JMeter使用正则表达式和JSON提取器实现关联 前言 本文主要内容是：使用使用正则表达式提取器和JSON提取器实现关联。...1 关联的释义与示例 关联在接口测试中是一个非常重要的概念，它的意思是在两个或多个接口间建立逻辑上的依赖与联系。...这就要用到【正则表达式提取器】了。在HTTP请求getRegionDataset上添加【后置处理器】-【正则表达式提取器】。 2、【正则表达式提取器】： ?...HTTP请求IP中引用正则表达式提取器提取到的test： ? ?...4 JSON提取器 在【后置处理器】中，有一个【JSON提取器】，与【正则表达式提取器】有类似的作用，不同的是，前者专为处理JSON型的响应结果而生。 ?
前言 有些接口返回的并不是json格式的内容，返回的是html或者xml格式的内容，这种就不能用前面的 content.的方法去提取了。...httprunner 支持正则表达式提取(extract)参数，也支持正则表达式校验(validate) 返回html 比如我请求博客园的首页https://www.cnblogs.com/yoyoketang...接下来我要提取html里面的 上海-悠悠 - 博客园 中间的文字 上海-悠悠 - 博客园 正则提取参数(extract) 正则提取语法 '(.+?)...用 debug 模式可以看到参数提取成功了，后面如果用例有用到这个参数，可以用 $title 引用 正则表达式校验(validate) 对返回的html内容，需要校验结果。...的方式去提取，正则表达式提取直接写正则语法就可以了。
以前都是用String类的Replace方法连接替换多次来处理的，今天突然想改为正则表达式一次性搞定，但又怕性能上消耗太大，于是写了下面的测试代码： using System; using System.Diagnostics...]方法平均每轮速度：328 可以看出，正则表达式要慢一倍都不止，大概慢 328/88 =3.7倍 (当然改变字符串的长度以及回车符的数量与位置，结果又会有一些差异) 注：经 Edwin Liu 在回复中提醒...，正则表达式编译预热后速度要快一点，今天把测试代码改了下 using System; using System.Diagnostics; using System.Text.RegularExpressions...]方法平均每轮速度：201 粗略比较一下：编译预热后 慢201/89=2.3倍，相当刚才的3.7倍确实有所提高，但是相对于String类的Replace方法仍然可以认为很慢。...；另外silverlight中的正则表达式也没有编译预热功能，所以只能用最原始的方法。
与Dask一样，Ray拥有Python优先API和对actor的支持。它有几个高性能优化，使其更高效。与Spark和Dask不同，任务在每个节点内急切执行，因此每个工作进程在收到所需数据后立即启动。...与Spark不同，集群配置非常少，并且它支持actor。与Dask不同，它可以很好地序列化嵌套的Python对象依赖项，并有效地在进程之间共享数据，线性地扩展复杂的管道。...与Ray相比，Dask特别会从100 Gb / s中受益更多。如果像Spark使用Hadoop那样从分布式存储中提取数据，这将在一定程度上降低高带宽网络的依赖性。...与Spark的比较 - Dask 1.2.2文档 http://docs.dask.org/en/stable/spark.html 它们都可以部署在相同的集群上。...许多不同的分布式系统 与dask的比较·问题＃642·ray-project / ray https://github.com/ray-project/ray/issues/642 ray看起来像一个有趣的项目
import dask.bag as db import ujson as json #听说用ujson解析比普通json快好几倍哦 import pandas as pd import numpy...里面的bag类型，dask会根据你的内存情况来适当读取不超过内存大小的数据 。...在提取" "reviewText"数据之前，我们看一下需要处理多少行这样的数据。...研究生阶段课程作业/python/好玩的数据分析/制作亚马逊200G用户评论词云' #把评论数据分散到这个文件下下面的100个txt文件 pattern = re.compile(r'\w+') #编译正则表达式...然后使用正则表达式，把字符串转化成单词列表，过滤到我们不感兴趣的单词。
