NewBee.Mu
NewBee.Mu

Dataframe保存模式

DataFrame写入的模式一共有4种
SaveMode.Overwrite：覆盖已经存在的文件
SaveMode.Append：向存在的文件追加
SaveMode.Ignore：如果文件已存在，则忽略保存操作
SaveMode.ErrorIfExists：如果文件已存在，则报错
例如：
write.mode(SaveMode.Overwrite)

你可能感兴趣的:(DataFrame)

  • Spark SQL架构及高级用法 Aurora_NeAr sparksql架构
    SparkSQL架构概述架构核心组件API层（用户接口）输入方式：SQL查询；DataFrame/DatasetAPI。统一性：所有接口最终转换为逻辑计划树（LogicalPlan），进入优化流程。编译器层（Catalyst优化器）核心引擎：基于规则的优化器（Rule-BasedOptimizer,RBO）与成本优化器（Cost-BasedOptimizer,CBO）。处理流程：阶段输入输出关键动
  • pandas.to_sql mysql_pandas to_sql weixin_39929595 pandas.to_sqlmysql
    实例：importpymysqlimportpandasaspdimportnumpyasnpfromsqlalchemyimportcreate_enginedf=pd.DataFrame([[1,"Bob",0],[2,"Kim",1]],columns=["id","name","sex"])dfidnamesex01Bob012Kim1fromsqlalchemyimportcreate_
  • dataframe的head方法_数据分析——DataFrame基本操作 weixin_39741459
    三DataFrameDataFrame类型由共用相同索引的一组列组成，可以看成是Series的容器，其结构既有行索引，又有列索引的二维数组·行索引：index·列索引：columns3.1DataFrame基本操作：DataFrame创建：可以由以下类型进行创建：•二维ndarray对象•由一维ndarray、列表、字典、元组或Series构成的字典•Series类型•其他的DataFrame类型
  • pandas 读取sqlserver_Python中pandas函数操作数据库
    将pandas的DataFrame数据写入MySQL+sqlalchemypython强大的处理数据的能力很大一部分来自Pandas，pandas不仅限于读取本地的离线文件，也可以在线读取数据库的数据，处理后再写回数据库中。pandas主要是以sqlalchemy方式与数据库建立链接，支持Mysql、postgresql、Oracle、MSSQLServer、SQLite等主流数据库。一：创建链接
  • DataFrame（数据框） 追逐此刻 SQLsql
    一种二维表格型数据结构，类似于电子表格（如Excel）或SQL表，由行（记录）和列（字段）组成。它是数据分析、机器学习和科学计算中最常用的数据结构之一，尤其在Python的Pandas库中被广泛使用。1.DataFrame的核心特点特点说明二维结构类似表格，有行（记录）和列（字段）。列名（ColumnNames）每列有一个名称（如name,age,salary）。行索引（Index）每行有一个索引
  • pandas库 DataFrame的常见操作
    目录一.Pandas库的核心特点与应用场景1.表格数据处理2.与NumPy的区别3.数据转换二.Pandas与OpenPyXl的对比三.DataFrame与Series数据类型四.DataFrame常用操作排序：df.sort_values(by='列名',ascending=False)按指定列降序排序，整行数据同步调整，当参数值为ture时则为升序排序或默认升序排序数据替换：df['列名'].
