使用Github安装：可以按照Tweepy在Github仓库上的说明进行操作。...示例1：你的时间轴 在这个示例中，我们将会从你的Twitter动态中拉取最新的微博。通过使用API对象的home_timeline()函数可以做到这一点。随后把这些结果存在某个变量中，并循环打印。...对于上面这个例子，你可以在这里看到整个返回的JSON对象。 下面快速来看下微博中提供的部分属性。 ? 如果想找到创建微博的时间，可以使用print tweet.created_at进行查询。...可以看到，user_timeline()函数有一些能够用到的重要参数，特别是id（用户的ID）和count（待拉取的微博数量）。注意，由于Twitter的频率限制，每次查询只能拉取一定数量的微博。...这里最重要的参数是q——查询参数，即要查找的关键字。 还可以设置lang参数，这样就只会取到想要的语言的微博。这里只返回英文（“en”）的微博。 现在可以修改代码，以体现要做的改变。
如果您是Python新手或想要练习一些好的编程技巧，建议在终端设置一个新的conda环境: conda create -n sentiment python=3.6 pip 在crypto-sent文件夹中运行以下命令...： source activate sentiment pip install -r requirements.txt 然后创建一个名为coins.py的新文件，并包含以下代码： #importing...有趣的是，我们可以从Cryptrader.com上获得一小部分关于信息 /时间（tweets/hour）的信息和altcoins列表。使用BeautifulSoup库可以很容易地对这些信息进行处理。...，该列表的长度就是它在过去一小时中被提及的次数。...我们遍历列表，计算每个微博信息的极性，并将它们打印到终端: #Sentiment #for every tweet mentioned for tweet in public_tweets
考虑到临时索引文件很大，无法一次加载到内存，搜索引擎一般会选择使用多路归并排序的方法来实现。 先对临时索引文件，按照单词编号的大小排序。因为临时索引很大，所以一般基于内存的排序算法就没法处理这个问题。...临时索引文件排序完成之后，相同的单词就被排列到了一起。只需顺序地遍历排好序的临时索引，就能将每个单词对应的网页编号列表找出来，然后把它们存储在倒排索引文件中。如图。 ?...这个文件的作用是，帮助我们快速地查找某个单词编号在倒排索引中存储的位置，进而快速地从倒排索引中读取单词编号对应的网页编号列表。 ?...当用户在搜索框中，输入某个查询文本的时候，先对用户输入的文本进行分词处理。假设分词之后，得到k个单词。 拿这k个单词，去term_id.bin对应的散列表中，查找对应的单词编号。...我们可以借助散列表来进行统计。统计得到的结果，我们按照出现次数的多少，从小到大排序。出现次数越多，说明包含越多的用户查询单词（用户输入的搜索文本，经过分词之后的单词）。
我们可以通过ContentProvider把应用中的数据共享给其他应用访问，其他应用可以通过ContentProvider对你应用中的数据进行添删改查。...查询返回一个Cursor对象，它能遍历读取各个字段的值。...希望使用标准方式保存数据的provider时可以使用 UserDictionary：在可预测文本输入时，提供用户定义单词给输入法使用。应用程序和输入法能增加数据到该字典。...单词能关联频率信息和本地化信息 数据操作 1.查询数据： public Cursor query(Uri uri, String[]projection, String selection, String...Null表示默认，可能是无序的 获得数据使用Cursor对象处理，它能向前或向后遍历整个结果集 2.增加记录 public Uri insert(Uri uri, ContentValuesvalues
而这期间遍历到的字符串连带着标签就应该从网页中删除。...临时索引文件如下： 注意这里存的是单词编号，因为单词很多，为了节省内存，用一个散列表存储：单词编号-单词。...⑤、通过临时索引创建倒排索引 ⑥、记录单词编号在倒排索引文件的偏移位置 帮助我们快速地查找某个单词编号在倒排索引中存储的位置，进而快速地从倒排索引中读取单词编号对应的网页编号列表。...经过这个查询之后，我们得到了这 k 个单词对应的单词编号。 ③、我们拿这 k 个单词编号，去 term_offset.bin 对应的散列表中，查找每个单词编号在倒排索引文件中的偏移位置。...经过这一步查询之后，我们得到了 k 个网页编号列表。 ⑤、我们针对这 k 个网页编号列表，统计每个网页编号出现的次数。具体到实现层面，我们可以借助散列表来进行统计。