前言 当前镜像：气象分析3.9 资源：4核16g 注意分开运行，不然会爆内存 阅读本文你将学到： 远超循环批量处理nc文件效率的技巧 四种并行库的基本使用与区别 wrf变量极值经纬度索引 Dask...特长与区别： 特长：处理大型数据集，易于扩展到多台机器，高级数据结构支持。 区别：相比其他库，Dask提供了更高级别的抽象，特别适合于数据科学和大数据分析领域。...特长与区别： 特长：针对数值计算优化，高效的内存缓存，易于在数据科学和机器学习中集成。 区别：相比Dask，joblib更专注于简单的并行任务和数据处理，不提供复杂的分布式计算能力。...并行处理批量读取和提取slp变量 slp_data = [dask.delayed(read_and_extract_slp)(file) for file in wrf_files] slp_data_computed...小结 以上测试均为七次循环求平均 获胜者为joblib 当然只是这里的任务比较特别，要是涉及到纯大型数组计算可能还是dask更胜一筹 简单说一下，当资源为2核8g或者数据量较小时，并行可能并无优势，可能调度完时循环已经跑完了
本文我们使用两个类似的脚本来执行提取、转换和加载(ETL)过程。...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...df_dask def get_Queens_test_speed_dask(df_dask): df_dask = df_dask[df_dask["Borough"] == "Queens...__ == "__main__": main() 测试结果对比 1、小数据集 我们使用164 Mb的数据集，这样大小的数据集对我们来说比较小，在日常中也时非常常见的。...Polars Dask 总结 从结果中可以看出，Polars和Dask都可以使用惰性求值。
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...2.1 基础使用 dask-geopandas与geopandas的常用计算API是相通的，但调用方式略有不同，举一个实际例子，其中示例文件demo_points.gdb由以下代码随机生成并写出： import...npartitions=4) demo_points_ddf 在此基础上，后续执行各种运算都需要在代码末尾衔接.compute()，从而真正执行前面编排好的运算逻辑，以非矢量和矢量运算分别为例： 2.2 性能比较... 既然使用了dask-geopandas就是奔着其针对大型数据集的计算优化而去的，我们来比较一下其与原生geopandas在常见GIS计算任务下的性能表现，可以看到，在与geopandas的计算比较中...，dask-geopandas取得了约3倍的计算性能提升，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
这一点也是我比较看中的，因为Dask可以与Python数据处理和建模的库包兼容，沿用库包的API，这对于Python使用者来说学习成本是极低的。...conda install dask 因为dask有很多依赖，所以为了快速安装也可用下面代码，将安装运行Dask所需的最少依赖关系集。...git clone https://github.com/dask/dask.git cd dask python -m pip install . 4、Dask如何使用？...>>> total.compute() 45 由于数据集较小无法比较时间，这里只介绍下使用方法，具体可自己动手实践下。...这里简单说下一下dask-learn。 dask-learn项目是与Sklearn开发人员协作完成的。
1.3 Dask.array与Numpy的对比 Dask.array与Numpy在功能和用法上有很多相似之处，因为Dask.array的设计受到Numpy的启发。然而，它们也有一些关键区别。...安装与基本用法 2.1 安装Dask库 在开始之前，请确保你已经安装了Dask库。...3.3 数据倾斜与rebalance 在使用Dask.array进行计算时，可能会出现数据倾斜的情况。...数组可视化与比较 9.1 使用Matplotlib进行数组可视化 在Dask.array中，我们可以使用Matplotlib或其他可视化工具来将数组数据以图表形式展示出来。...9.2 数组与其他数据结构的对比 在实际应用中，我们可能需要将Dask.array与其他数据结构进行比较，以选择合适的数据结构来处理数据。
