, mounted() { }, methods: { }, //修改列表页的meta值,false时再次进入页面会重新请求数据...keepAlive值设置为true(要做个判断,判断是不是返回到主页的) export default { data() { return { }; },

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数据科学学习手札150)基于dask对geopandas进行并行加速

2 dask-geopandas的使用   很多朋友应该听说过dask,它是Python生态里非常知名的高性能计算框架,可以针对大型数组、数据框及机器学习模型进行并行计算调度优化,而dask-geopandas.../demo_points.gdb', driver='OpenFileGDB')   在使用dask-geopandas时,我们首先还是需要用geopandas进行目标数据的读入,再使用from_geopandas...()将其转换为dask-geopandas中可以直接操作的数据框对象,其中参数npartitions用于将原始数据集划分为n个数据块,理论上分区越多并行运算速度越快,但受限于机器的CPU瓶颈,通常建议设置...,且这种提升幅度会随着数据集规模的增加而愈发明显,因为dask可以很好的处理内存紧张时的计算优化:   当然,这并不代表我们可以在任何场景下用dask-geopandas代替geopandas,在常规的中小型数据集上...除了上述的内容外,dask-geopandas还有一些实验性质的功能,如基于地理空间分布的spatial_partitions数据分块策略优化等,待它们稳定之后我会另外发文为大家介绍。

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