通过系统相册固然可以获得照片的路径对象，却无法知晓更多的详细信息，例如图片名称、文件大小、文件路径等等都不知道，也就无法进行个性化的定制开发。...MediaStore.Images.Media.DATA}; // 文件路径 然后根据内容解析器查询媒体库的图片信息，简单起见只挑选文件大小最小的前六张图片，列表加载代码示例如下： /.../ 加载图片列表 private void loadImageList() { mImageList.clear(); // 清空图片列表 // 通过内容解析器查询系统的相册，并返回结果集的游标...= null) { // 下面遍历结果集，并逐个添加到图片列表。...之后运行App，测试页面会自动加载从媒体库中找到的六张图片，填好各项信息的界面效果如下图所示。 最后点击某张图片，表示选中该图片作为彩信附件，界面下方弹出如下图所示的应用选择窗口。
如果我们要查找某个词在哪些文档中出现，就需要遍历整个文档集合，这显然是非常低效的。 倒排索引则解决了这个问题。在倒排索引中，有一个单词列表，对于列表中的每个单词，都有一个包含它的文档的列表。...倒排索引结构通过倒排表、词项字典和词项索引这三个部分，实现了从单词到包含这些单词的文档的快速映射。这种结构使得搜索引擎能够高效地处理大量的文本数据和复杂的查询请求。...在实际应用中，Elasticsearch还使用了许多优化技术来提高搜索性能，例如： 压缩技术：倒排列表可以被压缩以减少存储空间和提高查询速度。...跳跃表：对于大型倒排列表，Elasticsearch使用了一种称为跳跃表的数据结构来加速查询。 前缀共享：单词词典中的单词可以通过共享前缀来减少存储空间。...通过将文档分解为单词，并为每个单词建立倒排列表，Elasticsearch可以快速地确定哪些文档与查询匹配。
我：“对实时性要求很高的 by id 查询也走 ES 吗？” 候选人有些慌：“这个。。。呵呵，我觉得都可以吧。” 我：“为什么 ES 叫近实时搜索引擎，请问‘近实时’三个字如何体现的？”...我：“那可以说说，ES 不适合做什么吗？” 候选人：“这个。。。”...而倒排索引的玩法就完全不一样了，通过倒排索引获得 “elasticsearch” 对应的文档 id 列表 1，再通过正排索引查询 1 所对应的文档，这样就可以了。...单词词典（Term Dictionary）：记录了所有文档的单词与倒排列表的关联关系，单词词典会比较大，一般通过 B + 树来实现，以满足高性能的插入与查询。...不过只要文件已经在缓存中， 就可以像其它文件一样被打开和读取了。 我们都知道，ES 的底层实现是 Lucene。
Vim 中的基础搜索操作 当你在 Vim 中打开一个文件并且想要搜索一个特定的单词或模板，第一步你必须要先按下 Esc 键从插入模式中退出(如果你正处于插入模式中)。...下图是一个例子： 自定义你的搜索 1、 高亮搜索结果 尽管通过 n 或 N 从被搜索单词或模式的匹配处跳转到另一处很简单，但是如果匹配处能够高亮就更加人性化了。...注意：如果你想要逆向搜索，按 # 或者 g# 。 这里有个视频，你可以看看： 下一个，只要你想要，你可以获得所有被搜索单词或模式匹配处所在的行和行号的一个列表。...如下图是一个列表结果如何在 Vim 窗口底部被分组和显示的例子： 接下来，你可能已经得知，Vim 默认是环形搜索的，意味着在到达文件结尾处(或者被搜索单词的最后一处匹配)时，如果继续按 “搜索下一个”...如果你希望禁止环形搜索，可以使用如下命令： :set nowrapscan 再次开启环形搜索，使用如下命令即可： :set wrapscan 最后，假设你想要对文件中已经存在的单词做一点小小的修改，然后对修改后的单词执行搜索操作
正如我们在第二章中讨论到的，bash 维护着一个已经执行过的命令的历史列表。这个命令列表被保存在你家目录下，一个叫做 .bash_history 的文件里。...这意味着随着字符的输入，我们可以告诉 bash 去搜索历史列表，每一个附加字符都进一步提炼我们的搜索。启动递增搜索，输入 Ctrl-r，其后输入你要寻找的文本。...当你找到它以后，你可以敲入 Enter 来执行命令，或者输入 Ctrl-j，从历史列表中复制这一行到当前命令行。再次输入 Ctrl-r，来找到下一个匹配项（向上移动历史列表）。...Alt-< 移动到历史列表开头。 Alt-> 移动到历史列表结尾，即当前命令行。 Ctrl-r 反向递增搜索。从当前命令行开始，向上递增搜索。 Alt-p 反向搜索，不是递增顺序。...命令中的 file 是指用来存储 shell 会话记录的文件名。如果没有指定文件名，则使用文件typescript。查看脚本的手册页，可以得到一个关于 script 程序选项和特点的完整列表。
