好久没更新了,最近配置json文件的时候发现以前用的excel转json转换器不好用了,上网找了几个都不能满足需求,于是自己用python写了一个。工具不复杂,使用简单,但能满足几乎所有excel转json的要求了,包括多层嵌套,每一层定制为列表或者字典的输出格式,复杂单元格的定制。 转载请注明出处:https://blog.csdn.net/ylbs110/article/details/82755822
在传统的数据库里面,对数据关系描述无外乎三种,一对一,一对多和多对多的关系,如果有关联关系的数据,通常我们在建表的时候会添加主外键来建立数据联系,然后在查询或者统计时候通过join来还原或者补全数据,最终得到我们需要的结果数据,那么转化到ElasticSearch里面,如何或者怎样来处理这些带有关系的数据。 我们都知道ElasticSearch是一个NoSQL类型的数据库,本身是弱化了对关系的处理,因为像lucene,es,solr这样的全文检索框架对性能要求都是比较高的,一旦出现join这样的操作,性能会
在数据科学和机器学习领域,数据处理和分析是至关重要的一环。Pandas库是Python中最强大、灵活且广泛使用的数据处理库之一。本教程将详细介绍Pandas库的各个方面,从基本的数据结构到高级的数据操作,帮助读者更好地理解和利用这一工具。
在实际的工程设计中,当我们设计了一个复杂的数据对象,对象中还嵌套有子对象,子对象可能还会有更多的嵌套时,如果没有工具辅助,要获取一个对象的子成员下的子成员,需要写好几行代码逐级获取,这中间还要涉及到判空的问题,如果成员类型是Map/JSON对象那还要从Map中读取子成员,如果是Sting 类型JSON字符串,那获取下面的子成员更麻烦还要涉及解析JSON解析。往涉及到这种复杂的多级嵌套的子成员变量读写,程序代码都会变得很臃肿,繁琐。
它的大原则容易把握,但是细节不容易做对。本文总结 RESTful 的设计细节,介绍如何设计出易于理解和使用的 API。
RESTful 是目前最流行的 API 设计规范,用于 Web 数据接口的设计。它的大原则容易把握,但是细节不容易做对。
REST:(Representational State Transfer)即表现层状态转换,定义了资源的通用访问格式,是一种网络应用程序的设计风格和开发方式。
哈喽,大家好,我是asong。最近比较忙,鸽了好久的文章,表示抱歉。今天,我又来做知识分享了。
一位七牛的资深架构师曾经说过这样一句话:“Nginx+业务逻辑层+数据库+缓存层+消息队列,这种模型几乎能适配绝大部分的业务场景。
本文,我们将通过几步演示如何用Pandas的read_html函数从HTML页面中抓取数据。首先,一个简单的示例,我们将用Pandas从字符串中读入HTML;然后,我们将用一些示例,说明如何从Wikipedia的页面中读取数据。
目录 python 内置模块续篇 1. random随机数模块 1、random()方法 2、randint(a,b)方法 3、uniform(a,b)方法 4、choice(seq)方法 5、sample(population,k,count)方法 6、shuffle(list)方法 7、random模块综合练习 2、os模块 1、mkdir(文件夹)方法 2、makedirs(多级文件夹)方法 3、rmdir(文件夹)方法 4、removedirs(多级文件夹) 5、os.path.dirname(__
在 Python 中,迭代器和生成器都是用来遍历数据集合的工具,可以按需逐个生成或返回数据,从而避免一次性加载整个数据集合所带来的性能问题和内存消耗问题。
RESTful 是目前最流行的 API 规范,适用于 Web 接口规范的设计。让接口易读,且含义清晰。本文将介绍如何设计易于理解和使用的 API,并且借助 Docker api 的实践说明。
思路就是:字符串是个json格式(或转为json格式),然后str转为字典dict,然后循环遍历按照key来取值。
