Pysal是基于Python的开源地理处理库,能提供高层次的空间分析功能.

Python程序文件如下: # -*- coding: utf-8 # File : start.py # Author : baoshan import json import pymysql import cx_Oracle import pandas as pd def main(): dataSum = [] connInfo = "connInfo.json" # 配置文件名称 connFile = open(connInfo, 'r', encoding='utf8') c

进行自动化测试过程中,发现需要重新搭建一套自动化测试库,然后利用pl/sql对数据库导出: 进行导入后发现报错ora-12592 :包错误 原因分析,数据量过大,传输超时,需要在Oracle服务端以及客户端配置sqlnet.ora文件(若是linux服务器直接在tnsnames.ora同目录下新建sqlnet.ora文件即可),设置参数SQLNET.SEND_TIMEOUT=600 重新启动监听,问题解决.

一:什么是粘包 “粘包”, 即服务器端你调用时send 2次,但你send调用时,数据其实并没有立刻被发送给客户端,而是放到了系统的socket发送缓冲区里,等缓冲区满了.或者数据等待超时了,数据才会被send到客户端,这样就把好几次的小数据拼成一个大数据,统一发送到客户端了,这么做的目地是为了提高io利用效率,一次性发送总比连发好几次效率高嘛. 但也带来一个问题,就是“粘包”,即2次或多次的数据粘在了一起统一发送了.这里必须要想办法把粘包分开, 因为不分开,你就没办法取出来服务器端返回的命令执

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

开发windows客户端接收RTP视频流,当h264视频达到1080P 60fps的时候,按包来调用recvfrom的函数压力比较大,存在丢包的问题,windows的完成端口的性能效果当然可以解决这个问题,而boost的asio在windows上是基于完成端口来开发的,所以采用boost的asio和环形缓冲区的方法,可以解决接收单路大数据量udp包中丢包的问题. 需要引入的头文件为: #include "CircledBuffer.h" #include <iostream>

0 准备工作 首先,使用pip方法安装pandas和pandas-datareader两个功能包. 安装的方法十分简单,以管理员身份运行cmd. 输入以下命令. $ pip install pandas $ pip install pandas-datareader 需要注意的是,安装pandas时将自动安装numpy等功能包,因此可以使用pandas即代表安装了numpy功能包.今后,在安装所有Python所需功能包时,皆可使用以上方法. 在Yahoo Finance对API进行升级后,你可能

Client 端内的代码: #Author:BigBao #Date:2018/7/4 import socket import struct client=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM) client.connect(('127.0.0.1',8012)) while True: cmd=input('>>>: ').strip() if not cmd:continue client.send(cmd.encode('

客户端发送hello,如果服务端 recv(1) ,那只能接收到 h 这一个字符,然后再recv(1) 一下,可以再接收一个 e , 因为客户端发送的结果长,所以只能把其他的先缓存下来,下次recv的时候再去接收. 这就是粘包,即两次结果粘到一起了. 粘包发生的原因是 socket 缓冲区导致的,如图: ​ 你的程序实际上无权直接操作网卡的,你操作网卡都是通过操作系统给用户程序暴露出来的接口,那每次你的程序要给远程发数据时,其实是先把数据从用户态copy到内核态,这样的操作是耗资源和时间的,频繁

目录 1 TCP的三次握手四次挥手 0 1.1 三次握手 1 1.2 四次挥手 2 2 粘包现象 3 2.1 基于TCP制作远程执行命令操作(win服务端) 4 2.1 基于TCP制作远程执行命令操作(Linux服务端) 5 2.2 粘包产生的原因: 6 3 解决粘包 7 1 TCP的三次握手四次挥手 1.1 三次握手 1 客户端向服务端发起SYN请求,请求建立连接, 2 服务端同意建立连接,回应ACK,同时服务端向客户端发起SYN请求 3 客户端回应ACK 1.2 四次挥手 挥手是任意的,客户

Python之粘包 让我们基于tcp先制作一个远程执行命令的程序(1:执行错误命令 2:执行ls 3:执行ifconfig) 注意注意注意: res=subprocess.Popen(cmd.decode('utf-8'), shell=True, stderr=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE) 的结果的编码是以当前所在的系统为准的,如果是windows,那么res.stdout.read()读出的就是GBK编码的,在接收端需要用GBK解码 且只能

Python 适合大数据量的处理吗? python 能处理数据库中百万行级的数据吗? 处理大规模数据时有那些常用的python库,他们有什么优缺点?适用范围如何? 需要澄清两点之后才可以比较全面的看这个问题: 1. 百万行级不算大数据量,以目前的互联网应用来看,大数据量的起点是10亿条以上. 2. 处理的具体含义,如果是数据载入和分发,用python是很高效的:如果是求一些常用的统计量和求一些基本算法的结果,python也有现成的高效的库,C实现的和并行化的:如果是纯粹自己写的算法,没有任何其他