  • 数据分析利器：Pandas数据处理实战指南 程序员Bears Python全栈成长笔记数据分析pandas数据挖掘
    一、Pandas简介：数据分析的瑞士军刀Pandas是Python数据分析的核心库，它提供了两种主要数据结构：Series：一维带标签数组DataFrame：二维表格型数据结构（类似Excel表格）importpandasaspd#创建示例DataFramedata={'姓名':['张三','李四','王五'],'年龄':[25,30,28],'城市':['北京','上海','广州']}df=pd
  • pandas 的数据类型简单介绍-Series 与 DataFrame 江南野栀子 #Python数据分析pythonpandas数据分析
    目录1.Series1.1Series定义1.2Series构造2.DataFrame2.1DataFrame定义2.2DataFrame构造2.2.1使用pandas.DataFrame函数2.2.2使用pandas.DataFrame.from_dict函数2.2.3使用pandas.DataFrame.from_records函数2.2.4从csv、Excel、txt、mysql等等处获得数
  • Pandas入门秘籍：玩转数据分析的瑞士军刀！[特殊字符] MicroTeamers pandas数据分析数据挖掘
    文章目录为什么Pandas这么？（数据工作者的血泪史）数据工作者的三大痛点：核心武器：DataFrame与Series（超级重要！！）Series：一维数据王者DataFrame：二维表格核武器实战五大神技（职场生存必备）✨神技1：数据清洗魔法⚡神技2：条件筛选闪电战神技3：分组统计大杀器神技4：数据变形术神技5：格式通吃王避坑指南（血泪教训！！）新手常踩的三大雷区：性能优化秘籍（处理百万级数据）
  • Python与数据分析库Pandas进阶
    Python与数据分析库Pandas进阶一、开篇：Pandas的魅力1.1数据分析：不仅仅是数字游戏1.2为什么选择Pandas二、基础篇：掌握Pandas的核心2.1数据结构：Series与DataFrame2.2数据读取与存储2.3数据清洗：让数据更加干净三、进阶篇：Pandas的高级功能3.1数据重塑：让数据更加符合需求3.2数据合并：拼接与连接3.3数据分组与聚合：挖掘数据深层含义四、实战
  • 学习 Pandas 库：Series 与 DataFrame 核心操作指南 山烛 学习pandaspython深度学习机器学习
    目录一、Series：一维数据结构1.创建Series2.Series的属性3.Series的查询操作4.Series的修改与删除5.重置索引二、DataFrame：二维数据结构1.创建DataFrame2.DataFrame的属性3.DataFrame的查询操作（1）直接访问（2）loc方法（标签索引）（3）iloc方法（位置索引）4.DataFrame的修改操作（1）修改行列名（2）增加行列（
  • Python进阶知识之pandas库 AI 嗯啦 pandaspython开发语言
    目录一、Series：一维带标签的数组二、DataFrame：二维表格型数据结构三、Series的核心操作四、DataFrame的核心操作五、索引的特殊用法六、loc与iloc：DataFrame的高级查询七、综合案例一、Series：一维带标签的数组Series是pandas中最基础的一维数据结构，由数据值和索引（index）组成，可理解为“带标签的列表”。核心特点：可通过索引或位置快速访问、修
  • Python进阶第三方库之Pandas paid槮 pythonpandas开发语言
    了解Numpy与Pandas的不同说明Pandas的Series与Dataframe两种结构的区别了解Pandas的MultiIndex与panel结构应用Pandas实现基本数据操作应用Pandas实现数据的合并应用crosstab和pivot_table实现交叉表与透视表应用groupby和聚合函数实现数据的分组与聚合了解Pandas的plot画图功能应用Pandas实现数据的读取和存储Pan
  • python读写mysql cavin_2017 Python学习
    目前用到的连接数据库，主要实现连个功能：1.根据sql查询2.将dataframe数据通过pandas包写入mysql数据库中1.根据sql查询：通常我们通过sql查询mysql中的表，分三步1.连接数据库2.数据查询3.关闭连接，如果需要查询的步骤较多，将查询封装成函数，通过参数传递sql代码会省事很多。##定义连接数据库函数defmy_db(host,user,passwd,db,sql,po
  • Python关于pandas的基础知识 WeiJingYu. pythonpandas开发语言
    一.扫盲（一）、pandas是什么pandas是Python的一个第三方数据处理库，它提供了高效、灵活的数据结构（如Series和DataFrame），能方便地对结构化数据进行清洗、转换、分析和处理。（二）、pandas与NumPy的关系NumPy是Python中用于科学计算的基础库，主要用于存储和处理数值型数组。但它有一个局限，就是不能直接存储和处理字符串等非数值类型的数据。而pandas是在N
