原则1:不优化 原则2:不要优化那些不重要的部分(否则会降低可读性) 解决方案: 1. 使用函数,局部变量比全局变量快很多.尽量使用函数,如main() 2. 有选择性的消除属性访问. 如多用 from math import sqrt 而不要直接再程序中多次调用 math.sqrt(), 或直接声明局部变量. import math def compute_roots(nums): sqrt = math.sqrt res = [] res_append = res.append for n

Hello,大家好,我是楼下小黑哥~ 如果给你一个包含一亿行数据的超大文件,让你在一周之内将数据转化导入生产数据库,你会如何操作? 上面的问题其实是小黑哥前段时间接到一个真实的业务需求,将一个老系统历史数据通过线下文件的方式迁移到新的生产系统. 由于老板们已经敲定了新系统上线时间,所以只留给小黑哥一周的时间将历史数据导入生产系统. 由于时间紧,而数据量又超大,所以小黑哥设计的过程想到一下解决办法: 拆分文件 多线程导入 欢迎关注我的公众号:小黑十一点半,获得日常干货推送.如果您对我的专题内容感兴

上千万或上亿的数据,如今的机器的内存应该能存下.所以考虑採用hash_map/搜索二叉树/红黑树等来进行统计次数. 然后就是取出前N个出现次数最多的数据了,能够用第2题提到的堆机制完毕. #include "IOSTREAM" #include<hash_map> #include<string> #include<map> using namespace std; int main(void) { //海量待统计数据 char* a[5]={&qu

平时都是几百万的数据量,这段时间公司中了个大标,有上亿的数据量. 现在情况是数据已经在数据库里面了,需要用R分析,但是完全加载不进来内存. 面对现在这种情况,R提供了ff, ffbase , ETLUtils  的解决方案. 它可以很简单的加载,转换数据库的数据进入R内存,ETLUtils 包现在已经扩展了read.odbc.ffdf 方法用来查询Oracle, MySQL, PostgreSQL & sqlite databases.. 下面我们就来展示一个例子. require(ETLUti

面试题 & 真实经历 面试题:在数据量很大的情况下,怎么实现深度分页? 大家在面试时,或者准备面试中可能会遇到上述的问题,大多的回答基本上是分库分表建索引,这是一种很标准的正确回答,但现实总是很骨感,所以面试官一般会追问你一句,现在工期不足,人员不足,该怎么实现深度分页? 这个时候没有实际经验的同学基本麻爪,So,请听我娓娓道来. 惨痛的教训 首先必须明确一点:深度分页可以做,但是深度随机跳页绝对需要禁止. 上一张图: 你们猜,我点一下第142360页,服务会不会爆炸? 像MySQL,Mongo

[转]Python用数据说明程序员需要掌握的技能 https://blog.csdn.net/HuangZhang_123/article/details/80497951 当下是一个大数据的时代,各个行业都离不开数据的支持.因此,网络爬虫就应运而生.网络爬虫当下最为火热的是Python,Python开发爬虫相对简单,而且功能库相当完善,力压众多开发语言. 本次教程我们爬取前程无忧的招聘信息来分析Python程序员需要掌握那些编程技术.首先在谷歌浏览器打开前程无忧的首页,按F12打开浏览器的开发

背景 不知不觉中,我们已经完成了所有的编程工作.接下来,我们需要把 Python 程序 做 容器化 (Docker)部署. 思考 考虑到项目的实际情况,“持久化天气”的功能将会是一个独立的功能模块发布(用户可选).因此,个人觉得没有必要放到项目总体的 docker-compose 里面去统一处理, 那么我们可以将它作为一个单独的 docker container 来部署:通过 docker run 的方式运行 docker container: 并启动 python 程序. Python 程序

[数据溢出问题] overflow:溢出 overflow:上溢 underflow:下溢 数据溢出包括上溢和下溢. 上溢可以理解为:你想用一个int类型来保存一个非常非常大的数,而这个超出了int类型所能表示的最大的数的范围. 下溢同理:你要用double来表示一个非常非常小的数,超出它所能表示的最小数时,就会发生数据溢出错误.   [如何避免Python程序下溢问题] 浮点数的下溢一般是由很多很小的数(如很多独立同分布数据的概率相乘)的连乘造成的,连乘后的数值有时候会达到负几十万个指数级.

