- Python 大数据分析(二)
绝不原创的飞龙
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原文:annas-archive.org/md5/5058e6970bd2a8d818ecc1f7f8fef74a译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0第六章:第五章处理缺失值和相关性分析学习目标到本章结束时,你将能够:使用PySpark检测和处理数据中的缺失值描述变量之间的相关性计算PySpark中两个或多个变量之间的相关性使用PySpark创建相关矩阵在本章中,我们将使用Iris数据集处理
- Hive 事务表(ACID)问题梳理
文章目录问题描述分析原因什么是事务表概念事务表和普通内部表的区别相关配置事务表的适用场景注意事项设计原理与实现文件管理格式参考博客问题描述工作中需要使用pyspark读取Hive中的数据,但是发现可以获取metastore,外部表的数据可以读取,内部表数据有些表报错信息是:AnalysisException:org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveExcept
- Python与大数据:Spark和PySpark实战教程
天天进步2015
python大数据pythonspark
引言在大数据时代,数据处理和分析能力成为核心竞争力。ApacheSpark作为新一代大数据计算引擎,以其高性能、易用性和强大的生态系统,成为数据工程师和分析师的首选工具。而PySpark作为Spark的Python接口,让Python开发者能够轻松驾驭大规模数据处理。本教程将带你系统了解Spark与PySpark的核心原理、环境搭建、典型应用场景及实战案例,助你快速上手大数据分析。目录Spark简
- 基于pyspark的北京历史天气数据分析及可视化_离线
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- 基于pyspark的北京历史天气数据分析及可视化_实时
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- Pyspark中的int
闯闯桑
pythonsparkpandas大数据
在PySpark中,整数类型(int)与Python或Pandas中的int有所不同,因为它基于SparkSQL的数据类型系统。以下是PySpark中整数类型的详细说明:1.PySpark的整数类型PySpark主要使用IntegerType(32位)和LongType(64位)表示整数,对应SQL中的INT和BIGINT:PySpark类型SQL类型位数取值范围占用存储IntegerTypeIN
- pyspark底层浅析
lo_single
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pyspark底层浅析pyspark简介pyspark是Spark官方提供的API接口,同时pyspark也是Spark中的一个程序。在terminal中输入pyspark指令,可以打开python的shell,同时其中默认初始化了SparkConf和SparkContext在编写Spark应用的.py文件时,可以通过importpyspark引入该模块,并通过SparkConf对Spark的启动
- PySpark 使用pyarrow指定版本
SLUMBER_PARTY_
pyspark
背景说明在PySpark3.1.3环境中,当需要使用与集群环境不同版本的PyArrow(如1.0.0版本)时,可以通过以下方法实现,而无需更改集群环境配置完整操作说明去pyarrow·PyPI下载对应版本的whl文件后缀whl直接改成zip解压后有两个文件夹,分别是pyarrow和pyarrow-1.0.0.dist-info直接把那两个文件夹打包成pyarrow.zip因为pyarrow里不是单
- Spark入门指南:大数据处理的第一个Hello World程序
AI天才研究院
ChatGPTAI大模型应用入门实战与进阶spark大数据分布式ai
Spark入门指南:大数据处理的第一个HelloWorld程序关键词:Spark、大数据处理、RDD、WordCount、PySpark、分布式计算、HelloWorld程序摘要:本文以经典的WordCount程序为切入点,系统讲解ApacheSpark的核心概念、开发流程与实战技巧。通过从环境搭建到代码实现的全流程解析,帮助大数据初学者快速掌握Spark的基础操作,理解分布式计算的核心逻辑。文章
- pyspark==windows单机搭建
一个java开发
数据分析spark
下载安装JDK17,配置JAVA_HOME下载安装hadoop-3.3.5并完整替换bin目录,配置HADOOP_HOMEIndexof/hadoop/common/hadoop-3.3.5GitHub-cdarlint/winutils:winutils.exehadoop.dllandhdfs.dllbinariesforhadoopwindows下载spark配置SPARK_HOME安装py
- 大数据领域的数据工程:从理论到实践
AI天才研究院
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大数据领域的数据工程:从理论到实践关键词:数据工程、大数据处理、ETL/ELT、数据湖、数据仓库、数据治理、云计算摘要:本文系统解析大数据领域的数据工程体系,从理论架构到实战落地展开深度探讨。首先构建数据工程核心概念框架,解析数据集成、存储、处理、治理的技术原理;其次通过Python和PySpark代码实现数据清洗、分布式处理等关键算法;结合真实项目案例演示数据管道搭建与优化;最后分析金融、电商等
- pyspark依赖环境设置
pypspark异常py49-protocol.Py433avaError:Anerroroccurredwhilecalling0117.sql.org.apache.spark.SparkException:Jobabortedduetostagefailure:Task®instage0.0failed4times,mostrecentfailure:Losttask0.3instage0.