  • 【Python办公】Python如何批量提取word文档中的表格 小庄-Python办公 Python笔记pythonword提取word表格python读取word文档word文档python办公
    目录专栏导读环境准备核心库介绍单个Word文档表格提取基础提取方法转换为DataFrame批量处理多个Word文档批量提取并保存到Excel高级功能表格数据清洗按条件筛选表格表格格式检测完整示例：智能批量提取注意事项总结专栏导读欢迎来到Python办公自动化专栏—Python处理办公问题，解放您的双手️‍博客主页：请点击——>一晌小贪欢的博客主页求关注该系列文章专栏：请点击——>Python办公自
  • Python 数据建模与分析项目实战预备 Day 2 - 数据构建与字段解析（模拟简历结构化数据） 蓝婷儿 pythonpython机器学习开发语言
    ✅今日目标构建项目所需的简历结构化数据（模拟或从开源源获取）明确各字段的含义、类型和取值范围输出首个训练数据集（CSV/DataFrame格式）一、模拟简历数据字段设计（结构化）我们将构建如下字段的结构化数据，每条代表一个候选人：字段含义类型示例值degree学历等级分类变量（本科/硕士/博士）“硕士”university_type学校等级分类变量（双一流/普通）“双一流”work_years工作
  • Pandas 学习教程 _pass_ Data-Alaysispandas信息可视化
    目录定义基本操作一维数组操作二维数组操作数据选择过滤数据处理数据清洗数据转换数据分析排序分组聚合数据透视表高级操作合并数据时间序列处理自定义函数调用数据可视化集成数据导出和导入大数据分块处理定义全称：'paneldata'and'pythondataanalysis'Analy:Series(一维数据)、DataFrame(二维数据)主要应用：数据清洗：处理缺失数据、重复数据等数据转换：改变数据的
  • 【Python基础】最强 Pandas 平替 -- Polars 程序媛阿紫 pythonpandas开发语言
    Polars是一个用于操作结构化数据的高性能DataFrame库，可以说是平替pandas最有潜质的包。Polars其核心部分是用Rust编写的，但该库也提供了Python接口。它的主要特点包括：快速:Polars是从零开始编写的，紧密与机器结合，没有外部依赖。I/O:对所有常见数据存储层提供一流支持：本地、云存储和数据库。易于使用:以原始意图编写查询。Polars在内部会使用其查询优化器确定执行
  • pandas学习笔记 kara_486 pandas学习笔记
    pandas是python中一个性能强大的数据处理库，能进行复杂的数据处理。pandas的数据结构分为三种类型，分别为series,DataFrame和index,对于初学者而言，series和DataFrame这两种结构最为重要。下面作者将重点介绍series和DataFrame这两部分。series的介绍series按照作者的目前的理解是pandas库中最基础的组成部分，seriers是由索引
  • Pandas 学习（数学建模篇） 停走的风 数学建模pandas学习
    今天学习数学建模2023年C篇（228）优秀论文2023高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示（C228）-2023C题论文-中国大学生在线一.pd.DataFramepd.DataFrame()是pandas库中用于创建二维表格数据结构（DataFrame）的核心函数。它的作用是将各种格式的数据（如字典、列表、Series等）转换为带有行索引和列标签的表格形式，便于数据处理和分析.impor
  • python中的函数：apply、map、reduce、lambda函数
    一、apply函数定义：apply函数在Pandas库中函数，应用对象是DataFrame或Series的行或列上，并返回一个新的DataFrame或Series。主要有两方面的功能：一是直接对DataFrame或者Series应用函数，二是对pandas中的groupby之后的聚合对象apply函数DataFrame.apply(func,axis=0,broadcast=None,raw=Fa
  • 数据分析06——Pandas中的数据抽取
    1、前言：在Pandas中进行数据抽取主要有两种方法，一种是loc方法(通过索引名)，一种是iloc方法（通过索引号）；在获取数据时可以获取的数据有三种形式，一种是Series类型，一种是DataFrame类型，还有一种是直接获取数据值；在进行切片获取数据时，要注意通过索引号来切片是左闭右开，通过索引名来切片就是左闭右闭；2、通过loc方法来抽取数据：首先新建一个DataFrame数据类型的数据i
  • 同花顺Supermind量化交易 Python基础编程--pandas进阶
    本节为pandas进阶内容，核心还是DataFrame数据处理，注意包括缺失数据处理、函数的应用和映射、数据规整等。第七节：pandas进阶本节为pandas进阶内容，核心还是DataFrame数据处理，注意包括缺失数据处理、函数的应用和映射、数据规整等。开始之前首先导入库:numpy和pandasIn[1]:importpandasaspdimportnumpyasnp一、缺失数据处理还是获取M
