# -*- coding: gbk -*- def uniq(ls): lsCopy=[e for e in ls] for i in xrange(1,len(ls)): for j in xrange(i): if ls[j]!=ls[i]: pass else: lsCopy.remove(ls[i])#如果有removeAt(index)方法更好 return lsCopy if __name__=='__main__': ls=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,7,2,3,6] p

.最大的错误:    在对数据排重的时候,首先想到的就是Distinct,虽然这很管用,但多数场合下不适用,因为通常排重后还要做进一步处理,比如对编号排重后要按日期统计等. 无法排重的Group by ... having ...    虽然可以用Group by userid having count(*) =1 或者>1 ,但只能找出重复或者不重复的记录,好像达不到distinct 的效果(我是没做到,啊笨). 这个可以:    用select * from table t where no

集合set 集合是无序的,不重复的数据集合,它里面的元素是可哈希的(不可变类型),但是集合本身是不可哈希(所以集合做不了字典的键)的.以下是集合最重要的两点: 去重,把一个列表变成集合,就自动去重了. 关系测试,测试两组数据之前的交集.差集.并集等关系. 1,集合的创建. set1 = set({1,2,'barry'}) set2 = {1,2,'barry'} print(set1,set2) # {1, 2, 'barry'} {1, 2, 'barry'} 2,集合的增. set1 =

微信公众号开发系列教程一(调试环境部署) 微信公众号开发系列教程一(调试环境部署续:vs远程调试) C#微信公众号开发系列教程二(新手接入指南) C#微信公众号开发系列教程三(消息体签名及加解密) C#微信公众号开发系列教程四(接收普通消息) C#微信公众号开发系列教程五(接收事件推送与消息排重) C#微信公众号开发系列教程六(被动回复与上传下载多媒体文件) 在上一篇的博文中讲到,微信的消息可以大体分为两种类型,一种是包括:文本,语音,图片等的普通消息,另一种就是本篇要将的事件类型.包括:关注/

原文链接:https://www.cnblogs.com/baochuan/p/9089244.html  背景     提升产品体验,节省用户感知度.——想想,如果看到一堆相似性很高的新闻,对于用户的留存会有很大的影响.     技术方案1.信息指纹算法   思路:为每个网页计算出一组信息指纹(Fingerprint).比较两个网页相同信息指纹数量,从而判断内容的重叠性.   步骤: 1)提取网页正文信息特征(通常是一组词),并进行向量化处理(权重算法:如nf/df). 2)取前N个信息特征,

操作系统: CentOS 6.9_x64 python语言版本: 2.7.13 问题描述 现有一个tcp客户端程序,需定期从服务器取数据,但由于种种原因(网络不稳定等)需要自动重连. 测试服务器示例代码: https://github.com/mike-zhang/pyExamples/blob/master/socketRelate/tcpServer1_multithread.py 解决方案 ''' tcp client with reconnect E-Mail : Mike_Zhang@

经常接到要对网站的会员进行站内信.手机短信.email进行群发信息的通知,用户列表一般由别的同事提供,当中难免会有重复,为了避免重复发送,所以我在进行发送信息前要对他们提供的用户列表进行排重. 假如得到一个uid列表,数量在百万行以上,格式如下: 10001000 10001001 10001002 ................ 10001000 ................ 2881064151 其实利用php数组的特性,很好进行排重,我们先来看一下php数组的定义:PHP 中的数组实

数据框(Dataframe)作为一种十分标准的数据结构,是数据分析中最常用的数据结构,在Python和R中各有对数据框的不同定义和操作. Python 本文涉及Python数据框,为了更好的视觉效果,使用jupyter notebook作为演示的编辑器;Python中的数据框相关功能集成在数据分析相关包pandas中,下面对一些常用的关于数据框的知识进行说明: 1.数据框的创建 import pandas as pd from numpy import random a = [i for i i

本文实例讲述了C#微信公众号开发之接收事件推送与消息排重的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 微信服务器在5秒内收不到响应会断掉连接,并且重新发起请求,总共重试三次.这样的话,问题就来了.有这样一个场景:当用户关注微信账号时,获取当前用户信息,然后将信息写到数据库中.类似于pc端网站的注册.可能由于这个关注事件中,我们需要处理的业务逻辑比较复杂.如送积分啊,写用户日志啊,分配用户组啊.等等……一系列的逻辑需要执行,或者网络环境比较复杂,无法保证5秒内响应当前用户的操作,那如果当操作尚未完

Python之数据规整化:清理.转换.合并.重塑 1. 合并数据集 pandas.merge可根据一个或者多个不同DataFrame中的行连接起来. pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起. 实例方法combine_first可以将重复数据编接在一起,用一个对象中的值填充另一个对象中的缺失值. 2. 数据风格的DataFrame合并操作 2.1 数据集的合并(merge)或连接(jion)运算时通过一个或多个键将行链接起来的.如果没有指定,merge就会将重叠列的列名当做键