- 使用 PySpark 从 Kafka 读取数据流并处理为表
Bug Spray
kafkalinq分布式
使用PySpark从Kafka读取数据流并处理为表下面是一个完整的指南,展示如何通过PySpark从Kafka消费数据流,并将其处理为可以执行SQL查询的表。1.环境准备确保已安装:ApacheSpark(包含SparkSQL和SparkStreaming)KafkaPySpark对应的Kafka连接器(通常已包含在Spark发行版中)2.完整代码示例frompyspark.sqlimportSp
- Hugging Face + Spark:打造高效的 NLP 大数据处理引擎(一)
在自然语言处理(NLP)领域,HuggingFace是不可或缺的处理库,而Spark则是大数据处理的必备工具。将两者的优势结合起来,可以实现高效的NLP大数据处理。以下是结合HuggingFace和Spark的两种方法,基于Spark&PySpark3.3.1版本进行探索。方法一:升级Spark版本至3.4及以上如果你愿意升级Spark版本到3.4或更高版本,那么结合HuggingFace和Spa
- linux下载pyspark并修改默认python版本
yishan_3
chrome前端
使用deadsnakesPPA(适用于旧版Ubuntu)如果官方仓库没有Python3.8,可通过第三方PPA安装。步骤1:添加PPA仓库bash复制下载sudoadd-apt-repositoryppa:deadsnakes/ppasudoaptupdate步骤2:安装Python3.8bash复制下载sudoaptinstallpython3.8设置Python3.8为默认版本(可选)如果需要
- 关于Spark Shell的使用
2301_78557870
spark大数据分布式
Spark带有交互式的Shell,可在SparkShell中直接编写Spark任务,然后提交到集群与分布式数据进行交互,并且可以立即查看输出结果。SparkShell提供了一种学习SparkAPI的简单方式,可以使用Scala或Python语言进行程序的编写。一、SparkShell简介SparkShell是Spark提供的交互式命令行工具,支持Scala(默认)和Python(PySparkSh
- RDD的自定义分区器-案例
依年南台
大数据
以下是一个更具体的RDD自定义分区器案例,展示如何根据业务需求实现自定义分区逻辑。案例:按用户地区进行数据分区假设我们有一个电商交易数据集,包含user_id(用户ID)和region(地区)字段。我们希望根据用户所在地区将数据分区,以便后续对每个地区的数据进行独立分析。实现步骤定义地区到分区的映射规则实现自定义分区器应用分区器并验证结果代码实现python运行frompysparkimportS
- 使用Pyspark读取CSV文件并将数据写入数据库(大数据)
雨中徜徉的思绪漫溢
数据库大数据
使用Pyspark读取CSV文件并将数据写入数据库(大数据)近年来,随着大数据技术的快速发展,大数据处理和分析已经成为许多企业和组织的重要任务之一。Pyspark作为ApacheSpark的PythonAPI,为我们提供了强大的工具来处理和分析大规模数据集。在本文中,我们将学习如何使用Pyspark读取CSV文件,并将数据写入数据库。首先,我们需要安装和配置Pyspark。请确保你已经安装了Jav
- Spark安装
姬激薄
spark
一、本地环境安装(单机模式)适合开发和测试,支持Windows、Linux、macOS。1.前置条件Java:Java8或更高版本(建议OpenJDK11+)。bash#检查Java版本java-versionPython(可选):PySpark需要Python3.6+。Scala(可选):若使用ScalaAPI,需安装Scala2.12/2.13。2.下载与安装下载Spark:从ApacheSp
- 【小贪】程序员必备:Shell、Git、Vim常用命令
贪钱算法还我头发
小小宝典gitvim编辑器shellsshlinux
近期致力于总结科研或者工作中用到的主要技术栈,从技术原理到常用语法,这次查缺补漏当作我的小百科。主要技术包括:✅数据库常用:MySQL,HiveSQL,SparkSQL✅大数据处理常用:Pyspark,Pandas⚪图像处理常用:OpenCV,matplotlib⚪机器学习常用:SciPy,Sklearn⚪深度学习常用:Pytorch,numpy⚪常用数据结构语法糖:itertools,colle
- pyspark on yarn 配置
强强0007
pysparkhadoop大数据分布式
1yarn模式出错pysparkonyarn在pycharm上执行出现以下问题:解决方案:在程序最前面添加如下程序importosos.environ["HADOOP_CONF_DIR"]="/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop"2yarn模式配置2.1SparkSessionfrompyspark.sqlimportSparkSessionimportos
