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PandasJSON数据

Pandas处理JSON文件 本文介绍的如何使用Pandas来读取各种json格式的数据,以及对json数据的保存 读取json数据 使用的是pd.read_json函数,见官网:https://pandas.pydata.org...文件的key的名字只能为index,cloumns,data;不多也不能少。...(data1, orient="split") df1 结果表明: index:当做行索引 columns:列名 data:具体的取值 如果我们改变其中一个key,比如data换成information...(data2, orient="records") df2 生成数据的特点: 列表中元素是以字典的形式存放 列表中每个元素(字典)的key,如果没有出现则取值为NaN orient=“index” 当...(data3, orient="index") df3 每个id存放一条数据 未出现的key取值为NaN orient=“columns” 在这种情况下数据是以列的形式来存储的。

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你会怎么替换json对象中的key

但所有这些示例无一例外都不能同时满足下面两个要需: 保留要替换的key在原json对象中的顺序。既保证在JSON.stringify()执行之后输出的字符串中key的顺序和原json对象是一致的。...在原json对象上进行修改,而不是返回一个新的json对象。...某些情况下,我们需要对一个复杂json对象的子元素进行修改,如果修改之后返回一个新的json对象,则无法保证这个新的对象会反应到原json对象中。...如果我们对res中的某些key进行替换,而返回一个新json对象的话,那么这个修改就不会反应到obj对象中。...基本思路:既然新添加的key默认都会排在最后,那么索性遍历json对象的所有key,然后将key一一替换为一个临时名称,随后再将这个临时名称替换回来。

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隔离级别、幻、Gap Lock、Next-Key Lock

、Next-Key Lock、MVCC 简单的回顾完了基础,那么我们看看RR级别下还会存在的幻读到底是什么问题,Mysql官方文档这样描述的: The so-called phantom problem...以前我在文章里说解决幻的原理是MVCC(MVCC原理看这里)很多网上的文章也有这么写的,其实不能说错,但是肯定也是不太对的,准确地来说应该是通过MVCC+Next-Key Lock的方式才解决了幻的问题...对于MVCC来说就是解决的快照读的场景,而对于当前那么就是Next-Key Lock要解决的事情。 那么Next-Key Lock是什么?怎么解决的幻?...行锁有写锁X和锁S两种,实际上行锁有3种实现算法,Next-Key Lock是其中之一。 第一种叫做Record Lock,字面意思,行记录的锁,实际上指的是对索引记录的锁定。...解决幻 上一篇关于更新SQL执行过程我们已经对这个基础有了一定的了解,在这里我们去掉和这里内容无关的一些日志的细节,把给数据加锁的流程加入进去,这样通过SQL执行可以更好地理解Next-Key Lock

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JSON 数据一次就没了,怎么办?

---- 对于前端传来的 JSON 数据,我们在服务端基本上都是通过 IO 流来解析,如果是古老的 Servlet,那么我们直接解析 IO 流;如果是在 SpringMVC 中,我们往往通过 @RequestBody...如果通过 IO 流来解析参数,默认情况下,IO 流一次就结束了,就没有了。...那么在判断的时候,就需要先把请求的参数提取出来进行判断,如果是 JSON 参数,此时就会有问题,参数提前取出来了,将来在接口中再去获取 JSON 参数,就会发现没有了。...通过 IO 流读取出来的参数最大特点是一次性,也就是一次就失效了。...以后,我们的 JSON 数据就可以通过 IO 流反复读取了。 在这个的基础上,下篇文章松哥和大家分享幂等性的处理。

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InnoDB的RR级别解决幻问题 - X锁 Next-Key Lock

(查询不到,插入失败)----【幻】则关注: 行数量是否发生变化。【不可重复读】关注: 行内容是否发生变化。能解决幻问题的有两种: Serializable隔离级别。...RR隔离级别下对“当前”操作加临键锁Next-Key Lock一个事务能读到的数据视图有 : a) MVCC快照读: 初始看到的是该事务第一次查询获取到的已提交数据的快照版本。...如果没有发生“当前”,一直都如此。 b) 事务“当前” :被其他事务更新且提交后的数据。...===> "当前"进行了加锁操作。...这样就说明解决了幻问题----插入一个已经存在的主键时,insert时先加的是共享锁S锁来判定唯一约束 。image.png

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