原帖参见(需自备梯子):https://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:1htdR2EXj5wJ:https://www.digitalocean.com/community/tutorials/how-to-set-up-a-jupyter-notebook-to-run-ipython-on-ubuntu-16-04+&cd=1&hl=zh-CN&ct=clnk&gl=cn#step-2- 在远程服务器上写Py

真正的落地部署都是希望程序跑在集群下,而不是单机版下测测玩玩,所以这篇就来聊一下怎么使用docker swarm进行部署,因为是swarm是docker自带的, 所以部署起来还是非常简单的. 一:前置条件 准备三台centos机器: 192.168.23.154 manager 192.168.23.155 work1 192.168.23.156 work2 二:构建集群 1.  manger节点上使用 docker swarm init 即可创建只有一个master节点的集群. [root@

生产环境zabbix3.2上亿的表数据通过表分区的方式进行历史数据清理 zabbix服务器经常报警io过载,在报警的时候发现是数据库在删除历史数据时耗时较长 数据库积攒了大量的历史数据信息,主要集中在zabbix的history.history_uint.history_str.history_text.trends.trends_uint这几个表中 需要进行清理,两种清理方式: .直接清空表,最省事,速度最快,缺陷是会丢失所有的监控历史数据 具体清理语句如下: use zabbix; trun

自 2010 年推出除虫赏金项目以来,谷歌已经向安全研究人员支付了超过 1500 万美元的奖励.今天,这家科技巨头宣布进一步拓展 Google Play 安全奖励项目(GPSRP)的范围,以覆盖上亿的 Android 应用程序.与此同时,谷歌与 HackerOne 合作推出了开发者数保护奖励(DDPRP)项目,适用于针对 Android 应用.OAuth 项目.以及 Chrome 扩展程序的数据滥用. 谷歌认为,除虫奖励项目是其内部安全计划的一个有力补充,能够激励个人和安全研究机构帮助其找到缺陷

.Net越来越拥抱开源了,今天就试了如何让.Net程序跑在Linux上,果然再无人可以阻挡.Net的脚步了. Linux Disibutaion:Open Logic 7.2 1.Install .NET Core SDK SSH进入Linux,输入如下命令: sudo yum install libunwind libicu curl -sSL -o dotnet.tar.gz https://go.microsoft.com/fwlink/?LinkID=827529 sudo mkdir

天行健,君子以自强不息:地势坤,君子以厚德载物! 好了废话不多说,正式进入主题,前段时间应朋友的请求,爬取了某铝业网站上的数据.刚开始呢,还是挺不愿意的(主要是自己没有完整的爬取过网上的数据哎,即是不自信),但是在兄弟伙的面前不能丢脸卅,硬起头皮都要上,于是乎答应了他,好吧~~~~ 我们的爬取目标: http://www.chalco.com.cn/chalco/ywycp/cpbj/A120401web_1.htm 1.总共63页,每页有十几条的链接 2.爬取连接里面的数据(主要有产品名称.规

转自:http://www.cnblogs.com/xiaoyao2011/archive/2011/09/09/2172427.html 在.NET程序运行过程中,什么是堆,什么是栈? 堆也就是托管堆(managed heap),进程初始化的时候,CLR要保留一块连续的地址空间,这个地址空间最初并没有对应的物理存储空间.这个地址空间就是托管堆. 栈是在程序运行过程中用于保存指令,值类型变量的内存区域(一个线程对应一个栈),栈的结构和数据结构中“栈”的结构是一样的,“先进后出”. 什么情况下会在

pypi注册与配置 在pypi的官网:https://pypi.python.org/pypi 注册自己的账号激活账号之后,我们还需要将在本地配置一份文件 在用户的根目录创建文件 : .pypirc在文件里输入自己的账号和密码 $ nano ~/.pypirc # 创建文件 [distutils] index-servers = pypi [pypi] repository: https://pypi.python.org/pypi username: 你的账号 password: 你的密码 配

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/14588.html 详细说明: Tushare是一个免费.开源的python财经数据接口包.主要实现对股票等金融数据从数据采集.清洗加工 到 数据存储的过程,能够为金融分析人员提供快速.整洁.和多样的便于分析的数据. 完成本项目后,可以进一步通过类似的方法实现股票数据的可视化操作. (代码在python2.7或python3.6下均能正常运行,已在以下环境中进行过测试: python2.7 + tushare0.9.8

本节内容 python 简单介绍 python 2.x 或者python 3.x python 安装 第一个python程序 一.python简单介绍 python的创始人为吉多.范罗苏姆(Guido van Rossum).1989年的圣诞节期间,吉多.范罗苏姆为了在阿姆斯特丹打发时间,决心开发一个新的脚本解释程序,作为ABC语言的一种继承. 最新的TIOBE排行榜,python已经稳居前5位.python崇尚优美.清晰.简单,是一个优秀并广泛使用的语言. 由上图可见,python整体呈上升趋

从SQL Server到MySQL,近百亿数据量迁移实战 狄敬超(3D) 2018-05-29 10:52:48 212 沪江成立于 2001 年,作为较早期的教育学习网站,当时技术选型范围并不大:Java 的版本是 1.2,C# 尚未诞生,MySQL 还没有被 Sun 收购,版本号是 3.23.工程师们选择了当时最合适的微软体系,并在日后的岁月里,逐步从 ASP 过度到 .net,数据库也跟随 SQL Server 进行版本升级. 十几年过去了,技术社区已经发生了天翻地覆的变化.沪江部分业务还