Python Dedupe包错误：“记录与数据模型不一致”。但是一切看起来都很好 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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很多人上来就删除的package-lock.json，还有这么多你不知道的！

事件一：新版本依赖包本身 bug 项目本地打包正常，但是线上使用 Jenkins 完成 DevOps 交付流水线打包出错问题。报出如下错误： **17:15:32** ERROR in ....但是我本地项目打包正常，线上的出错，可能由于本地版本和线上版本不一致导致（某个小版本出现的 bug）的。...语义化版本（semver） package.json 在前端工程化中主要用来记录依赖包名称、版本、运行指令等信息字段。...可以发现与 npm install 不同的是： yarn.lock 中所有依赖描述都是扁平化的，即没有依赖描述的嵌套关系；在 yarn.lock 中，相同名称版本号不同的依赖包，如果 semver...所以这就是为什么之前你用 npm 安装产生了 package-lock.json，后面的人用 cnpm 来安装，可能会跟你安装的依赖包不一致。

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知乎用户画像与实时数据架构实践

tag 对用户的打标量级在 900+ 亿条记录。由于标签每日更新导入量级十分大。 2、筛选响应时间要求高。...Palo 数据仓库自带的多种数据导入方式对于数据入仓非常便利，但是在我们的使用过程中也遇到了一些问题。...比如： 1、在从离线数仓进行 broker load 的时候数据依赖丢失，上游数据错误无法评估受影响的范围。 ...不完整的数据所能借鉴的价值就会大大降低，也是数据质量问题最为基础和常见的一类问题；一致性: 多源数据的数据模型不一致，例如：命名不一致、数据结构不一致、约束规则不一致。...数据实体不一致，例如：数据编码不一致、命名及含义不一致、分类层次不一致、生命周期不一致……相同的数据有多个副本的情况下的数据不一致、数据内容冲突的问题；准确性: 准确性也叫可靠性，是用于分析和识别哪些是不准确的或无效的数据

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知乎用户画像与实时数据架构实践

tag 对用户的打标量级在 900+ 亿条记录。由于标签每日更新导入量级十分大。 2、筛选响应时间要求高。...Palo 数据仓库自带的多种数据导入方式对于数据入仓非常便利，但是在我们的使用过程中也遇到了一些问题。...比如： 1、在从离线数仓进行 broker load 的时候数据依赖丢失，上游数据错误无法评估受影响的范围。 ...不完整的数据所能借鉴的价值就会大大降低，也是数据质量问题最为基础和常见的一类问题；一致性: 多源数据的数据模型不一致，例如：命名不一致、数据结构不一致、约束规则不一致。...数据实体不一致，例如：数据编码不一致、命名及含义不一致、分类层次不一致、生命周期不一致……相同的数据有多个副本的情况下的数据不一致、数据内容冲突的问题；准确性: 准确性也叫可靠性，是用于分析和识别哪些是不准确的或无效的数据

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干货 | 实时数据架构与实践（用户画像篇）

tag 对用户的打标量级在 900+ 亿条记录。由于标签每日更新导入量级十分大。 2、筛选响应时间要求高。...Palo 数据仓库自带的多种数据导入方式对于数据入仓非常便利，但是在我们的使用过程中也遇到了一些问题。...比如： 1、在从离线数仓进行 broker load 的时候数据依赖丢失，上游数据错误无法评估受影响的范围。 ...不完整的数据所能借鉴的价值就会大大降低，也是数据质量问题最为基础和常见的一类问题；一致性: 多源数据的数据模型不一致，例如：命名不一致、数据结构不一致、约束规则不一致。...数据实体不一致，例如：数据编码不一致、命名及含义不一致、分类层次不一致、生命周期不一致……相同的数据有多个副本的情况下的数据不一致、数据内容冲突的问题；准确性: 准确性也叫可靠性，是用于分析和识别哪些是不准确的或无效的数据

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Power Query 真经 - 第 4 章 - 在 Excel 和 Power BI 之间迁移查询

图 4-13 Power BI 已成功导入查询、数据模型和度量值到目前为止，一切看起来都很好。事实上，如果单击 Power BI 桌面窗口左侧的【模型】按钮。...图 4-15 虽然在图片中很难看到，但 “Calendar” 甚至是按照正确的顺序排序的这是相当惊人的，因为一切看起来都很好。至少，在【刷新】解决方案之前它是这样的。...图 4-17 为什么 “Date” 列所有的值都显示为 “Error” 在阅读错误信息时，可以看到该列正试图将 “43131” 设置为一个日期。但是这个数字是怎么来的呢？...在这个错误被修复之前，导入任何一个带有日期列的 Excel 表到 Power BI，都需要做上述的调整。...虽然这确实会产生风险，即用户必须更新一个外部文件的路径，但它避免了与日期有关的错误，以及无法在数据源中添加行或修改记录的风险。

