https://cn.ubuntu.com/internet-of-things/
在上篇博客《【游戏开发】Excel表格批量转换成CSV的小工具》 中,我们介绍了如何将策划提供的Excel表格转换为轻便的CSV文件供开发人员使用。实际在Unity开发中,很多游戏都是使用Lua语言进行开发的。如果要用Lua直接读取CSV文件的话,又要写个对应的CSV解析类,不方便的同时还会影响一些加载速度,牺牲游戏性能。因此我们可以直接将Excel表格转换为lua文件,这样就可以高效、方便地在Lua中使用策划配置的数据了。在本篇博客中,马三将会和大家一起,用C#语言实现一个Excel表格转lua的转表工具——Xls2Lua,并搭配一个通用的ConfigMgr来读取lua配置文件。
从版本3.2开始,Redis包含一个完整的Lua调试器,可以用来使编写复杂Redis脚本的任务更加简单。
Ip2region - 准确率99.9%的离线IP地址定位库,0.0x毫秒级查询,ip2region.db数据库只有数MB,提供了java,php,c,python,nodejs,golang,c#等查询绑定和Binary,B树,内存三种查询算法。
CSV 代表“逗号分隔值”,CSV 文件是存储为纯文本文件的简化电子表格。Python 的csv模块使得解析 CSV 文件变得很容易。
如果想知道读取后是什么数据结构,用class(变量名),不能输入文件名csv,不然是字符串,变量名一半不带“”,有“”的就是字符串
1、通过SQL的insert方法一条一条导入,适合数据量小的CSV文件,这里不做赘述。
几乎每个Zabbix版本中都会新增预处理的支持方式,很明显,很多时候存在一些无法预估的业务场景,所以我们必须对此提出一个通用的解决方案。反之,这又涉及到一个重要的问题——嵌入式脚本语言/引擎。
在测试过程中,我们经常遇到需要根据需求动态操作数据的情况,常规的固定数据无法满足我们的需要,这个时候,我们可以通过jmeter 提供的参数化组件来实现动态的获取数据、改变数据。
这篇万字长文,是黄同学辛苦为大家辛苦翻译排版。希望大家一定从头到尾学习,否则,可能会找不到操作的数据源。
dsmod user (dsquery user -samid test) -pwd test@123
或者,可以把Excel文件转换成csv格式文件,直接修改后缀名,好像会出错,还是建议另存为修改成csv文件。
遵照惯例,我们的第一个Lua程序时通过标准输出打印字符串”Hello World”: print("Hello World")
4) R语言读取(表格文件读入到R语言里时,就得到了一个数据框,对数据框的修改不会同步到表格文件。
来源 | https://gitee.com/lionsoul/ip2region
numpy是一个在python中做科学计算的基础库,重在数值计算,也是大部分python科学计算库的基础库,多用于在大型,多维数组上执行数值运算。学习numpy是后面学习pandas的重要基础。Numpy用np.array()的方法就可以创建数组,常见的数据类型有int,float,bool。一般64位的电脑默认为int64,也可以通过dtype=‘ ’的方式来改变类型。数组的形状可以用(2,3)来表示,比如这个例子就表示这是一个2行3列的数组,用reshape()的方法可以更改数组的形状。数组的基本运算与矩阵的运算有点类似,但这不是今天的重点,今天主要讲的是numpy读取本地数据和索引。
顶顶大名的Redis作者谈如何在Redis这样系统软件上进行代码文档注释,以下是九种注释类型的大意说明: 很长一段时间以来,我一直想在YouTube上发布一段“如何对系统软件文档注释”的新视频,讨论如何进行代码注释,然而,经过一番思考后,我意识到这个主题更适合博客文章。在这篇文章中,我分析了Redis的文档注释,试图对它们进行分类。在此过程中,我试图说明为什么编写注释对于生成良好的代码是至关重要,从长远来看,这些代码是可维护的,并且在修改和调试期间可由其他人和作者自己理解。 并不是每个人都这么想,许多人认为,如果代码足够扎实,代码具有自明性,无需文档注释了。这个想法前提是,需要一切都设计得很完美,代码本身会有文档注释的作用,因此再加上代码注释是多余的。 我不同意这个观点有两个主要原因: 1. 许多注释并不是解释代码的作用,而是解释*为什么*代码执行这个操作,或者为什么它正在做一些清晰的事情,但却不是感觉更自然的事情?注释是解释一些你无法理解的东西。(banq注:根据海德格尔存在主义哲学观点,注释是解释代码的存在意义,如果注释时说明代码作用,那是在说明代码的存在方式,代码的功能作用是代码的存在方式,不是存在意义,存在意义与编写者动机和阅读者的理解有关,与其上下文场景有关) 2.虽然一行一行地记录代码做些什么通常没有用,因为通过阅读代码本身也是可以理解的,编写可读代码的关键目标是减少工作量和细节数量。但是应该考虑其他阅读者在阅读一些代码时他们的思考角度和进入门槛的难易程度。因此,对我而言,文档注释可以成为降低阅读者认知负担的工具。 以下代码片段是上面第二点的一个很好的例子。请注意,此博客文章中的所有代码段都是从Redis源代码中获取的。