  • python日记Day17——Pandas之Excel处理 石石石大帅 Python笔记excelpython数据分析
    python日记——Pandas之Excel处理创建文件importpandasaspddf=pd.DataFrame({'ID':[1,2,3],'Name':['Tom','BOb','Gigi']})df.to_excel("C:/Temp/Output.xlsx")print("done!")读取文件importpandasaspdpeople=pd.read_excel("C:/Temp
  • 「日拱一码」014 Python常用库——Pandas
    目录数据结构pandas.Series：一维数组，类似于数组，但索引可以是任意类型，而不仅仅是整数pandas.DataFrame：二维表格型数据结构，类似于Excel表格，每列可以是不同的数据类型数据读取与写入读取数据pd.read_csv()：读取CSV文件pd.read_excel()：读取Excel文件pd.read_sql()：从数据库读取数据写入数据DataFrame.to_csv()
  • Spark从入门到熟悉（篇三） 小新学习屋 数据分析spark大数据分布式
    本文介绍Spark的DataFrame、SparkSQL，并进行SparkSQL实战，加强对编程的理解，实现快速入手知识脉络包含如下7部分内容：RDD和DataFrame、SparkSQL的对比创建DataFrameDataFrame保存成文件DataFrame的API交互DataFrame的SQL交互SparkSQL实战参考资料RDD和DataFrame、SparkSQL的对比RDD对比Data
  • Gradio全解10——Data Science And Plots：数据科学与绘图 龙焰智能 Gradio全解教程GradioPlotsDataScienceDatatimefilterseventlistner交互式绘图聚合绘图
    Gradio全解10——DataScienceAndPlots：数据科学与绘图前言本篇摘要10.DataScienceAndPlots：数据科学与绘图10.1API参数10.1.1PlotAPI参数10.1.2EventListenersAPI参数10.2Plots绘图示例10.2.1常用绘图示例1.使用pd.Dataframe绘图2.添加Color并划分系列值3.AggregatingValue
  • Python 数据分析与可视化 Day 10 - 数据合并与连接
    ✅今日目标理解Pandas中数据合并的4种常用方式：concat、merge、join、combine掌握内连接、外连接、左连接、右连接等操作方式掌握按列对齐、按索引对齐的区别为后续数据整合、特征拼接等建模任务做准备一、concat合并（按行/列拼接）df1=pd.DataFrame({"姓名":["张三","李四"],"成绩":[85,90]})df2=pd.DataFrame({"姓名":["
  • Python 数据分析：pandas 的 DataFrame，抽行、抽列、抽行列。df[] / df.loc[] / df.iloc[]，位置索引 / 标签索引，切片 / 不切片 好开心啊没烦恼 Python数据分析python数据分析pandas开发语言数据挖掘
    目录1预备知识：Series1.1生成1.2抽提（1）单条（2）多条不连（3）多条连1.3取值2正文：DataFrame2.1生成df2.2抽提2.2.1抽列（1）单列df[]df.loc[]df.iloc[]（2）多列不连df[]df.loc[]df.iloc[]（3）多列连df[]←不存在这种抽提法！df.loc[]df.iloc[]2.2.2抽行（1）单行df[]df.loc[]df.ilo
  • 解线性方程组 qiuwanchi
    package gaodai.matrix; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Scanner; public class Test { public static void main(String[] args) { Scanner scanner = new Sc
  • 在mysql内部存储代码 annan211 性能mysql存储过程触发器
    在mysql内部存储代码 在mysql内部存储代码，既有优点也有缺点，而且有人倡导有人反对。 先看优点： 1 她在服务器内部执行，离数据最近，另外在服务器上执行还可以节省带宽和网络延迟。 2 这是一种代码重用。可以方便的统一业务规则，保证某些行为的一致性，所以也可以提供一定的安全性。 3 可以简化代码的维护和版本更新。 4 可以帮助提升安全，比如提供更细
  • Android使用Asynchronous Http Client完成登录保存cookie的问题 hotsunshine android