- RDD有哪几种创建方式
痕517
开发语言
RDD(弹性分布式数据集)有以下几种常见的创建方式:###从集合创建通过`parallelize()`方法将本地集合转换为RDD。这种方式适合在测试或处理小规模数据时使用,它能将本地的Python列表、Java数组等集合数据并行化到集群上。-**Python示例**:```pythonfrompysparkimportSparkContext#创建SparkContext对象sc=SparkCon
- scala连接mongodb_Spark教程(二)Spark连接MongoDB
weixin_39688035
scala连接mongodb
如何导入数据数据可能有各种格式,虽然常见的是HDFS,但是因为在Python爬虫中数据库用的比较多的是MongoDB,所以这里会重点说说如何用spark导入MongoDB中的数据。当然,首先你需要在自己电脑上安装spark环境,简单说下,在这里下载spark,同时需要配置好JAVA,Scala环境。这里建议使用Jupyternotebook,会比较方便,在环境变量中这样设置PYSPARK_DRIV
- 大数据毕业设计PySpark+Hadoop航班延误预测系统 航班可视化
QQ21503882
javaweb大数据课程设计hadoop
1.选题背景和意义(1)选题背景在旅行规划中,机票价格一直是旅客关注的重点。机票价格的波动不仅受季节、航线、航空公司等因素的影响,还受到市场供求关系、经济形势等因素的影响。因此,通过对机票价格进行预测分析,可以帮助旅客选择更合适的出行时间和机票购买策略,从而节省旅行成本。(2)意义提高乘客购票决策:基于Hadoop的飞机票价格预测能够提供乘客准确的价格预测信息,帮助他们选择合适的购票时间和最优的价
- Spark应用部署模式实例
qrh_yogurt
spark大数据分布式
Local模式新启动一个终端SparkSubmit#pyspark命令启动的进程,实际上就是启动了一个Spark应用程序SparkStandalone模式讲解:6321SecondaryNameNode#hadoop中HDFS第二数据存储节点,负责定期合并fsimage和editslog文件7475Jps6132DataNode#hadoop中HDFS的数据存储节点,负责存储实际的数据块,并响应来
- spark graphx自用学习笔记及pyspark项目实战(基于GraphX的航班飞行网图分析)
GDUT-orzzzzzz
学习笔记sparkpython大数据
这里写自定义目录标题0.前言1.概念1.1图计算的优势1.2图存储格式1.3GraphX存储模式1.4普通概念2.图的构建(待补充)2.1构建图的方法2.2构建图的过程3.图的操作4.算法5.实战5.1项目要求5.2环境5.3安装5.4代码5.5最终结果参考链接0.前言本篇博客自用,部分内容只包含概念,并且博主本身有一定spark和图论基础,部分模糊的地方,可自行查询。1.概念1.1图计算的优势基
- 在Azure Databricks中实现缓慢变化维度(SCD)的三种类型
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在AzureDatabricks中使用PySpark实现缓慢变化维度(SCD)的三种核心类型,需结合SparkSQL和DataFrameAPI的特性,并利用DeltaLake的事务支持。以下是具体设计与实现步骤,以及测试用例:通过以下步骤,可在AzureDatabricks中高效实现SCD逻辑,确保数据历史可追溯且符合业务需求。类型1:覆盖旧值(OverwriteOldValue)设计要点直接更新
- 跨领域大数据抓取与融合:Python爬虫实战指南
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目大数据python爬虫人工智能开发语言easyui
目录引言跨领域大数据抓取与融合的背景与意义技术选型与工具介绍Python爬虫框架:Scrapy、BeautifulSoup、Selenium数据处理与存储:Pandas、NumPy、MongoDB数据融合与分析:PySpark、TensorFlow实战项目:跨领域数据抓取与融合项目概述数据抓取抓取电商数据抓取社交媒体数据抓取新闻数据数据清洗与预处理数据融合与分析代码实现与详细解析电商数据抓取代码社
- PySpark数据透视表操作指南
闯闯桑
大数据sparkpython
在PySpark中,可以使用pivot()方法实现类似Excel数据透视表的功能。以下是详细操作步骤和示例:1.基本语法df.groupBy([行维度列])\.pivot([列维度列])\.agg([聚合函数])\.fillna(0)#可选,填充空值2.示例数据假设有以下DataFrame(sales_df):+-------+----------+------+-------+|region|p
- 在AWS Glue中实现缓慢变化维度(SCD)的三种类型