Python拥有着极其丰富且稳定的数据科学工具环境.遗憾的是,对不了解的人来说这个环境犹如丛林一般(cue snake joke).在这篇文章中,我会一步一步指导你怎么进入这个PyData丛林. 你可能会问,很多现有的PyData包推荐列表怎么样?我觉得对新手来说提供太多的选择可能会受不了.因此这里不会提供推荐列表,我要讨论的范围很窄,只集中于10%的工具,但它们可以完成你90%的工作.当你掌握这些必要的工具后,你就可以浏览PyData工具的长列表了,选择自己接下来要使用的. 值得一提的是,我介

相对1150题来说,这道题的N可能超过10,所以需要进行排重,即相同状态的魔板不要重复压倒队列里,这里我用map储存操作过的状态,也可以用康托编码来储存状态,这样时间缩短为0.03秒.关于康托展开可以参考,其可用数学归纳法证明:http://www.cnblogs.com/1-2-3/archive/2011/04/25/generate-permutation-part2.html #include <bits/stdc++.h> using namespace std; map<in

用 Python 排序数据的多种方法 目录 [Python HOWTOs系列]排序 Python 列表有内置就地排序的方法 list.sort(),此外还有一个内置的 sorted() 函数将一个可迭代对象(iterable)排序为一个新的有序列表. 本文我们将去探索用 Python 做数据排序的多种方法. 排序基础 简单的升序排序非常容易:只需调用 sorted() 函数,就得到一个有序的新列表: 你也可以使用 list.sort() 方法,此方法为就地排序(并且返回 None 来避免混淆).

排重统计 cat a.txt | awk -F ';' '{print $2}' | sort -u | wc -l

数据块重分布sbin/start-balancer.sh -threshold <percentage of disk capacity>percentage of disk capacityHDFS达到平衡状态的磁盘使用率偏差值值越低各节点越平衡,但消耗时间也更长

接到了一个新的需求,拿到需求的时候瞬间有点头大,因为实在是有些棘手. 我们这个系统本身是个接口系统,总接口数大概在200个左右.外部会有很多用户在 不同的时间拿着不同参数去调我们的这些接口,用户的调集记录会写在数据库的一个 日志表里.日志表字段大概有url(带参数),用户id,调用时间,返回结果等等等 等.现在的需求是,查询一定时间范围内(12月)里,同一个用户在7天之内调用的 接口url和时间. 麻烦的是接口url本身比较复杂.它的长度大约在200-500,里面有几个麻烦的参数: 一个是时间戳

python爬虫+数据可视化项目(一) 爬取目标:中国天气网(起始url:http://www.weather.com.cn/textFC/hb.shtml#) 爬取内容:全国实时温度最低的十个城市气温排行榜 使用工具:requests库实现发送请求.获取响应. beautifulsoup实现数据解析.提取和清洗 pyechart模块实现数据可视化 爬取结果:柱状图可视化展示: 直接放代码(详细说明在注释里,欢迎同行相互交流.学习~): import requests from bs4 impo

python调用数据返回字典dict数据的现象2 思考: 话题1连接:https://www.cnblogs.com/zwgbk/p/10248479.html在打印和添加时候加上内存地址id(),可以查看结果.可以得出结论:1.在make()函数里,生成数据的两种不同赋值方式. 1.1第一种情况,是在一个内存地址生成了一个空的字典.随后每次调用数据时候改变这个内存地址的里的数据. 1.2第二种情况,是在每次调用数据的时候,都生成不同内存地址的字典.2.添加进list后,并不是把数据直接保存在l

python调用数据返回字典dict数据的现象1 思考: 可以看到这两种情况,区别在于构造函数make()里赋值给字典dict的方式不同.使用相同的调用方式,而结果却完全不同.可以看到第二种情况才是我们想要的结果.目前不知道第一种情况为何会出现这样的结果,是何种原因造成的?话题2:https://www.cnblogs.com/zwgbk/p/10251909.html 说明: 第一种情况 键入代码: def make(): dict= { 'a': None } for a in range(

快排算法 ​ 简单来说就是定一个位置然后,然后把比它小的数放左边,比他大的数放右边,这显然是一个递归的定义,根据这个思路很容易可以写出快排的代码 ​ 快排是我学ACM路上第一个让我记住的代码,印象很深刻,以前学的是Pascal,写这个要写好长一串,但是因为和归并排序比起来还算短的,也就背下来了.好奇的我点开百科看python的快排代码,就看到了如下代码: #quick sort def quickSort(L, low, high): i = low j = high if i >= j: re