Python3 提供了 input() 内置函数从标准输入读入一行文本，默认的标准输入是键盘。input 可以接收一个 Python 表达式作为输入，并将运算结果返回。注意 input 函数从键盘输入中读取一行，将其转换为字符串 str 类型（带末尾的换行符），然后将其返回。实例代码运行结果如下所示。
为了将对环境变量的修改应用到未来所有环境下，可以将修改命令放到~/.bashrc文件中。 修改完~/.bashrc文件后，记得执行source ~/.bashrc，来将修改应用到当前的bash环境下。
本文章将围绕C展开来写一篇基础(小白)的博客。本人想从零基础开始慢慢的写，所以就先从概述开始了，慢慢的由低到高吧，就像是我们一开始都是从hello word开始入门一样。当然这篇博客大家可能会觉得水🌊
1 ELK技术栈介绍 ---- 日志分析的必要性 日志可以为我们提供关于系统行为的必要信息。然而，每个不同的服务，或者同一个系统中不同的组件中，日志的内容和格式都可能是不同的 正因为日志的内容是多样化的，它们的用处才能体现出来，例如，日志可以用来排查故障、执行简单的状态检查或者生成报表，而Web服务器日志则可以用来分析跨多个产品之间的流量模式。通过电子商务网站的日志可以分析出某个特定位置发出的包裹是否被频繁地退回，还能分析出可能的原因是什么 下面是一些使用日志分析的常见用例 问题调试 性能分析 安全分析 预
（一）logstash是什么？ logstash是一种分布式日志收集框架，开发语言是JRuby，当然是为了与Java平台对接，不过与Ruby语法兼容良好，非常简洁强大，经常与ElasticSearch，Kibana配置，组成著名的ELK技术栈，非常适合用来做日志数据的分析。 当然它可以单独出现，作为日志收集软件，你可以收集日志到多种存储系统或临时中转系统，如MySQL，redis，kakfa，HDFS, lucene，solr等并不一定是ElasticSearch。 官网下载地址：https:
# | 代表文件传入的参数个数，如上例中值为4 | | * | 由所有参数构成的用空格隔开的字符串，如上例中值为"2 3 4" | | 2" "
Beats 可以直接将数据发送到 Elasticsearch 或通过 Logstash，在Kibana 中可视化之前，可以进一步处理和增强数据。
前面说过Python爬取的数据可以存储到文件、关系型数据库、非关系型数据库。前面两篇文章没看的，可快速戳这里查看！《使用Python将数据存入SQLite3数据库》
随着Linux社区对命令行的依赖不断增长，UNIX shell（如bash和zsh）已发展成为极其强大的工具，可以补充UNIX shell的经验。使用bash和其他类似的shell，可以使用许多强大的功能，例如管道，文件名通配符以及从称为脚本的文件中读取命令的功能。
前段时间查自己的代码行数时, 用了”find . -name “*.cs” | xargs wc -l“, 但是对xargs在这里的作用有点不了解, 因为网上资料主要都在说 xargs的如下作用: 1. 给其他命令传递参数的一个过滤器 2. xargs可以将单行或多行文本输入转换为其他格式，例如多行变单行，单行变多行。 3. 防止溢出, 一次从标准输入只读取一部分值, 但是我这里不存在溢出的问题. 根据man手册, xargs的作用是 “xargs从stdin读入每一条, 并且以空白字元或断行字元作为分辨, 将stdin的条目分隔成为 arguments. 因为是以空白字元作为分隔, 所以如果有一些档名或者是其他意义的名词内含有空白字元的时候, xargs 可能会误判, 如果需要处理特殊字符, 需要使用-0参数进行处理.”