    Asynchronous Http Client是android中非常好的异步请求工具 除了异步之外还有很多封装比如json的处理，cookie的处理 引用 Persistent Cookie Storage with PersistentCookieStore This library also includes a PersistentCookieStore whi
  • java面试题 Array_06 java面试
    java面试题 第一，谈谈final, finally, finalize的区别。 final-修饰符（关键字）如果一个类被声明为final，意味着它不能再派生出新的子类，不能作为父类被继承。因此一个类不能既被声明为 abstract的，又被声明为final的。将变量或方法声明为final，可以保证它们在使用中不被改变。被声明为final的变量必须在声明时给定初值，而在以后的引用中只能
  • 网站加速 oloz 网站加速
    前序:本人菜鸟，此文研究总结来源于互联网上的资料，大牛请勿喷！本人虚心学习，多指教. 1、减小网页体积的大小，尽量采用div+css模式，尽量避免复杂的页面结构，能简约就简约。 2、采用Gzip对网页进行压缩；    GZIP最早由Jean-loup Gailly和Mark Adler创建，用于UNⅨ系统的文件压缩。我们在Linux中经常会用到后缀为.gz
  • 正确书写单例模式 随意而生 java 设计模式 单例
    　　单例模式算是设计模式中最容易理解，也是最容易手写代码的模式了吧。但是其中的坑却不少，所以也常作为面试题来考。本文主要对几种单例写法的整理，并分析其优缺点。很多都是一些老生常谈的问题，但如果你不知道如何创建一个线程安全的单例，不知道什么是双检锁，那这篇文章可能会帮助到你。 　　懒汉式，线程不安全 　　当被问到要实现一个单例模式时，很多人的第一反应是写出如下的代码，包括教科书上也是这样
  • 单例模式 香水浓 java
    懒汉  调用getInstance方法时实例化 public class Singleton { private static Singleton instance; private Singleton() {} public static synchronized Singleton getInstance() { if(null == ins
  • 安装Apache问题：系统找不到指定的文件 No installed service named "Apache2" AdyZhang apachehttp server
    安装Apache问题：系统找不到指定的文件 No installed service named "Apache2" 每次到这一步都很小心防它的端口冲突问题，结果，特意留出来的80端口就是不能用，烦。 解决方法确保几处： 1、停止IIS启动 2、把端口80改成其它 （譬如90，800，，，什么数字都好） 3、防火墙(关掉试试) 在运行处输入 cmd 回车，转到apa
  • 如何在android 文件选择器中选择多个图片或者视频？ aijuans android
    我的android app有这样的需求，在进行照片和视频上传的时候，需要一次性的从照片/视频库选择多条进行上传 但是android原生态的sdk中，只能一个一个的进行选择和上传。 我想知道是否有其他的android上传库可以解决这个问题，提供一个多选的功能，可以使checkbox之类的，一次选择多个 处理方法 官方的图片选择器(但是不支持所有版本的androi，只支持API Level
  • mysql中查询生日提醒的日期相关的sql baalwolf mysql
    SELECT sysid,user_name,birthday,listid,userhead_50,CONCAT(YEAR(CURDATE()),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d')),CURDATE(),  dayofyear( CONCAT(YEAR(CURDATE()),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d')))-dayofyear(
  • MongoDB索引文件破坏后导致查询错误的问题 BigBird2012 mongodb
    问题描述： MongoDB在非正常情况下关闭时，可能会导致索引文件破坏，造成数据在更新时没有反映到索引上。 解决方案：   使用脚本，重建MongoDB所有表的索引。 var names = db.getCollectionNames(); for( var i in names ){ var name = names[i]; print(name);
  • Javascript Promise bijian1013 JavaScriptPromise
            Parse JavaScript SDK现在提供了支持大多数异步方法的兼容jquery的Promises模式，那么这意味着什么呢，读完下文你就了解了。 一.认识Promises         “Promises”代表着在javascript程序里下一个伟大的范式，但是理解他们为什么如此伟大不是件简
  • [Zookeeper学习笔记九]Zookeeper源代码分析之Zookeeper构造过程 bit1129 zookeeper