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应用实践｜知乎用户画像与实时数据的架构与实践

tag 对用户的打标量级在 900+ 亿条记录。由于标签每日更新导入量级十分大。（2）筛选响应时间要求高。...Doris 数据仓库自带的多种数据导入方式对于数据入仓非常便利，但是在我们的使用过程中也遇到了一些问题。...比如：（1）在从离线数仓进行 broker load 的时候数据依赖丢失，上游数据错误无法评估受影响的范围。...不完整的数据所能借鉴的价值就会大大降低，也是数据质量问题最为基础和常见的一类问题；（2）一致性: 多源数据的数据模型不一致，例如：命名不一致、数据结构不一致、约束规则不一致。...数据实体不一致，例如：数据编码不一致、命名及含义不一致、分类层次不一致、生命周期不一致……相同的数据有多个副本的情况下的数据不一致、数据内容冲突的问题；（3）准确性: 准确性也叫可靠性，是用于分析和识别哪些是不准确的或无效的数据

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今夜讨论：一位 Rust 开发者的 Go 初体验

与 C/C++、Java、Python 等相比，Go 并没有那么多痛点，而且更具生产力。然而，它还是与这些语言处在同一个时代。...一个很好的例证是 nil：像 Rust 和 Swift 这样的语言已经去除了 null 的概念，并且消除了相关的一整类错误。...很多语言都试图让自己看起来小巧，但 Go 真正做到了这一点（这基本上是一件好事，我对这种自律精神印象深刻）。标准库很出色（同样，也很小）。从生态系统中寻找并使用库程序非常容易。...接口：它们并不复杂，但是很容易理解和使用，并且在很多地方都很实用。 if ...; ... { } 语法：可以将变量的作用域限制在 if 语句真的很好。...语法：定义与用途存在不一致。编译器有时会很挑剔（例如，要求或禁止尾随逗号）；通过良好的工具可以缓解这种困扰，但是有时仍然会产生一些恼人的额外步骤。

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一位 Rust 开发者的 Go 初体验

与 C/C++、Java、Python 等相比，Go 并没有那么多痛点，而且更具生产力。然而，它还是与这些语言处在同一个时代。...一个很好的例证是 nil：像 Rust 和 Swift 这样的语言已经去除了 null 的概念，并且消除了相关的一整类错误。...很多语言都试图让自己看起来小巧，但 Go 真正做到了这一点（这基本上是一件好事，我对这种自律精神印象深刻）。标准库很出色（同样，也很小）。从生态系统中寻找并使用库程序非常容易。...接口：它们并不复杂，但是很容易理解和使用，并且在很多地方都很实用。 if ...; ... { } 语法：可以将变量的作用域限制在 if 语句真的很好。...语法：定义与用途存在不一致。编译器有时会很挑剔（例如，要求或禁止尾随逗号）；通过良好的工具可以缓解这种困扰，但是有时仍然会产生一些恼人的额外步骤。

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Python 的 2018 年终总结：发展状况回顾

然而，与任何工程的工作一样，Python是一个正在进行的工作。今天我们对语言的理解甚至和五年前都不一样了，所以那些在当时看起来很奇怪的事情现在不仅是可能的，而且是合乎逻辑的。...虽然这个想法很好，但是使用它非常麻烦。在实际使用中，我遇到了很多问题，常常不得不回头使用以前的处理方法——例如使用显式的虚拟环境。...这在语言层面上是有意义的，但是在我的工作流程中实际的结果却是令人恼火的。调试代码时，我首先编写print语句，当一切正常时，我随后将它们转换为logging语句。...考虑到编写PEP时Python的状态，这是可以理解的，但是现在是时候继续了。我们已经成功地转换到Python3，并且PyPi上最常下载包中的359 /360个包也已经兼容Python3。...在我编写代码时所犯的所有错误中，有固定90%都可以追溯到与类型相关的错误(现在我的程序主要出现此错误)或当我认为我在创建一个新变量时，在同一个函数中意外地重用以前的变量的错误。

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《Python Cookbook》读书笔记(一)

>>> p = (4,5) >>> x,y = p >>> x 4 >>> y 5 >>> 居然可以这样，长见识了，类似于JavaScript ES6中的解构赋值,如果当成函数对象来看，可以看做是拆包...] >>> name,shares,price,(year,mon,day)=data >>> year 2012 >>> mon,day (12, 21) >>> 如果元素的数量不匹配，将得到一个错误提示...可以用 '_'充当占位符，，这个在JavaScript ES6和Golang也都支持。...head,*tail=items return head+sum(tail) if tail else head 保存最后N个元素(队列) 「我们希望在迭代或是其他形式的处理过程中对最后几项记录做一个有限的历史记录统计...保存有限的历史记录可算是collections.deque的完美应用场景了打印满足条件的最后5条记录 #deque(maxlen=N)创建了一个固定长度的双端队列 from collections import

