jieba官方文档 1.jieba分词的四种模式 精确模式.全模式.搜索引擎模式.paddle模式 精确模式:把文本精确的切分开,不存在冗余单词,适合文本分析: 全模式:把文本中所有可能的词语都扫描出来,不能解决歧义,有冗余 搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长单词再次切分,提高召回率,适用于搜索引擎分词 paddle模式:利用PaddlePaddle深度学习框架,训练序列标注(双向GRU)网络模型实现分词.同时支持词性标注.paddle模式需要安装paddlepaddle-tiny pip

# cat /root/.bash_history  | awk '{print $1}' | sort | uniq -c | sort -nr | head history      查看命令历史记录 awk          用awk工具切割,以空格为分隔符,打印第二个, sort         对命令进行排序 uniq -c       重复的只显示一行,并在每行行首加上本行在文件中出现的次数 sort -k1,1nr   按照第一个字段(数值)进行逆序排序,即从大到小 head  1

使用python找出nginx访问日志中访问次数最多的10个ip排序生成网页 方法1:linux下使用awk命令 # cat access1.log | awk '{print $1" "$7" "$9}'|sort -n|uniq -c |sort -n -r|head -10 方法2:通过python处理日志 #encoding=utf-8 # 找到日志中的top 10,日志格式如下 #txt = '''100.116.167.9 - - [22/Oct/201

大锅在做外卖,给我说能否统计出这半年点餐次数最多的10个顾客,我不知道APP本身是否有这个功能,想了下最近用selenium较多,就用selenium尝试下吧. 1 定义一个类,这里先描述需要的属性和方法,后面再依次具体分析: class Order: def __init__(self, url, username, password): # URL以及用户名和密码 self.url = url self.username = username self.password = password

cpu时间是一项重要的资源,有时,我们需要跟踪某个时间内占用cpu周期最多的进程.在普通的桌面系统或膝上系统中,cpu处于高负荷状态也许不会引发什么问题.但对于需要处理大量请求的服务器来讲,cpu是极其重要的资源.通过监视某个时期内cpu的使用情况,我们可以找出长期占用cpu的进程并对其进行优化,或调试其它相关问题. 在linux系统中,ps命令用于收集系统中进程的详细信息.这些信息包括cpu使用情况.正在执行的命令.内存使用.进程状态等.记录在一个小时内占用过的cpu的进程,然后通过恰当地运用

linux下获取占用CPU资源最多的10个进程,可以使用如下命令组合: ps aux|head -1;ps aux|grep -v PID|sort -rn -k +3|head linux下获取占用内存资源最多的10个进程,可以使用如下命令组合: ps aux|head -1;ps aux|grep -v PID|sort -rn -k +4|head 命令组合解析(针对CPU的,MEN也同样道理): ps aux|head -1;ps aux|grep -v PID|sort -rn -k

linux下获取占用CPU资源最多的10个进程,可以使用如下命令组合: ps aux|head -1;ps aux|grep -v PID|sort -rn -k +3|head linux下获取占用内存资源最多的10个进程,可以使用如下命令组合: ps aux|head -1;ps aux|grep -v PID|sort -rn -k +4|head 命令组合解析(针对CPU的,MEN也同样道理): ps aux|head -1;ps aux|grep -v PID|sort -rn -k

CREATE TABLE emp(id INT PRIMARY KEY,NAME VARCHAR(11),dep_id INT ,salary INT); CREATE TABLE dept(id INT PRIMARY KEY,NAME VARCHAR(11),parentid INT); 获取各部门人数信息: SELECT e.dep_id,d.name,COUNT(e.dep_id) FROM emp e,dept d WHERE e.dep_id=d.id GROUP BY e.dep_

1.1.1 统计使用命令最多的20条 [root@ob1 ~]# history|awk '{ml[$2]++}END{for (i in ml) print i,ml[i]}'|sort -nrk 2|head -20 ps 20 grep 12 man 10 jobs 9 [root@ob1 ~]# history|awk '{ml[$2]++}END{for (i in ml) print i,ml[i]}'|sort -nrk 2|head -20|column -t ps       