数据结构与pandas非常相似，比较容易理解。...原文文档：http://dask.pydata.org/en/latest/index.html github：https://github.com/dask dask的内容很多，挑一些我比较看好的内容着重点一下...一、数据读取与存储 先来看看dask能读入哪些内容： ?...三、和SKLearn结合的并行算法 广义回归GLM：https://github.com/dask/dask-glm tensorflow深度学习库：Dask-Tensorflow 以XGBoost...为例，官方：https://github.com/dask/dask-xgboost 来看一个案例code . 1、加载数据 import dask.dataframe as dd # Subset
GitHub：https://github.com/vaexio/vaex 3 Vaex vs Dask、Pandas、Spark Vaex与Dask不同，但与Dask DataFrames相似，后者是在...这意味着Dask继承了Pandas issues，比如数据必须完全装载到RAM中才能处理的要求，但Vaex并非如此。...Vaex和Dask都使用延迟处理。唯一的区别是，Vaex在需要的时候才计算字段，而Dask需要显式地使用compute函数。 数据需要采用HDF5或Apache Arrow格式才能充分利用Vaex。...最慢的操作是正则表达式。正则表达式是CPU密集型的，这意味着大部分时间花在操作上，而不是花在它们周围的所有bookkeeping上。...5 虚拟列 Vaex在添加新列时创建一个虚拟列，虚列的行为与普通列一样，但是它们不占用内存。这是因为Vaex只记得定义它们的表达式，而不预先计算值。
运行结果如下进一步优化与扩展import refrom collections import Counterdef count_words(text): # 使用正则表达式将文本分割为单词列表（包括连字符单词...运行结果如下文本预处理在进行文本分析之前，通常需要进行文本预处理，包括去除标点符号、处理大小写、词形还原（lemmatization）和词干提取（stemming）等。...Python中有一些库和框架可以帮助我们实现这些功能，如Dask和Apache Spark。...进一步优化与扩展：引入正则表达式和Counter类，使代码更高效和健壮。使用正则表达式将文本分割为单词列表，包括处理连字符单词。使用Counter类进行单词计数，简化了代码。...文本预处理：文本预处理是文本分析的重要步骤，包括去除标点符号、处理大小写、词形还原和词干提取等，以规范化文本数据。
将数据分块 当数据太大以至于与内存不相符，你可以使用Pandas的chunksize选项来将数据集分块，而非处理一大整块数据。...以下是使用该选项浏览Yelp reviews 数据集的例子，提取每个块里评论日期的最小值和最大值，然后重建评论的完整时间跨度： reader = pd.read_json(reviews_path...惰性计算是像Spark或者Dask这样的分配计算框架建立的基础。虽然他们设计用于聚类，你仍然可利用它们在你的个人电脑上处理大型数据集。 与Pandas主要的差异是它们不会直接在内存加载数据。...Dask也很流行，并且例子也不难找（你可以查看两者比较https://docs.dask.org/en/latest/spark.html）。...Dask语法仿照Pandas的语法，所以看起来很相似，然而Dask仅限于Python使用，但Spark可以在Java或Scala中使用。
是的-Dask DataFrames。 大多数Dask API与Pandas相同，但是Dask可以在所有CPU内核上并行运行。它甚至可以在集群上运行，但这是另一个话题。...今天你将看到Dask在处理20GB CSV文件时比Pandas快多少。运行时值将因PC而异，所以我们将比较相对值。郑重声明，我使用的是MBP 16”8核i9, 16GB内存。...data/2000.csv’, parse_dates=[‘Date’]) monthly_total = df.groupby(df[‘Date’].dt.month).sum().compute() 与往常一样...你可以看到下面的总运行时间: 让我们来比较一下不同点: 这并不是一个显著的区别，但Dask总体上是一个更好的选择，即使是对于单个数据文件。...结论 今天，您学习了如何从Pandas切换到Dask，以及当数据集变大时为什么应该这样做。Dask的API与Pandas是99%相同的，所以你应该不会有任何切换困难。