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别再错了，数字化转型与数据和应用程序无关，而与流程有关

这几乎与常规方式背道而驰，但这是构建成功流程解决方案的方式。公平地说，一个从数据模型开始的人可能已经在头脑中完成了前三个步骤，除了表模式和表单布局之外，他不必费心写下任何东西。...我们经常对流程进行建模，以记录它们，与利益相关方一起验证它们，并将其传授给其他人——最重要的是，改进它们。...自动化一个流程（不仅仅是它的活动）记录它，使它具有可教性和可伸缩性，并有助于大大地减少或消除错误（引人注目的错误可能是流程自动化的主要催化剂）。...但是数据优先的思维方式，我们中的许多人对每个业务问题都带有的偏见，几乎都要求我们首先解决活动逻辑。这将是一个错误。如果你从活动开始，那么在应用程序快完成之前你无法对其进行测试。...用户必须等到一切都完成。幸运的是，在这段时间内，情况没有太大的改变，但如果发生了改变，你可能只是把工作浪费在了不再合适的活动上。但是，如果你从流程开始，你就可以让用户进行快速测试。

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Django教程第1章 | 快速入门 | 基础知识

社区支持： Django 拥有庞大的社区支持，提供了大量的文档、教程和第三方包，使得学习和使用 Django 变得更加容易。...模型（M）- 编写程序应有的功能，负责业务对象与数据库的映射(ORM)。视图（V）- 图形界面，负责与用户的交互(页面)。控制器（C）- 负责转发请求，对请求进行处理。...mysite/__init__.py: 一个空文件，告诉 Python 该目录是一个 Python 包。...import url from django.contrib import admin urlpatterns = [ url(r'^admin/', admin.site.urls), ] 当这一切都配置好后...[root@solar HelloWorld]# 之后输入用户名密码登录，界面如下：为了让 admin 界面管理某个数据模型，我们需要先注册该数据模型到 admin。

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详解 CQRS 架构模式

在设计典型的应用程序数据模型时，通常会结合考虑领域知识与性能因素。...于是，新需求可能与现有的实现不一致，以至于根本无法很好地容纳它们。这类问题在不同的情况下需要不同的解决方案。...另一方面，订单数据的读取方希望有一种截然不同的数据模型。例如，电子商务平台上的卖家希望他们的大客户数据切片能以特定的方式来呈现，而面向客户的应用程序希望数据看起来与购物车中的样子一样。...但是，微服务架构的一个关键构造是两个微服务通常代表两个独立的领域，而在 CQRS 中，无论运行时架构是怎样的，命令模型和查询模型都属于同一逻辑领域。如果查询模型对命令模型一无所知，就无法发挥作用。...但是，支持多个数据模型并不是件容易的事，所以应该只在没有其他方法可以满足要求时才考虑这么做。

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Scala更适合用于大数据处理和机器学习

对于新手来说，Scala相对比较复杂，其看起来灵活的语法并不容易掌握，但是对于熟悉Scala的用户来说，Scala是一把利器，它提供了许多独特的语言机制，可以以库的形式轻易无缝添加新的语言结构。...在大数据和机器学习领域，很多开发者都有Python/R/Matlab语言的背景，相比与Java或者C++，Scala的语法更容易掌握。...像Breeze、ScalaLab和BIDMach这样的类库都通过操作符重写模仿了一些流行工具的语法以及其它的一些语法糖，简单并且容易使用。另外，Scala的性能比传统的Python或者R语言更好。...函数编程范式更适合用于Map/Reduce和大数据模型，它摒弃了数据与状态的计算模型，着眼于函数本身，而非执行的过程的数据和状态的处理。...开发者只需要学习标准集合就可以迅速上手其它工具包。另外，很多的类库都参考了范畴论中的一些设计，它们通过使用semigroup、monoid、group标识来保证分布式操作的正确性。

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详解 CQRS 架构模式

在设计典型的应用程序数据模型时，通常会结合考虑领域知识与性能因素。...于是，新需求可能与现有的实现不一致，以至于根本无法很好地容纳它们。这类问题在不同的情况下需要不同的解决方案。...另一方面，订单数据的读取方希望有一种截然不同的数据模型。例如，电子商务平台上的卖家希望他们的大客户数据切片能以特定的方式来呈现，而面向客户的应用程序希望数据看起来与购物车中的样子一样。...但是，微服务架构的一个关键构造是两个微服务通常代表两个独立的领域，而在 CQRS 中，无论运行时架构是怎样的，命令模型和查询模型都属于同一逻辑领域。如果查询模型对命令模型一无所知，就无法发挥作用。...但是，支持多个数据模型并不是件容易的事，所以应该只在没有其他方法可以满足要求时才考虑这么做。