来源于:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24627923 2016年接近尾声,在最近的几篇文章中,会整理总结一些2016年度开源项目.今天整理的是:2016年度GitHub最受欢迎的开源项目总榜. 作者:路人甲链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24627923来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 在过去的2016年里面,GitHub最受欢迎.Stars最多的项目分别是哪些呢?赶紧来,看看文章跟着这些

1 性能: 解析下面代码慢在哪里def strtest1(num):str='first'for i in range(num):str+="X"return str解析:python中str是一个不可变类型,每次迭代,都会生成一个新的str来储存对象,当num特别大的时候,就会创建很多的str,所有对内存的占用也会特别的大. 2 闭包:写一个函数,接收整数参数n,返回一个函数,函数的功能是把函数的参数和n相乘并把结果返回def func(n): def func1(val): ret

题目很清晰,直接上python代码 import pandas as pd import copy class BenchMark: def __init__(self): self.MIN = 10000 self.data = 0 def Reset(self): self.MIN = 10000 self.data = 0 dictCounts = {} dictTop10_D2C = {} BENCH_MARK = BenchMark() LAST_BENCH_MARK = BenchM

#!/usr/bin/python #Filename: readlinepy.py import sys,re urldir=r"C:\python27\a.txt" distone={} numTen=[] #先文档变成一个字典 f=open(urldir,'r') for line in f.readlines(): #去掉非字符的符号 line = re.sub('\W'," ",line) lineone=line.split() for keyone i

算法思想:分而治之+Hash 1.IP地址最多有2^32=4G种取值情况,所以不能完全加载到内存中处理: 2.可以考虑采用分而治之的思想,按照IP地址的Hash(IP) % 1024的值,把海量IP日志分别存储到1024个小文件中,这样,每个小文件最多包含4MB个IP地址: 这样的话,通过计算IP的Hash值,相同IP肯定会放到一个文件中,当然不同的IP的Hash值也可能相同,就存在一个小文件中. 3.对于每一个小文件,可以构建一个IP为key,出现的次数为value的Hash Map,同时记录

脚本内容如下: ------------------------------------------------------------------------------------------------------- #!/bin/sh #定义变量 secs=3600unit_time=60 stepts=$(( $secs / $unit_time )) echo CPU usage...; for((i=0;i<stepts;i++))do    ps -eo comm,pcpu |

IO流: 处理数据类型:字节流(InputStream  OutputStream)和字节流(Reader  Writer) 数据流向不同:输入流和输出流(FileInputStream   FileOutputStream) 输入流: InputStream 是所有的输入字节流的父类,它是一个抽象类. ByteArrayInputStream.StringBufferInputStream.FileInputStream 是三种基本的介质流,它们分别从Byte 数组.StringBuffer.

awk是Linux系统下一个处理文本的编程语言工具,能用简短的程序处理标准输入或文件.数据排序.计算以及生成报表等等,应用非常广泛.基本的命令语法:awk option 'pattern {action}' file下面根据工作经验总结了10个实用的awk案例,面试笔试题也经常会出,供朋友们参考学习. 1.分析访问日志(Nginx为例) 日志格式: '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" $status $body_b

全部代码都已上传至我的KLab-

awk分析日志常用高级使用命令方法 分析访问日志(Nginx为例) 日志格式: '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" $status $body_bytes_sent "$http_referer" "$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"' 统计访问IP次数: # awk '{a[$1]++}END{for(i

通过Nginx日志,可以简单分析WEB网站的运行状态.数据报表.IP.UV(unique visitor指独立访客访问数,一台电脑终端为一个访客.).PV(page view即页面访问量,每打开一次页面PV计数+1,刷新页面也是)访问量等需求,如下为常用需求分析: (1) 统计Nginx服务器独立IP数. awk '{print $1}' access.log |sort -r|uniq -c | wc -l (2) 统计Nginx服务器总PV量. awk '{print $7}' access

#!/bin/bash export PATH=/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/root/bin # Nginx 日志格式: # log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ' # '$status $body_bytes_sent "$http_referer" ' # '"$http_us