读者朋友,在比较新的版本(Python 2 >=2.7.9 or Python 3 >=3.4)中,pip或者easy_install 扩展包命令已经默认安装(可查看   你的安装目录\python-(你的版本号)\Scripts),不需要额外手动安装,只需把安装命令加入到环境变量即可. 1 以scikit learn 安装为例子 scikit learn 是Python下开源的机器学习包.(安装环境:win7.0 32bit和Python2.7) 方法一:命令行  easy_install 

一 模块 1.import import module: 将执行文件(module)的目录路径插入到sys.path的第一个位置 执行时: 1.创建新的名称空间 2.执行被调用的模块 第二次调用,不会再执行该模块,只是完成一次引用 (import语句是可以在程序中的任意位置使用的,且针对同一个模块很import多次,为了防止你重复导入,python的优化手段是:第一次导入后就将模块名加载到内存了,后续的import语句仅是对已经加载大内存中的模块对象增加了一次引用,不会重新执行模块内的语句) 2

Python/模块与包之模块 1.什么是模块? 模块就是py文件 2.为什么要用模块? 如果在解释器上进行编码,把解释器关闭之前写的文件就不存在了,如果使用模块的话就能永久保存在磁盘中. 3.如何使用模块? 3.1 import    通过import导入要使用的模块 1 #spam.py 2 print('from the spam.py') 3 4 money=1000 5 6 def read1(): 7 print('spam->read1->money',1000) 8 9 def

黏包现象 让我们基于tcp先制作一个远程执行命令的程序(命令ls -l ; lllllll ; pwd) res=subprocess.Popen(cmd.decode('utf-8'), shell=True, stderr=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE) #结果的编码是以当前所在的系统为准的,如果是windows,那么res.stdout.read()读出的#就是GBK编码的,在接收端需要用GBK解码 #且只能从管道里读一次结果 同时执行多条

一.TCP协议 粘包现象 和解决方案 黏包现象让我们基于tcp先制作一个远程执行命令的程序(命令ls -l ; lllllll ; pwd)执行远程命令的模块 需要用到模块subprocess subprocess通过子进程来执行外部指令,并通过input/output/error管道,获取子进程的执行的返回信息. import subprocess sub_obj = subprocess.Popen( 'ls', #系统指令 shell=True, #固定 stdout=subprocess

0x1.前言 ​ 在现场取证遇到分析流量包的情况会比较少,虽然流量类设备原理是把数据都抓出来进行解析,很大一定程度上已经把人可以做的事情交给了机器自动完成. ​ 可用于PCAP包分析的软件比如科来,Wireshark都是很好用的分析软件,找Pcap解析的编程类代码时发现已经有很多大佬写过Python脚本辅助解析Pcap,也有提取将Pcap信息以界面形式展示出来框架. ​ 本文对利用Python里的Scapy库提取协议五元组信息进行学习性总结,没有用于实战,因为实践过程中发现PCAP读包解包查包速

本节内容 概述 linux下运行效果 sleep解决粘包 服务端插入交互解决粘包问题 一.概述 刚刚我们在window的操作系统上,很完美的解决了,大数据量的数据传输出现的问题,但是在Linux环境下执行会出现什么状况呢?接下来我们拭目以待. 客户端和服务端的代码还是在 day8-接收大数据  中的代码 二.linux下运行效果 2.1.客户端的效果图 我擦咧,出错了,我们来看看出得什么错误?我们先看看服务端的代码: 终于明白了,原来是服务端两次发送给客户端的数据粘在一起了,为什么会造成粘包呐?

模块.异常.运行环境.mysqldb 模块: 顶层文件:作为整个文件的程序入口,就是负责去调用其他文件中的代码来实现程序流程功能的,称为顶层程序文件, 模块文件1 模块文件2 python模块 1.可以将代码量较大的程序分割成多个有组织.彼此独立但又能互相交互的代码片段,这些自我包含的有组织的代码段就是模块 2.模块在物理形式上表现为以.py结尾的代码文件 一个文件被看作一个独立的模块,一个模块也可以被看作是一个文件 模块的文件名就是模块的名字加上扩展名.py 每个模块都有自己的名称空间 3.p

HMM(Hidden Markov Model,隐马尔可夫模型) CRF(Conditional Random Field,条件随机场), RNN深度学习算法(Recurrent Neural Networks,循环神经网络).输入条件连续 LSTM(Long Short Term Memory)则绕开了这些问题依然可以从语料中学习到长期依赖关系,输入条件不连续是用, 核心是实现了  dL(t)dh(t)和  dL(t+1)ds(t)反向递归计算. sigmoid函数,该函数输出0到1之间的值