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macOS 安装解释性数学视频的动画引擎 Manim

下一步需要花费大量的试验和错误来解决，特别是因为 3b1b 的 GitHub 上没有文档。...通常，在虚拟环境中运行项目是一种很好的做法，这样您就可以轻松控制所有文件和其他软件包的安装位置。以下是我推荐的步骤：第 2 步：为动画创建文件夹创建您希望存储 Manim 库的文件夹。...确保您当前的工作目录是 Manim37，然后运行： source venv/bin/activate 您的终端线将更改，并且（venv）将出现在提示的开头： image 使用 Manim 所做的一切都需要在这个虚拟环境中完成...你可以看看的 requirements.txt 的 Manim37 文件夹内的文件，看看到底需要什么，但是一旦这个过程完成后，你将不需要任何更多的包。...第 8 步：修改代码现在已经下载了所有软件包，我们可以开始修复一些与您的计算机相匹配的代码。首先需要做的是在 Manim37 目录中添加一个名为 “output” 的文件夹。

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渗透测试战技101之nmap与icmp隧道

我们可以观察具体的响应包来确认。比如您修改了某一项值，但是它在RFC文档中标记为盲区，响应包返回错误，或者不支持该值。那么机会就来，它确实存在但是仅仅是不支持而已？...入侵检测系统 (IDS)的记录将全都是错的。不要说什么看不懂和还没有成熟。一个TCP包中的IPID到底在哪里？它有那么难找吗？它在什么工具中？...在基于了解情况的使用脚本是一种很好的意识思维。不要让一切都失控。...我们知道ICMP的data字段，请求包是什么值，响应包就返回什么值回来。如果不一致则说明确实存在故障了。...请求与响应在data中完全的不一致。 https://www.moonsec.com/archives/3066 这里有一篇文章提及到报错信息。但是本质上还是路径问题。

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关于主数据，你感兴趣的都在这里

2.与记录业务活动，波动较大的交易数据相比，主数据（也称基准数据）变化缓慢。 3.在正规的关系数据模型中，交易记录（例如，订单行项）可通过关键字（例如，订单头或发票编号和产品代码）调出主数据。...乍一看会给人一种每个字我都认识，但是连起来又不知道是什么意思的感觉。哪怕我已经用分层分段法拆分好了，依然会给人这种感觉。...要知道，概念定义这种东西的存在，目的是为了清晰地界定一个概念，本来就不是用来给你在实际应用中的，会有一种道理我都懂但是依然很难落地的感觉也是正常的。...俗话说冤有头债有主，我们数据狗经常要给产品研发的bug和漏洞背锅，界定主数据就是一个很好的要求研发和产品为自己的失误背锅的过程。...订单数据归订单开发团队对吧，如果系统bug导致数据错误，那就是这个开发团队的问题，这个团队应该负责确保记录的数据准确无误。这样一来，遇到坑爹的系统数据错误，就能找到合适的背锅侠了。

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创建一个分布式网络爬虫的故事

以下为译文：大概600万条记录，每个记录有15个左右的字段。这是我的数据分析项目要处理的数据集，但它的记录有一个很大的问题：许多字段缺失，很多字段要么格式不一致或者过时了。...但是我决定，我不想要单独的服务器来管理队列。我想要的一切都要如闪电般快速而且要独立运行。...更新后的实现到目前为止，我所选择的一切都保持不变，除了几个关键的区别。 1....但是网络爬虫呢？好吧，如果你把网络看成是一个API，它肯定是巨大的，疯狂的，非常不一致的：页面并非都是以同样的方式构建的。页面通常包含无效字符（即与页面编码不兼容）。...其他的输出一条错误信息或者看起来无限长的堆栈跟踪信息。无论哪种方式，它们都很大！

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关于大数据和数据库的一篇学习笔记

CAP定理的问题我认为在很多情况下，在计算机行业里，一项技术只能做某一件事而不能做另一件事，不是所谓的错误，而是某一种的权衡。但是 CAP 就是一个错误，而不是某种权衡。...但是当你发现自己单纯地使用数据库这种方式时已经无法解决业务问题时，比如数据模型过于复杂，那么使用事件溯源的方式就很好了。至于可扩展性的考虑，如果数据量足够少，那么就可以使用 PostgreSQL。...但是如果数据量太大，那么就可以考虑 Kafka 这样的方式了。一切以实用作为标准。...因此一切东西都集中在这个特定网络上。虽然它的构建方式是分散的，没有单个控制节点，但是整个网络极其集中，因为必须通过该网络进行任何交易，无法通过其他方式。所以我觉得它仍然是一种集中化形式。...但是有许多应用程序不需要像区块链这样的东西，因为更为灵活的数据模型。

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