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awsetlsql开发语言数据仓库
根据缓慢变化维度(SCD)的三种核心类型(类型1、类型2、类型3),以下是基于AWSGlue的实现设计、步骤及测试用例:一、AWSGlue实现SCD的设计与步骤1.SCD类型1(覆盖旧值)设计目标:直接更新目标表中的记录,不保留历史数据。技术选型:使用AWSGlueETL作业(PySpark)目标存储:S3(Parquet格式)或AmazonRedshift数据比对方式:基于业务键(如custom
- redis学习笔记——不仅仅是存取数据
Everyday都不同
returnSourceexpire/delincr/lpush数据库分区redis
最近项目中用到比较多redis,感觉之前对它一直局限于get/set数据的层面。其实作为一个强大的NoSql数据库产品,如果好好利用它,会带来很多意想不到的效果。(因为我搞java,所以就从jedis的角度来补充一点东西吧。PS:不一定全,只是个人理解,不喜勿喷)
1、关于JedisPool.returnSource(Jedis jeids)
这个方法是从red
- SQL性能优化-持续更新中。。。。。。
atongyeye
oraclesql
1 通过ROWID访问表--索引
你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, , ROWID包含了表中记录的物理位置信息..ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高.
2 共享SQL语句--相同的sql放入缓存
3 选择最有效率的表
- [JAVA语言]JAVA虚拟机对底层硬件的操控还不完善
comsci
JAVA虚拟机
如果我们用汇编语言编写一个直接读写CPU寄存器的代码段,然后利用这个代码段去控制被操作系统屏蔽的硬件资源,这对于JVM虚拟机显然是不合法的,对操作系统来讲,这样也是不合法的,但是如果是一个工程项目的确需要这样做,合同已经签了,我们又不能够这样做,怎么办呢? 那么一个精通汇编语言的那种X客,是否在这个时候就会发生某种至关重要的作用呢?
&n
- lvs- real
男人50
LVS
#!/bin/bash
#
# Script to start LVS DR real server.
# description: LVS DR real server
#
#. /etc/rc.d/init.d/functions
VIP=10.10.6.252
host='/bin/hostname'
case "$1" in
sta
- 生成公钥和私钥
oloz
DSA安全加密
package com.msserver.core.util;
import java.security.KeyPair;
import java.security.PrivateKey;
import java.security.PublicKey;
import java.security.SecureRandom;
public class SecurityUtil {
- UIView 中加入的cocos2d,背景透明
374016526
cocos2dglClearColor
要点是首先pixelFormat:kEAGLColorFormatRGBA8,必须有alpha层才能透明。然后view设置为透明glView.opaque = NO;[director setOpenGLView:glView];[self.viewController.view setBackgroundColor:[UIColor clearColor]];[self.viewControll
- mysql常用命令
香水浓
mysql
连接数据库
mysql -u troy -ptroy
备份表
mysqldump -u troy -ptroy mm_database mm_user_tbl > user.sql
恢复表(与恢复数据库命令相同)
mysql -u troy -ptroy mm_database < user.sql
备份数据库
mysqldump -u troy -ptroy
- 我的架构经验系列文章 - 后端架构 - 系统层面
agevs
JavaScriptjquerycsshtml5
系统层面:
高可用性
所谓高可用性也就是通过避免单独故障加上快速故障转移实现一旦某台物理服务器出现故障能实现故障快速恢复。一般来说,可以采用两种方式,如果可以做业务可以做负载均衡则通过负载均衡实现集群,然后针对每一台服务器进行监控,一旦发生故障则从集群中移除;如果业务只能有单点入口那么可以通过实现Standby机加上虚拟IP机制,实现Active机在出现故障之后虚拟IP转移到Standby的快速
- 利用ant进行远程tomcat部署
aijuans
tomcat
在javaEE项目中,需要将工程部署到远程服务器上,如果部署的频率比较高,手动部署的方式就比较麻烦,可以利用Ant工具实现快捷的部署。这篇博文详细介绍了ant配置的步骤(http://www.cnblogs.com/GloriousOnion/archive/2012/12/18/2822817.html),但是在tomcat7以上不适用,需要修改配置,具体如下:
1.配置tomcat的用户角色
- 获取复利总收入
baalwolf
获取
public static void main(String args[]){
int money=200;
int year=1;
double rate=0.1;
&
- eclipse.ini解释
BigBird2012
eclipse
大多数java开发者使用的都是eclipse,今天感兴趣去eclipse官网搜了一下eclipse.ini的配置,供大家参考,我会把关键的部分给大家用中文解释一下。还是推荐有问题不会直接搜谷歌,看官方文档,这样我们会知道问题的真面目是什么,对问题也有一个全面清晰的认识。
Overview
1、Eclipse.ini的作用
Eclipse startup is controlled by th
- AngularJS实现分页功能
bijian1013
JavaScriptAngularJS分页
对于大多数web应用来说显示项目列表是一种很常见的任务。通常情况下,我们的数据会比较多,无法很好地显示在单个页面中。在这种情况下,我们需要把数据以页的方式来展示,同时带有转到上一页和下一页的功能。既然在整个应用中这是一种很常见的需求,那么把这一功能抽象成一个通用的、可复用的分页(Paginator)服务是很有意义的。
&nbs
- [Maven学习笔记三]Maven archetype
bit1129
ArcheType
archetype的英文意思是原型,Maven archetype表示创建Maven模块的模版,比如创建web项目,创建Spring项目等等.
mvn archetype提供了一种命令行交互式创建Maven项目或者模块的方式,
mvn archetype
1.在LearnMaven-ch03目录下,执行命令mvn archetype:gener
- 【Java命令三】jps
bit1129
Java命令
jps很简单,用于显示当前运行的Java进程,也可以连接到远程服务器去查看
[hadoop@hadoop bin]$ jps -help
usage: jps [-help]
jps [-q] [-mlvV] [<hostid>]
Definitions:
<hostid>: <hostname>[:
- ZABBIX2.2 2.4 等各版本之间的兼容性
ronin47
zabbix更新很快,从2009年到现在已经更新多个版本,为了使用更多zabbix的新特性,随之而来的便是升级版本,zabbix版本兼容性是必须优先考虑的一点 客户端AGENT兼容
zabbix1.x到zabbix2.x的所有agent都兼容zabbix server2.4:如果你升级zabbix server,客户端是可以不做任何改变,除非你想使用agent的一些新特性。 Zabbix代理(p
- unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
brotherlamp
unity自学unity教程unity视频unity资料unity
unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
问:unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
答:首先目前来看unity视频教程因为是3d引擎,目前对2d支持并不完善,unity 3d 目前做2d普遍两种思路,一种是正交相机,3d画面2d视角,另一种是通过一些插件,动态创建mesh来绘制图形单元目前用的较多的是2d toolkit,ex2d,smooth moves,sm2,
- 百度笔试题:一个已经排序好的很大的数组,现在给它划分成m段,每段长度不定,段长最长为k,然后段内打乱顺序,请设计一个算法对其进行重新排序
bylijinnan
java算法面试百度招聘
import java.util.Arrays;
/**
* 最早是在陈利人老师的微博看到这道题:
* #面试题#An array with n elements which is K most sorted,就是每个element的初始位置和它最终的排序后的位置的距离不超过常数K
* 设计一个排序算法。It should be faster than O(n*lgn)。
- 获取checkbox复选框的值
chiangfai
checkbox
<title>CheckBox</title>
<script type = "text/javascript">
doGetVal: function doGetVal()
{
//var fruitName = document.getElementById("apple").value;//根据
- MySQLdb用户指南
chenchao051
mysqldb
原网页被墙,放这里备用。 MySQLdb User's Guide
Contents