…… …… CNM在 我CNM你个大SB吗？在！ CNM在 各位同学，GoodMorning！吗？不在！ CMN在 网络这个单词，它的英文为Network吗？不在！ CNM在 我不想听到有人说CNM！...吗？在！ 于是就知道了， CNM在sentences列表下标为4和7的这两个句子中。...接下来，有人会问了：原来直接查询 CNM的时候，只需要查询8次就可以了。现在你分别查询 C N M要查询24次。你是修复了查询时间太短的bug吗？ 回答这个问题之前，我们再来看另一个问题。...所以，对于一组需要被查询的关键字，也可以这样搜索： keywords = ['垃圾', 'CNM', 'SB', 'TM']for word in keywords: index_list = [...这是Google搜索的核心算法之一。 可以看出，对于少量数据的搜索，倒排索引并不会比常规方法节约多少时间。
除了发送彩信需要文件提供器，安装应用也需要FileProvider。不单单彩信的附件图片能到媒体库中查询，应用的APK安装包也可在媒体库找到。...// 媒体类型 再如通过内容解析器到媒体库查找安装包列表，具体的加载代码示例如下： // 加载安装包列表 private void loadApkList() { mApkList.clear(...); // 清空安装包列表 // 查找存储卡上所有的apk文件，其中mime_type指定了APK的文件类型，或者判断文件路径是否以.apk结尾 Cursor cursor = getContentResolver...= null) { // 下面遍历结果集，并逐个添加到安装包列表。...方法，从安装包文件中提取PackageInfo包信息。
是从光标处向上查找,这个时候输入n是继续向上查找，输入N是向下开始查找 彩蛋:item2的光标样式设置为Profiles -> Colors -> Cursor colors -> Cursor进行设置...然后在vim搜索中还是不明显，这个时候将Profiles -> Colors -> Cursor colors ->Cursor guide勾选上就好很多了。...一行中的第一个字符和最后一个字符 使用^匹配行中的第一个字符，$匹配最后一个字符 重复搜索｜候选词搜索 //重复上一个搜索/ /up|down:遍历搜索历史 :history /:查看所有历史记录 /...21.1 多文件中执行命令的方法 参数列表(argdo) 缓冲区列表(bufdo) 窗口列表（windo） tab列表(tabdo) 快速修复列表(cdo) 文件方式的快速修复列表(cfdo) 位置列表...**/*.js 运行以上命令后，当前buffer会切换到列表中的第一个文件，运行:args可以查看当前创建的文件列表。
如果需要遍历子文件夹，可以用da.Walk()，ArcPy的 da.Walk() 函数类似于内置 os 模块的 os.walk() 函数。...ArcPy 使用 Python 列表类型作为其全部列表函数结果的返回类型，因为列表支持简单数据访问所需的灵活性和多种数据类型。for 循环非常适用于处理列表，因为使用它可以一次一个项目的方式浏览列表。...从游标对象返回行后，可以根据需要对行进行修改，然后调用 updateRow 传入修改后的行。...在 ArcGIS 中使用的查询表达式的 SQL 参考 在搜索游标中使用SQL查询： arcpy.da.SearchCursor(in_table, field_names {where_clause},...在文件夹的目录结构如下： 'resource\第七次人口普查数据'文件夹的目录 用代码遍历数据 可以用arcpy.da.Walk查看此数据目录： import arcpy import os arcpy.env.workspace