       Zookeeper重载了几个构造函数，其中构造者可以提供参数最多，可定制性最多的构造函数是     public ZooKeeper(String connectString, int sessionTimeout, Watcher watcher, long sessionId, byte[] sessionPasswd, boolea
  • 【Java命令三】jstack bit1129 jstack
    jstack是用于获得当前运行的Java程序所有的线程的运行情况(thread dump），不同于jmap用于获得memory dump   [hadoop@hadoop sbin]$ jstack Usage: jstack [-l] <pid> (to connect to running process) jstack -F
  • jboss 5.1启停脚本　动静分离部署 ronin47
    以前启动jboss，往各种xml配置文件，现只要运行一句脚本即可。start nohup sh /**/run.sh -c servicename  -b ip -g  clustername   -u broatcast jboss.messaging.ServerPeerID=int  -Djboss.service.binding.set=p
  • UI之如何打磨设计能力? brotherlamp UIui教程ui自学ui资料ui视频
      在越来越拥挤的初创企业世界里，视觉设计的重要性往往可以与杀手级用户体验比肩。在许多情况下，尤其对于 Web 初创企业而言，这两者都是不可或缺的。前不久我们在《右脑革命：别学编程了，学艺术吧》中也曾发出过重视设计的呼吁。如何才能提高初创企业的设计能力呢?以下是 9 位创始人的体会。 1.找到自己的方式 如果你是设计师，要想提高技能可以去设计博客和展示好设计的网站如D-lists或
  • 三色旗算法 bylijinnan java算法
    import java.util.Arrays; /** 问题： 假设有一条绳子，上面有红、白、蓝三种颜色的旗子，起初绳子上的旗子颜色并没有顺序， 您希望将之分类，并排列为蓝、白、红的顺序，要如何移动次数才会最少，注意您只能在绳 子上进行这个动作，而且一次只能调换两个旗子。 网上的解法大多类似： 在一条绳子上移动，在程式中也就意味只能使用一个阵列，而不使用其它的阵列来
  • 警告:No configuration found for the specified action: \'s chiangfai configuration
    1.index.jsp页面form标签未指定namespace属性。 <!--index.jsp代码--> <%@taglib prefix="s" uri="/struts-tags"%> ... <s:form action="submit" method="post"&g
  • redis -- hash_max_zipmap_entries设置过大有问题 chenchao051 redishash
    使用redis时为了使用hash追求更高的内存使用率，我们一般都用hash结构，并且有时候会把hash_max_zipmap_entries这个值设置的很大，很多资料也推荐设置到1000，默认设置为了512，但是这里有个坑   #define ZIPMAP_BIGLEN 254 #define ZIPMAP_END 255     /* Return th
  • select into outfile access deny问题 daizj mysqltxt导出数据到文件
    本文转自：http://hatemysql.com/2010/06/29/select-into-outfile-access-deny%E9%97%AE%E9%A2%98/ 为应用建立了rnd的帐号，专门为他们查询线上数据库用的，当然，只有他们上了生产网络以后才能连上数据库，安全方面我们还是很注意的，呵呵。 授权的语句如下： grant select on armory.* to rn
  • phpexcel导出excel表简单入门示例 dcj3sjt126com PHPExcelphpexcel
    <?php error_reporting(E_ALL); ini_set('display_errors', TRUE); ini_set('display_startup_errors', TRUE);   if (PHP_SAPI == 'cli') die('This example should only be run from a Web Brows
  • 美国电影超短200句 dcj3sjt126com 电影
    1. I see． 我明白了。2. I quit! 我不干了!3. Let go! 放手!4. Me too． 我也是。5. My god! 天哪!6. No way! 不行!7. Come on． 来吧(赶快)8. Hold on． 等一等。9. I agree。 我同意。10. Not bad． 还不错。11. Not yet． 还没。12. See you． 再见。13. Shut up!