在前文中我们已经介绍了使用JMeter非GUI模式进行压测的时候，我们可以使用 InfluxDB+Grafana进行实时性能测试结果监控，也可以用 Tegraf+InfluxDB+Grafana进行实现服务器性能监控。尽管Grafana看板可以显示事务执行的请求数和失败率。但是我们也想知道它失败的原因。
所谓 Shell 内置命令，就是由 Bash 自身提供的命令，而不是文件系统中的某个可执行文件。
原文链接：https://blog.csdn.net/lucky_jiexia/article/details/105356483
shell脚本可以直接在命令行中执行，也可以将一套逻辑组织成一个文件，方便复用。 AC Terminal中的命令行可以看成是一个“shell脚本在逐行执行”。
配置详解 input配置段 #每一个prospectors，起始于一个破折号”-“ filebeat.prospectors: #默认log，从日志文件读取每一行。stdin，从标准输入读取 - input_type: log #日志文件路径列表，可用通配符，不递归 paths: - /var/log/*.log #编码，默认无，plain(不验证或者改变任何输入), latin1, utf-8, utf-16be-bom, utf-16be, utf-16le, big5, gb18030, gb
prospector(input)段配置 filebeat.prospectors: 每一个prospectors，起始于一个破折号”-“ - input_type: log #默认log，从日志文件读取每一行。stdin，从标准输入读取 paths: - /var/log/*.log #日志文件路径列表，可用通配符，不递归 encoding: plain #编码，默认无，plain(不验证或者改变任何输入), latin1, utf-8, utf-16be-bom, utf-16be, utf-1
当我们在使用Python科学计算库NumPy时，有时可能会遇到错误信息：**"cannot import name 'multiarray'"**。本文将为您详细介绍这个错误的原因，并提供解决方法，以确保您的代码正常运行。
数据填报系统是企业收集分散的业务数据的一个重要渠道，与传统的Excel数据汇总相比，它具有自动化、效率高、数据可直接入库的特点。
前两篇分别介绍了Hadoop的配置方法和基本原理，本篇将介绍如何让程序借助Hadoop调用服务器集群中的算力。Hadoop是Java语言实现的，它不仅支持Java，还支持C++，Python等程序的分布计算。下面以Python为例介绍如何使用Hadoop的MapReduce功能。
Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库，它被广泛用于快速分析数据，以及数据清洗和准备等工作。它的名字来源是由“ Panel data”（面板数据，一个计量经济学名词）两个单词拼成的。简单地说，你可以把 Pandas 看作是 Python 版的 Excel。
pandas是python数据分析中一个很重要的包； 在学习过程中我们需要预备的知识点有：DataFrame、Series、NumPy、NaN/None；
汇编语言是一种面向机器的低级语言，用于编写计算机程序。汇编语言与计算机机器语言非常接近，汇编语言程序可以使用符号、助记符等来代替机器语言的二进制码，但最终会被汇编器编译成计算机可执行的机器码。
一个数据分析师，最怕的一件事情莫过于在没有数据的情况下，让你去做一个详细的数据分析报告。确实，巧妇难为无米之炊，数据是数据分析、数据挖掘乃至数据可视化最最基础的元素。
持久化存储有3中基础的存储机制：文件、数据库(关系型和非关系型)以及一些混合类型。文件存储不适合大型项目，需要使用数据库存储，MySQL是目前持久化存储中最流行的解决方案。
在编写脚本的时候会频繁使用标准输入（stdin）、标准输出（stdout）和标准错误（stderr）。
描述：xargs（英文全拼： eXtended ARGuments）是给命令传递参数的一个过滤器，也是组合多个命令的一个工具。
在气象数据分析中，地理空间要素是一个必须考虑的关键特征项，也是重要的影响因素。例如气温会随着海拔的升高而降低，地形的坡向朝向也会影响风速的分布，此外，典型的地形会形成特定的气候条件，也是数据挖掘中可以利用的区域划分标准。数据分析中，地理空间分析往往能提供有效的信息，辅助进行决策。随着航空遥感行业的发展，积累的卫星数据也成为了数据挖掘的重要数据来源。 地理空间分析有好多软件可以支持，包括Arcgis，QGIS等软件平台，本系列文章将会着重分享python在地理空间分析的应用。主要包括地理空间数据的介绍，常用的python包，对矢量数据的处理，对栅格数据的处理，以及常用的算法和示例。 地理空间数据包括几十种文件格式和数据库结构，而且还在不断更新和迭代，无法一一列举。本文将讨论一些常用的地理空间数据，对地理空间分析的对象做一个大概的了解。 地理空间数据最重要的组成部分：
数列A满足An = An-1 + An-2 + An-3, n >= 3 编写程序，给定A0, A1 和 A2, 计算A99
fmt.Scanln 函数和 fmt.Scan 函数类似，只是它需要读取一整行数据，以回车符为结束符。其基本语法如下：
不管是移动应用、桌面程序还是后台服务，经常需要从配置文件中读取配置信息，进行程序初始化和改变运行时的状态。以什么要的格式来存储配置信息，这是开发人员需要面临的一个问题。常用的配置文件格式主要有：
Hadoop 本身是用 Java 开发的，程序也需要用 Java 编写，但是通过 Hadoop Streaming，我们可以使用任意语言来编写程序，让 Hadoop 运行。
最近，我开发了一个非常简单的小工具，总的代码量 200 行不到。今天，简单介绍下它。这是个什么工具呢？它是一个用于可视化展示 Go Module 依赖关系的工具。
JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，具有易读易写的特点，广泛应用于Web开发和数据传输领域。本文将介绍JSON的基本概念、语法结构以及常见的使用方法，帮助读者快速上手JSON数据格式。
python通过open方式读取文件数据，再通过load函数将数据转化为列表或字典；
数据输入输出通常可以划分为几个大类：读取文本文件和其他更高效的磁盘存储格式，加载数据库中的数据，利用Web API操作网络资源。
Nim（原名Nimrod）是一种静态类型的命令式编程语言， 它能在不影响运行时效率的情况下为程序员提供强大的功能。
Squids DBMotion，新增MongoDB数据迁移的支持，为用户提供零停机、高性能的在线数据迁移、校验服务。
爬虫请求解析后的数据，需要保存下来，才能进行下一步的处理，一般保存数据的方式有如下几种：
Logstash用{}来定义区域。区域内可以包括插件去预定义，可以在一个区域内定义多个插件。插件区域则可以定义键值对来设置。示例：
Python 数据科学手册pdf+源代码这本书可以说的上是使用python进行数据分析的必备书籍了，作为学习记录还是不想鸽的。
涉及到SQL层和存储层，其中SQL层需要解析SQL语句，生成抽象语法树(AST)，计算表达式等，存储层需要判断主键冲突，包括增量数据和基线数据上的主键冲突，如果是非重复主键，则将数据插入到增量数据中。
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。
Python对象类型 说明：python程序可以分解成模块，语句，表达式以及对象。 1)、程序由模块构成 2)、模块包含语句 3)、语句包含表达式 4)、表达式建立并处理对象 一、使用内置类型 除非有内置类型无法提供的特殊对象需要处理，最好总是使用内置对象而不是使用自己的实现。 二、python的核心数据类型 对象类型 例子 常量/创建 数字 1234,3.1414,999L,3+4j,Decimal 字符串 'diege',"diege's" 列表 [1,[2,'three'],4] 字典 {'food':'spam','taste':'yum'} 元组(序列） （1，‘span',4,'u') 文件 myfile=open('eggs'.'r') 其他类型 集合，类型，None,布尔型 还有模式对象，套接字对象等等。。其他的类型的对象都是通过导入或者使用模块来建立的。 由字符组成的字符串，由任意类型的元素组成的列表。这两种类型的不同之处在于，列表中的元素能够被修改，而字符串中的字符则不能被修改。换句话说，字符串的值是固定的，列表的值是可变的。元组的数据类型,它和列表比较相近，只是它的元素的值是固定的。列表和字典都可以嵌套，可以随需求扩展和删减。并能包含任意类型的对象。 Python中没有类型声明，运行的表达式，决定了建立和使用对象的类型。同等重要的是，一旦创建了一个对象。它就和操作结合绑定了--只可以对字符串进行字符串相关操作。对列表进行相关操作。Python是动态类型（它自动地跟踪你的类型而不是要求声明代码），但是它也是强类型语言（只能对一个对象性有效操作）. 三、数字 整数，浮点，长整型等 支持一般的数学运算：+，- * % **(乘方） 5L,当需要有额外的精度时，自动将整型变化提升为长整型。 除表达式，python还有一些常用的数学模块和随机数模块 >>>import math >>> dir(math) >>> math.log(1) 0.0 >>> import random >>> dir(random) 四、字符串 1、是一个个单个字符的字符串的序列。 >>> s[1] 'i 第一个字符的序列是0 >>> s[0] 'd 通过字符找到索引编号 >>> S.index('a') 0 除了简单的从位置进行索引，序列也支持一种所谓分片的操作。 >>> s='diege' >>> s[1:3] 'ie'包括左边的位置不包括右边的位置 >>> s[:3] 'die' 开头到第三个（不包括第3个） >>> s[3:] 'ge' 第三个到最后（包括第3个） >>> s[:] 'diege' 所有 >>> s[-1] 'e' 倒数第1个 2、序列可以通过len()函数获取长度 >>> s='diege' >>> len(s) 5 可以根据序列定位字符串里的字符,序列从0开始 >>> s[0] 'd 可以使用反向索引 >>> s[-1] 'e' >>> s[len(s)-1] 'e'
xargs 是给命令传递参数的一个过滤器，也是组合多个命令的一个工具。xargs 可以将管道或标准输入（stdin）数据转换成命令行参数，也能够从文件的输出中读取数据。xargs 也可以将单行或多行文本输入转换为其他格式，例如多行变单行，单行变多行。xargs 默认的命令是 echo，这意味着通过管道传递给 xargs 的输入将会包含换行和空白，不过通过 xargs 的处理，换行和空白将被空格取代。xargs 是一个强有力的命令，它能够捕获一个命令的输出，然后传递给另外一个命令。之所以能用到这个命令，关键是由于很多命令不支持|管道来传递参数，而日常工作中有有这个必要，所以就有了 xargs 命令，例如：
fmt 是 Go 语言中的一个常用标准库，它用于格式化输入和输出数据。fmt 包提供了一系列函数，可以帮助你将数据以特定的格式打印到标准输出（通常是终端）或将数据格式化为字符串以供后续处理。这个库的名称 "fmt" 来自于 "format"，因为它主要用于格式化数据。
•监听某个目录下的日志文件，读取文件内容，处理数据，写入 influxdb 。•从 kafka 中消费消息，处理数据，写入 elasticsearch 。
工欲善其事，必先利其器。Python 作为一种跨平台的编程语言，具有解释性、变异性、交互性和面向对象的特点，可应用于独立的项目开发。今天，我们特邀了公众号“冰河技术”作者、腾讯云 TVP 冰河老师，他将为我们带来基于 Python+Hadoop 手把手教学如何实现单词统计。
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