全文搜索分词器与动态 ICU 加载 WCDB Android 自带了一个 FTS3/4 分词器，名为 mmicu，用于实现 SQLite 全文搜索。...ICU 还有一个严重的问题是动态库和自带的数据文件体积很大，超过 10MB，编译进 APK 里相当不划算， 最好能直接加载系统自带的 ICU 库。...为了克服这个障碍，WCDB 做了一个兼容层 icucompat，通过系统带的数据文件推断 ICU 版本， 通过 dlopen 动态加载不同的符号名称，然后通过宏来模拟直接调用方便开发。...对于 查询获取 Cursor → 遍历 → 关闭 这种简单的场景，我们通过 SQLiteDirectCursor 直接操作 SQLite 底层的查询，避免 CursorWindow 的重复分配带来的损耗...遍历 Cursor 过程中同一线程不做其他 DB 操作，遍历完关闭，配合 WAL 使用，是最佳实践。 本文来源于：WeMobileDev 微信公众号
2.0版本搜索引擎：每次查询时都需要遍历所有文件及其内容，如果检索文件数量庞大，每次都全部遍历十分耗时。 2、优化思路 每次需要检索的单词数量不会很多，最多在十几，二十个左右，试着从这里着手优化呢？...在前面两个版本中，使用文件名作为 key，其内容作为 value 的格式存储于字典中，每次检索时需要遍历每个单词，再遍历每个单词是否在每个文件中。...如果把文件内容的每个单词作为 key，其出现在哪些文件中作为 value， 这样就可以只需程序第一次启动时进行全量文件内容的计算，得出一个结果字典。...以后每一次检索都只从结果字典中去查找遍历就好了，结果字典不需要随着每次检索而重新计算，又节省了一笔开销。...PS: 源码包中包含了1.0和2.0版本的实现代码和搜索样本文件，可以由简到难(1.0->2.0->3.0)对比核心代码的变化来体会优化思路。
搜索引擎系统架构图 搜索引擎工作原理详细剖析 搜索引擎系统架构图 搜索引擎整体架构图如下图所示，大致可以分为搜集，预处理，索引，查询这四步，每一步的技术细节都很多，我们将在下文中详细分析每一步的工作原理...，就对这些网页通过广度优先遍历不断遍历这些网页，爬取网页内容，提取出其中的链接，不断将其将入到待爬取队列，然后爬虫不断地从 url 的待爬取队列里提取出 url 进行爬取，重复以上过程......看到以上「分词」+「倒排索引」的处理流程，大家想到了什么？没错，这不就是 ElasticSearch 搜索引擎干的事吗，也是 ES 能达到毫秒级响应的关键！...树中查找，以上文中提到的 Trie 树为例，则我们输入「te」时，由于以「te」为前缀的单词有 ["tea"，"ted"，"ted"，"ten"]，则在搜索引擎的搜索提示框中就可以展示这几个字符串以供用户选择...上文提到，Trie 树实现的时候，可以在节点中设置一个标志，用来标记该结点处是否构成一个单词，也可以把这个标志改成以节点为终止字符的搜索字符串个数，每个搜索字符串在 Trie 树遍历，在遍历的最后一个结点上把字符串个数加
调用方通过project.getRequirements()方法获取到项目下全部的需求列表的List存储对象，然后便可以对List中的元素进行任意的处理，比如新增元素、删除元素甚至是清空List，从可靠性角度而言...可以参见我之前一篇文档《JAVA中简单的for循环竟有这么多坑，你踩过吗》里的详细说明。...这不就是一个迭代器（Iterator）吗？ 不错，对一个黑盒容器而言，迭代器可以完美实现对其内部元素的遍历诉求，且不会暴露容器内部的数据结构。...如果表中数据量特别大，比如有1000万条记录的时候，逐条去数据库查询的方式速度太慢、全量加载到内存中又容易撑爆内存，这个时候就会涉及到批量获取的场景。...，通过hasNext()判断是否还有剩余的数据待获取，如果有则nextPageable()可以获取到下一个分页查询条件，然后拿着新的分页条件，去加载下一个的数据。
2.Pagination分页 数据较多时候使用分页控制信息数量，也可以进行页面的转跳，常搭配 列表List 或 表格Table 使用。...2.3 分页实战 结合上一节讲的sql limit 知识点，将其搜产品搜索接口改造成带分页查询接口。...() as cursor: cursor.execute(sqlCount) total = cursor.fetchall() # 执行查询分页查询...，增加额外的页参数，并优化查询方法 // 定义列表总数变量ts语法 const productTotal = ref(); // 增加页吗和每页个数，给定默认值 const productSearch...@pageSizeChange="pageSizeChange" show-total show-page-size /> 默认请求优化 这里有个问题，页面加载的时候默认请求还是之前的
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