各位同学们大家好,又到周末了。这个周末咱们开始讲新的前端组件,多级下拉菜单。这个东西我们以前讲过一次,但因为感觉之前讲的有些不太充分,还是把它再拿出来讲一下。 今天要讲二个主题: 多级菜单的业务流程和需要分析; 基于React的最简单实现。 现在我在白板上,画一下使用多级下拉菜单的几种典型方式, 1,顶部,用户登录之后的用户权限下拉菜单; 2,左边,例如京东的产品列表; 3,底部,仿win开始菜单; 4,nav导航栏; 当然还有更多的应用方式,但就不再举例了。 那么,在前端开发的实际工作中, 1、为什么要用
但二者最大的不同是 pandas 是专门为处理表格和混杂数据设计的,比较契合统计分析中的表结构,而 numpy 更适合处理统一的数值数组数据。pandas数组结构有一维 Series 和二维 DataFrame 。
name是python内置变量,存储的当前模块名称,在导入模块的时候,每个模块都有他自己的模块名称,main相当于定义了一个主函数,如果不把所有函数放在一个程序中,就需要有一个主函数if name == 'main'代表如果现在的模块在main这个函数中,即程序入口。
一、前言 我们在用缓存的时候,不管是Redis或者Memcached,基本上会通用遇到以下三个问题: 缓存穿透 缓存并发 缓存失效 缓存穿透 注: 上面三个图会有什么问题呢? 我们在项目中使用缓存通常
假设这里文件在磁盘上都是连续存放的,此时有一个test.c文件,占据了6,7,8三个盘块的位置。
在大数据环境中,有各种各样的数据格式,每个格式各有优缺点。如何使用它为一个特定的用例和特定的数据管道。数据可以存储为可读的格式如JSON或CSV文件,但这并不意味着实际存储数据的最佳方式。
许多游戏提供保存功能,使得玩家在游戏中的进度可以被保存,并在以后再玩的时候进行加载。保存游戏的过程通常涉及将每个游戏对象的成员变量序列化为文件。要实现这个功能,可以采取许多格式,其中之一就是 JSON - 使用 QJsonDocument。如果不希望保存的文件可读,或者不需要保持文件大小,还能够以二进制格式序列化文档,这就厉害了O(∩_∩)O。
用来表示一行数据的类,根据下标来访问和操作元素,其中每一列都是Catalyst内部定义的数据类型;物理算子树产生和转换的RDD类型为RDD[InternalRow];
Cypress是新一代ui测试框架,类似于selnium,它基于node js,支持webpack构建。
内核级别的内存读写可用于绕过各类驱动保护,从而达到强制读写对端内存的目的,本人闲暇之余封装了一个驱动级的内核读写接口,使用此接口可实现对远程字节,字节集,整数,浮点数,多级偏移读写等。
在Web应用程序开发领域,基于Ajax技术的JavaScript树形组件已经被广泛使用,它用来在Html页面上展现具有层次结构的数据项。目前市场上常见的JavaScript框架及组件库中均包含自己的树形组件,例如jQuery、Ext JS等,还有一些独立的树形组件,例如dhtmlxTree等,这些树形组件完美的解决了层次数据的展示问题。展示离不开数据,树形组件主要利用Ajax技术从服务器端获取数据源,数据源的格式主要包括JSON、XML等,而这些层次数据一般都存储在数据库中。“无限级树形结构”,顾名思义,没有级别的限制,它的数据通常来自数据库中的无限级层次数据,这种数据的存储表通常包括id和parentId这两个字段,以此来表示数据之间的层次关系。现在问题来了,既然树形组件的数据源采用JSON或XML等格式的字符串来组织层次数据,而层次数据又存储在数据库的表中,那么如何建立起树形组件与层次数据之间的关系,换句话说,如何将数据库中的层次数据转换成对应的层次结构的JSON或XML格式的字符串,返回给客户端的JavaScript树形组件?这就是我们要解决的关键技术问题。本文将以目前市场上比较知名的Ext JS框架为例,讲述实现无限级树形结构的方法,该方法同样适用于其它类似的JavaScript树形组件。
时隔一星期的小编又出现了,直接进入正题,为大家带来了比较基础的vue基于element ui 做的三级联动(多级).