首先需要注意在Project Setting中配置好Lua脚本所在文件夹等non-asset的文件夹到“另外需要打包”的路径中:
有时我们需要把数据永久存储起来,随时使用随时读取。例如,我们通过程序建立的列表、字典等数据,当程序结束时,需要把这些数据存储到文件中,当程序再次启动时,可以把这些数据读入到程序中,避免这些数据的重新录入。
本文翻译自文章: Pandas Cheat Sheet - Python for Data Science,同时添加了部分注解。 对于数据科学家,无论是数据分析还是数据挖掘来说,Pandas是一个非常重要的Python包。它不仅提供了很多方法,使得数据处理非常简单,同时在数据处理速度上也做了很多优化,使得和Python内置方法相比时有了很大的优势。 如果你想学习Pandas,建议先看两个网站。 (1)官网: Python Data Analysis Library (2)十分钟入门Pandas: 10 Mi
修改办法 read.table("x.txt",**header=T**)增加默认参数
写在前面:公众号又被我搁置好久,闲来无事,写写近期学的R语言吧,主要分为两个部分写,一主要为数据处理,二为ggplot作图。这两个部分将生信分析的绝大多数常用命令都讲到了,作为R语言入门是够用的,但是学海无涯,以此只是作为一个引子,想要进步还是要自己多学多练,举一反三才行。
前言 最近在看redis的lua,看了官网资料和网上一些文章,整理了lua的相关内容,希望对大家有帮助。 目录 0. redis中运行lua的流程的正常流程 1.redis中的lua概要信息 1.1 lua中调用redis命令 1.2 redis数据结构与lua数据结构对应关系 1.3 EVAL和EVALSHA 1.4 脚本缓存 1.5 脚本命令 1.6 其他约定 1.6.1 全局变量保护 1.6.2 Sele
本文涉及一些简单的 Excel 的操作,效果拔群 ---- 步骤: 获取 Docker 版本,并生成一个 csv 文件 导入 CSV 到 Excel 并简单清洗数据 使用 Excel 透视表功能做简单
判定树是一个类似于流程图的树结构:其中,每个内部结点表示在一个属性上的测试,每个分支代表一个属性输出,而每个树叶结点代表类或类分布。树的最顶层是根结点。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 What is a .csv file? CSV stands for Comma Separated Values. A CSV file is a pla
来源:www.cnblogs.com/jclian91/p/12305471.html
终于到了我第二喜欢的vim功能了(当然了,最喜欢的是.命令)。我原本计划在介绍完.命令之后介绍宏,以便让各位小伙伴们能了解到vim对于重复操作进行的强大的优化。但是由于宏本身跟寄存器息息相关,所以还是忍痛割爱,将它放到寄存器之后。废话不多说让我们开始吧。
pandas是一个Python语言的软件包,在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候,这是一个非常常用的基础编程库。本文是对它的一个入门教程。
◆ 一、开源项目简介 Ip2region - 准确率99.9%的离线IP地址定位库,0.0x毫秒级查询,ip2region.db数据库只有数MB,提供了java,php,c,python,nodejs,golang,c#等查询绑定和Binary,B树,内存三种查询算法。 ◆ 二、开源协议 使用Apache-2.0开源协议 ◆ 三、界面展示 ◆ 四、功能概述 ◆ Ip2region特性 ◆ 99.9%准确率 数据聚合了一些知名ip到地名查询提供商的数据,这些是他们官方的的准确率,经测试着实比经典的纯真IP
文件处理是一种用于创建文件、写入数据和从中读取数据的过程,Python 拥有丰富的用于处理不同文件类型的包,从而使得我们可以更加轻松方便的完成文件处理的工作
==值得注意的是,drop函数不会修改原数据,如果想直接对原数据进行修改的话,可以选择添加参数inplace = True或用原变量名重新赋值替换。==
