前一阵子有个同事说,他看不懂从kibana上拉下来的日志,但是又想分析一些数据,感觉很头痛,每次都找开发给他整理一下,但是开发也很忙,要数据的频率也略高,那时候正好我跟这位需求方的项目,负责测试工作.然后,我晚上加班的时候就帮他写了一个很小的程序,帮助这位需求方同事可以随时查看数据.也不会占用任何人太多时间. 解决思路: 一.读取原始报表 这里的config.ini中放的是原始报表名称 [filenames] file_name=XXXXXX.csv 二.拆分数据 三.按照既定规则计算符合fla…

初相识|performance_schema全方位介绍 |导 语 很久之前,当我还在尝试着系统地学习performance_schema的时候,通过在网上各种搜索资料进行学习,但很遗憾,学习的效果并不是很明显,很多标称类似 "深入浅出performance_schema" 的文章,基本上都是那种动不动就贴源码的风格,然后深入了之后却出不来了.对系统学习performance_schema的作用甚微. 现在,很高兴的告诉大家,我们基于 MySQL 官方文档加上我们的验证,整理了一份可以系…

Pandas是为了解决数据分析任务而创建的,纳入了大量的库和标准数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具. 对于Pandas包,在Python中常见的导入方法如下: from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd 首先,我们需要对于Series和DataFrame有个基本的了解: Series:一维数组,类似于Python中的基本数据结构list,区别是Series只允许存储相同的数据类型,这样可以更有效的使用内存,提高运算效…

目录 Pandas 一.简介 1.安装 2.引用方法 二.series 1.创建方法 2.缺失数据处理 2.1 什么是缺失值 2.2 NaN特性 2.3 填充NaN 2.4 删除NaN 2.5 其他方法 3.特性 4.索引取值 5.花式索引 6.整数索引(切片索引) 三.DataFrame 1.创建方式 2.常见属性和方法 2.1 属性 2.2 方法 3.索引和切片 3.1 索引取值 四.处理文件 1.读取文件 2.保存数据到文件 3.其他方法 3.1 显示前n行 3.2 显示后n行 五.处理网…

认识Python是大二的选修 单纯只是想赚学分而已 后来觉得越来越有趣. 一.python简介 简单来说Python 是一个高层次的结合了解释性.编译性.互动性和面向对象的脚本语言.Python 的设计具有很强的可读性,相比其他语言经常使用英文关键字,其他语言的一些标点符号,它具有比其他语言更有特色语法结构.当然这些在网上都能找得到,在这里我就不多说了,在每周五上课的学习过程中,我发现Python有许多与C语言 JAVA不同的地方,Python有自己的特点,让我们这些学习的人更加能够理解和运用,…

软件介绍: Audacity是一个跨平台的声音编辑软件,用于录音和编辑音频,是自由.开放源代码的软件.可在Mac OS X.Microsoft Windows.GNU/Linux和其它操作系统上运作.Audacity在2004年7月获选为SourceForge .net当月最佳推荐项目,2007年7月选多媒体类的SourceForge .net 2007 Community Choice Awards . Audacity 最新版本是于2012年03月13日推出的2.0.0版本,2.0.0版源于…

who? Python是基于Torch的一种使用Python作为开发语言的开源机器学习库．主要是应用领域是在自然语言的处理和图像的识别上．它主要的开发者是Facebook人工智能研究院(FAIR)团队．在2017年1月,在Gihu上被开源了．开源之后,迅速占领了Github的热搜榜．并且凭借着它独特的优势,迅速的流行开来． what? 这么多深度学习框架,为什么选择PyTorch呢? 因为PyTorch是当前难得的简洁优雅且高效快速的框架.当前开源的框架中,没有哪一个框架能够在灵活性.易用性.速…

Java是如何出现的呢?这就要回到1991年,那时候随着单片机的发展,出现了很多微型的系统,Sun公司在这个时候就成立的一个项目组,成员就有我们熟知的“Java之父” 詹姆斯·高斯林,起初的目标是为了占领计算机在家电产品上的嵌入式应用这个市场.首选的开发语言是C++,但是在具体的开发中,发现有写需求是C++不能满足的,比方说,跨平台(一个家电中可能包含多个厂商的芯片),还有就是C++系统过于庞大,而硬件资源有限.为了满足自己的需求,就在C++的基础上开发了Oak(Java的前身)语言. 但是很可…

前言: 在生产环境中,未避免单点故障,每个微服务都会做高可用部署. 通白的说,就是每一个一模一样的服务会根据需求提供多分在多台机器上. 那么在大并发的情况下,如何分配服务可以快速得到响应,就成为了我们要解决的问题. Ribbon就是一款优秀的客户端负载均衡机制. 什么是客户端负载均衡呢? 就是由服务的消费方来设定负载均衡策略,选择服务. 就像我们去超市买东西进行结账时,选择人少的柜台排队. 我们是消费方,排哪个队有我们自己决定. 配置测试环境: 1.配置三台服务提供者机器 2.修改端口号分别为:…

听说NetworkX是一个很牛的复杂网络研究的工具,就来试一下吧. import networkx as nx G= nx.Graph()#建立一个空白的图 G.add_node("node1")#增加一个叫node1的节点 G.add_node(1) G.add_node(2)#增加两个叫做1,2的节点 G.add_edge(1,2)#增加一个连接节点1,2的边 print(G.nodes())#打印图G的节点 print(G.edges())#打印图G的边 nx.draw(G)#绘…