Python PyPDF2、pdfplumber 提取 PDF 文本、图片内容 安装库 安装 pdfplumber 安装 PyPDF2 内容提取代码 图片提取 文本提取 完整代码 说明 本方法提取的图片并不算完整...D:\projects\util\venv\lib\site-packages\PyPDF2\filters.py", line 361, in decodeStreamData raise NotImplementedError...("unsupported filter %s" % filterType) NotImplementedError: unsupported filter /DCTDecode 如果已安装 pypdf...img.save(img_pre + ".png") else: print("本页无图片") except: print("图片提取失败...img.save(img_pre + ".png") else: print("本页无图片") except: print("图片提取失败
这些工具可以分为三类： 并行/云计算— Dask，PySpark和Modin 高效内存利用— Vaex 不同的编程语言— Julia 数据集 对于每种工具，我们将使用Kaggle欺诈检测数据集比较基本操作的速度...它的功能源自并行性，但是要付出一定的代价： Dask API不如Pandas的API丰富 结果必须物化 Dask的语法与Pandas非常相似。 ? 如您所见，两个库中的许多方法完全相同。...(d2, on="col") re = re.groupby(cols).agg(params).compute() Dask性能 如何比较用于不同目的的两个平台的速度并非易事。...看起来Dask可以非常快速地加载CSV文件，但是原因是Dask的延迟操作模式。加载被推迟，直到我在聚合过程中实现结果为止。这意味着Dask仅准备加载和合并，但具体加载的操作是与聚合一起执行的。...与Dask类似，首先定义所有操作，然后运行.collect（）命令以实现结果。除了collect以外，还有更多选项，您可以在spark文档中了解它们。
cuDF和Pandas比较 cuDF是一个DataFrame库，它与Pandas API密切匹配，但直接使用时并不是Pandas的完全替代品。...缺失值： 与Pandas不同，cuDF中的所有数据类型都是可为空的，意味着它们可以包含缺失值（用cudf.NA表示）。...与Pandas相比，需要显式传递sort=True或在尝试匹配Pandas行为时启用mode.pandas_compatible选项。...在比较浮点结果时，建议使用cudf.testing模块提供的函数，允许您根据所需的精度比较值。 列名： 与Pandas不同，cuDF不支持重复的列名。最好使用唯一的字符串作为列名。...没有真正的“object”数据类型： 与Pandas和NumPy不同，cuDF不支持“object”数据类型，用于存储任意Python对象的集合。
blocksize="10MB").map(json.loads) # Print the first row papers_db.take(1) 步骤2：编写预处理辅助函数 从打印输出中可以看到每行包含与论文相关的几个元数据...v1_date（）：此函数是提取作者将论文的第一个版上传到arxiv的日期。我们将将日期转换为UNIX时间戳，并将其存储在该行中新的字段。...Milvus server docker container on your local sudo docker-compose up -d 步骤2：创建一个Milvus集合 我们可以使用Pymilvus库与Milvus...在本文示例中利用Milvus 2.1字符串索引和字段来存储与每篇论文相关的所有必要元数据。...compute()[0] ] # Insert data collection.insert(data) 需要注意的是添加到数据变量中的列的顺序必须与创建时定义的字段变量的顺序相同
dask中的数表处理库 import sys # 外部参数获取接口 面对海量数据，跑完一个模块的代码就可以加一行gc.collect()来做内存碎片回收，Dask Dataframes与Pandas...pyecharts是一款将python与百度开源的echarts结合的数据可视化工具。...fav 2888258 buy 2015839 Name: Be_type, dtype: int64 Be_index = Be_counts.index.tolist() # 提取标签...Be_index ['pv', 'cart', 'fav', 'buy'] Be_values = Be_counts.values.tolist() # 提取数值 Be_values [89716264...、是否收藏与收藏次数之间存在一定相关性，但经验证剔除其中之一与纳入全部变量效果基本一致，故之后使用全部变量建模。
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