power query学习笔记, 记录下一些不可直接操作但使用频次相对较高的一些语法 大数据时代的来临,每天需要处理的数据量都很大,对于部分计算机语言学起来比较吃力的同学,可以选择PQ进行大体量数据的处理,基本上都是可视化操作,方便上手 而且从16版开始16、19、365版本的excel pq不在需要单独插件,直接并入到Excel的【数据】选项卡下面了,使用起来更方便
MongoDB的安装程序有32位和64位。32位安装程序非常适合开发和测试环境。但对于生产环境,最好使用64位安装程序。当然,还可以限制MongoDB中可以存储的数据量。
R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。常被用于统计学、计量分析等领域。接下来讲一下我个人认为的R入门知识。
之前介绍了vim中的搜索模式,使用正则表达式可以很方便的在一个文件中进行搜索。后续也介绍了如何使用 argsdo 命令在参数列表中进行替换操作。但是到目前为止还没有介绍如何在工程目录中进行搜索,而这个功能是其他编辑器的基本功能。
本文中记录Pandas操作技巧,包含: 导入数据 导出数据 查看、检查数据 数据选取 数据清洗 数据处理:Filter、Sort和GroupBy 数据合并 常识 # 导入pandas import pandas as pd # axis参数:0代表行,1代表列 导入数据 pd.read_csv(filename) # 从CSV文件导入数据 pd.read_table(filename) # 从限定分隔符的文本文件导入数据 pd.read_excel(filename) # 从Excel文件导入数据
eg. c(1,3,5,7);c("toufa","jiemao","yanjing")
前边三十多篇文章主要介绍的是Jmeter的一些操作和基础知识,算是一些初级入门的知识点,从这一篇开始我们就来学习Jmeter比较高级的操作和深入的知识点了。今天这一篇主要是讲参数化,其实前边或多或少的介绍过类似的知识点,知识没有系统的讲解,由于这个在实际工作中用到比较多而且经常用到,所以宏哥今天将其单独作为一个主题来系统的讲解。
Dialogue System是一个分支式的统一会话系统。它不需要任何脚本,但它是设计为易于由程序员扩展。
python中有个csv包(build-in),该包有个reader,按行读取csv文件中的数据
作为一名数据专家,日常工作很可能都是在使用数据之前对其进行导入、操作和转换。可悲的是,许多人都没有机会接触到拥有精心策划过的数据的大数据库。相反,被不断地喂食 “TXT” 或 “CSV” 文件,并且在开始分析之前,必须经历将它们导入到 Excel 或 Power BI 解决方案的过程。对用户来说,重要的商业信息往往是以以下格式存储或发送给用户的。
pandas是基于Numpy创建的Python包,内置了大量标准函数,能够高效地解决数据分析数据处理和分析任务,pandas支持多种文件的操作,比如Excel,csv,json,txt 文件等,读取文件之后,就可以对数据进行各种清洗、分析操作了。
很多新手在开始学一门新的语言的时候,往往会忽视一些不应该忽视的细节,比如变量命名和函数命名以及注释等一些内容的规范性,久而久之养成了一种习惯。对此呢,我特意收集了一些适合所有学习 Python 的人,代码整洁之道。
什么是csv文件呢?百度百科上说 CSV是逗号分隔值文件格式,也有说是电子表格的,既然是电子表格,那么就可以用Excel打开,那为什么要在Android中来读取这个.csv格式的文件呢?因为现在主流数据格式是采用的JSON,但是另一种就是.csv格式的数据,这种数据通常由数据库直接提供,进行读取。下面来看看简单的使用吧
在linux中经常会碰到 bashrc,rc.d,rc.local等带有rc的文件或目录,一般都是启动时需要加载的。
把当前文件夹的文件名用","连接成一行,或者将多行转变为一行 ls | paste -s -d "," # -s 选项将输入进行一次性粘贴 ls | xargs | sed 's/ /,/g' #xargs 将输入作为参数(空格分隔)传入 ls | awk '{printf "%s,",$0}' 将行逆序输出 sed '1!G;h;$!d'file # 1!G 第一行不执行G命令,从第二行开始执行;$!d 最后一行不删除;第一行自动存入模式空间,将模式空间内容(第一行)放到保持空间(h),然后删除模式
R,C分别表示写入的行数R和列数C,并且左上角被认为是(0,0)csvwrite('1.csv',data)
例3:ls -ltr 查看当前目录详细列表,按时间顺序逆序排序,最近修改的文件在后面
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