第一个知识点,就是递归。 递归往简单了说,就是函数不断调用自身,同时设定一个退出条件,达成条件就结束调用自身,否则就成无限递归了。 看一小段JSON: { "subMenu": [ { "name": "菜单一", "subMenu": [ { "name": "菜单1/1", "subMenu": [
这里的思路是,通过key查询jvm内存是否有数据,有数据直接返回结果,没有数据,则通过AOP执行目标对象方法,查询数据库,将结果再插入到jvm内存中
今天遇到的新单词: attrubute: n属性 cwd全称: Current Working Directory当前工作目录 argument: n参数 binary n二进制 paste v粘贴 destination n目标
摘要: 什么是多级缓存 所谓多级缓存,即在整个系统架构的不同系统层级进行数据缓存,以提升访问效率,这也是应用最广的方案之一。我们应用的整体架构如图1所示: 图1 多级缓存方案 整体流程如上图所示: 1)首先接入Nginx将请求负载均衡到应用Nginx,此处常用的负载均衡算法是轮询或者一致性哈希,轮询可以使服务器的请求更加均衡,而一致性哈希可以提升应用Nginx的缓存命中率,相对于轮询,一致性哈希会存在单机热点问题,一种解决办法是热点直接推送到接入层Nginx,一种办法是设置一个阀值,当超过阀值,改为轮询算法。
之所以要发表这篇博客,还源于最近的开发工作所实现的一个小的Demo, 当然这个Demo不会涉及工作中App的一些内容,下方要实现的Demo是通用的。因为项目需求的迭代,要求在银行卡绑定中添加支行所在的省市信息。在iOS中选择这种省市信息的一个比较不错的方式当时是使用UIPickerView进行显示了。当然在PickerView上的省市信息是联动显示的,我们在此因为需求定的是让用户选择省市信息,所以我们进行二级联动,当然多级联动的原理也是一样的。由于之前的老项目是使用Objective-C写的,虽然现在是Sw
#PhalGo-Viper获取配置 viper项目地址:https://github.com/spf13/viper ##什么是viper viper是国外大神spf13编写的开源配置解决方案,vip
传统的缓存策略一般是请求到达Tomcat后,先查询Redis,如果未命中则查询数据库,如图:
Ansible是一款极其简单的自动化运维工具, 基于Python开发, 集合了众多运维工具(puppet, cfengine, chef, func, fabric)的优点。 实现了批量系统配置, 批量程序部署, 批量运行命令等功能。
这步使用正则提取出每个日期字符串,[\d.]+表示连续的数字或.用于匹配时间字符串,两个时间之间的连接字符可能是到或至。
CPU的频率非常快,主存Main Memory跟不上。CPU缓存是CPU与内存之间的临时数据交换器,为了解决CPU运行处理速度与内存读写速度不匹配的矛盾——缓存的速度比内存的速度快多了。
小陈:老王,最近学习并发不知如何入手,看的知识很零散;没多久又记不住了,你有啥好建议吗? 老王:来我这,我给你整理一下并发的知识和学习路线,能形成一个比较全面的知识图谱。聊起JAVA并发,还是需要把最
感谢园子里的同学对上一篇的支持,很高兴楼主的一些经验及想法能够对大家有一些帮助。 上次主要讨论缓存读写这块各种代码实现,本篇就上次的问题继续来,看看那些年折腾过的各种缓存做法。 缓存预热 上次有同学问过,在第一次加载时缓存都为空,怎么进行预热。 单机Web情况下一般使用RunTimeCache,这种情况下: 可以在启动事件里面刷新 void Application_Start(object sender, EventArgs e) { //刷新 } 另
不论是数据分析还是机器学习,乃至于高大上的AI,数据源的获取是所有过程的入口。 数据源的存在形式多为数据库或者文件,如果把数据看做一种特殊格式的文件的话,即所有数据源都是文件。获得数据,就是读取文件的操作,文件有各种各样的格式即数据的组织形式,如何方便快捷地获取文件中的内容呢?
「volatile」是java中保证有序性、可见性的关键字,相比于synchronized来说他更轻量,是jvm提供的最轻量的同步机制。之前我们介绍的ReentrantLock可重入锁里的状态变量state,就是被volatile所修饰的,ConcurrentHashMap里的node节点里的value和next同样被其修饰。
接着上一篇,前面两篇我总结了Redis安装和C#中如何使用redis 。接下来讲讲Redis 的主从复制以及主从复制的架构下C#中如何调用。
完整示例代码地址如下: https://github.com/Dr-Water/springboot-action/tree/master/springboot-shiro
一个跨境卖家将货品发到海外仓,最开始的货不多,只放到一家海外仓,日单量可能是几个或者十几。发货的地点也是每个州都有。但后期随着订单量的提高,卖家开始做整合,因为一个仓很难实现有效的配送,距离远的客户甚至5、6天才能收到商品,势必需要形成多级分仓。多级分仓不是普通的多加几个仓库来分拨就完事了。
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