  • Java访问远程服务 dyy_gusi httpclientwebservicegetpost
        随着webService的崛起，我们开始中会越来越多的使用到访问远程webService服务。当然对于不同的webService框架一般都有自己的client包供使用，但是如果使用webService框架自己的client包，那么必然需要在自己的代码中引入它的包，如果同时调运了多个不同框架的webService，那么就需要同时引入多个不同的clien
  • Maven的settings.xml配置 geeksun settings.xml
    settings.xml是Maven的配置文件，下面解释一下其中的配置含义： settings.xml存在于两个地方： 1.安装的地方：$M2_HOME/conf/settings.xml 2.用户的目录：${user.home}/.m2/settings.xml 前者又被叫做全局配置，后者被称为用户配置。如果两者都存在，它们的内容将被合并，并且用户范围的settings.xml优先。
  • ubuntu的init与系统服务设置 hongtoushizi ubuntu
    转载自：  http://iysm.net/?p=178 init Init是位于/sbin/init的一个程序，它是在linux下，在系统启动过程中，初始化所有的设备驱动程序和数据结构等之后，由内核启动的一个用户级程序，并由此init程序进而完成系统的启动过程。 ubuntu与传统的linux略有不同，使用upstart完成系统的启动，但表面上仍维持init程序的形式。 运行
  • 跟我学Nginx+Lua开发目录贴 jinnianshilongnian nginxlua
    使用Nginx+Lua开发近一年的时间，学习和实践了一些Nginx+Lua开发的架构，为了让更多人使用Nginx+Lua架构开发，利用春节期间总结了一份基本的学习教程，希望对大家有用。也欢迎谈探讨学习一些经验。    目录 第一章 安装Nginx+Lua开发环境 第二章 Nginx+Lua开发入门 第三章 Redis/SSDB+Twemproxy安装与使用 第四章 L
  • php位运算符注意事项 home198979 位运算PHP&
    $a = $b = $c = 0; $a & $b = 1; $b | $c = 1  问a,b,c最终为多少?   当看到这题时，我犯了一个低级错误，误 以为位运算符会改变变量的值。所以得出结果是1 1 0 但是位运算符是不会改变变量的值的，例如： $a=1;$b=2; $a&$b;  这样a,b的值不会有任何改变
  • Linux shell数组建立和使用技巧 pda158 linux
    1.数组定义 　　[chengmo@centos5 ~]$ a=(1 2 3 4 5) 　　[chengmo@centos5 ~]$ echo $a 　　1 　　一对括号表示是数组，数组元素用“空格”符号分割开。 　　 2.数组读取与赋值 　　得到长度： 　　[chengmo@centos5 ~]$ echo ${#a[@]} 　　5 　　用${#数组名[@或
  • hotspot源码(JDK7) ol_beta javaHotSpotjvm
    源码结构图，方便理解：   ├─agent                            Serviceab
  • Oracle基本事务和ForAll执行批量DML练习 vipbooks oraclesql
    基本事务的使用： 从账户一的余额中转100到账户二的余额中去，如果账户二不存在或账户一中的余额不足100则整笔交易回滚 select * from account; -- 创建一张账户表 create table account( -- 账户ID id number(3) not null, -- 账户名称 nam
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他