Introduction
Installation
_mysql
MySQL C API translation
MySQL C API function mapping
Some _mysql examples
MySQLdb
- HIVE 窗口及分析函数
daizj
hive窗口函数分析函数
窗口函数应用场景:
(1)用于分区排序
(2)动态Group By
(3)Top N
(4)累计计算
(5)层次查询
一、分析函数
用于等级、百分点、n分片等。
函数 说明
RANK() &nbs
- PHP ZipArchive 实现压缩解压Zip文件
dcj3sjt126com
PHPzip
PHP ZipArchive 是PHP自带的扩展类,可以轻松实现ZIP文件的压缩和解压,使用前首先要确保PHP ZIP 扩展已经开启,具体开启方法就不说了,不同的平台开启PHP扩增的方法网上都有,如有疑问欢迎交流。这里整理一下常用的示例供参考。
一、解压缩zip文件 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11
- 精彩英语贺词
dcj3sjt126com
英语
I'm always here
我会一直在这里支持你
&nb
- 基于Java注解的Spring的IoC功能
e200702084
javaspringbeanIOCOffice
- java模拟post请求
geeksun
java
一般API接收客户端(比如网页、APP或其他应用服务)的请求,但在测试时需要模拟来自外界的请求,经探索,使用HttpComponentshttpClient可模拟Post提交请求。 此处用HttpComponents的httpclient来完成使命。
import org.apache.http.HttpEntity ;
import org.apache.http.HttpRespon
- Swift语法之 ---- ?和!区别
hongtoushizi
?swift!
转载自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_71715bf80102ux3v.html
Swift语言使用var定义变量,但和别的语言不同,Swift里不会自动给变量赋初始值,也就是说变量不会有默认值,所以要求使用变量之前必须要对其初始化。如果在使用变量之前不进行初始化就会报错:
var stringValue : String
//
- centos7安装jdk1.7
jisonami
jdkcentos
安装JDK1.7
步骤1、解压tar包在当前目录
[root@localhost usr]#tar -xzvf jdk-7u75-linux-x64.tar.gz
步骤2:配置环境变量
在etc/profile文件下添加
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_75
export CLASSPATH=/usr/java/jdk1.7.0_75/lib
- 数据源架构模式之数据映射器
home198979
PHP架构数据映射器datamapper
前面分别介绍了数据源架构模式之表数据入口、数据源架构模式之行和数据入口数据源架构模式之活动记录,相较于这三种数据源架构模式,数据映射器显得更加“高大上”。
一、概念
数据映射器(Data Mapper):在保持对象和数据库(以及映射器本身)彼此独立的情况下,在二者之间移动数据的一个映射器层。概念永远都是抽象的,简单的说,数据映射器就是一个负责将数据映射到对象的类数据。
&nb
- 在Python中使用MYSQL
pda158
mysqlpython
缘由 近期在折腾一个小东西须要抓取网上的页面。然后进行解析。将结果放到
数据库中。 了解到
Python在这方面有优势,便选用之。 由于我有台
server上面安装有
mysql,自然使用之。在进行数据库的这个操作过程中遇到了不少问题,这里
记录一下,大家共勉。
python中mysql的调用
百度之后能够通过MySQLdb进行数据库操作。
- 单例模式
hxl1988_0311
java单例设计模式单件
package com.sosop.designpattern.singleton;
/*
* 单件模式:保证一个类必须只有一个实例,并提供全局的访问点
*
* 所以单例模式必须有私有的构造器,没有私有构造器根本不用谈单件
*
* 必须考虑到并发情况下创建了多个实例对象
* */
/**
* 虽然有锁,但是只在第一次创建对象的时候加锁,并发时不会存在效率
- 27种迹象显示你应该辞掉程序员的工作
vipshichg
工作
1、你仍然在等待老板在2010年答应的要提拔你的暗示。 2、你的上级近10年没有开发过任何代码。 3、老板假装懂你说的这些技术,但实际上他完全不知道你在说什么。 4、你干完的项目6个月后才部署到现场服务器上。 5、时不时的,老板在检查你刚刚完成的工作时,要求按新想法重新开发。 6、而最终这个软件只有12个用户。 7、时间全浪费在办公室政治中,而不是用在开发好的软件上。 8、部署前5分钟才开始测试。