import pandas as pd import numpy as np # 定义一个取数的函数，因为数据量大，分批次取 def read_Data(filePath,size=5000): #两个参数（路径，数据一次提取的行数）size=5000可以根据自己的实际情况调整 df = pd.re ...
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2021-08-10 17:10:00
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两个参数：chunksize，iterator1、chunksizeread_csv 和 read_table 有一个chunksize参数，用以指定一个块大小（每次读取多少行），返回一个可迭代的 TextFileReader 对象。import pandas as pd
reader = pd.read_csv("pff_
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2023-06-26 15:27:09
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一 客户端/服务器架构即C/S架构，包括1.硬件C/S架构(打印机)2.软件C/S架构(web服务)C/S架构与socket的关系：我们学习socket就是为了完成C/S架构的开发二 osi七层网络通信原理：为何学习socket一定要先学习互联网协议：1.首先：本节课程的目标就是教会你如何基于socket编程，来开发一款自己的C/S架构软件2.其次：C/S架构的软件（软件属于应用层）是基于网络进行
在上一篇文章《开源Python爬取复审委决定代码——共享1.9万无效决定》中，公开了从专利复审委网站爬取决定的Python源代码，并共享了所爬取的无效决定和复审决定。从结果来看，大家对共享的决定，特别是无效决定比较感兴趣，百度网盘显示累计保存600多次，下载400多次。为了方便维护，集思广益，我已将源代码托管到GITHUB上，名称为botouzi/Python-patent，网址为：https:/
# Python分批读取数据库教程
## 1. 整体流程
以下是实现“python 分批读取数据库”的整体流程，我们将会逐步进行详细说明。
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ------------- |
| 1 | 连接数据库 |
| 2 | 查询总数据量 |
| 3 | 分批读取数据 |
| 4 | 处理数据 |
| 5
原创
2024-05-23 05:05:02
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# Python直连SQL分批读取数据
在数据处理和分析的过程中，经常会遇到需要从数据库中读取大量数据的情况。如果数据量过大，一次性读取可能会导致内存溢出或性能下降。为了避免这种情况，我们可以使用Python直接连接SQL数据库，并分批读取数据，以提高效率和减少内存使用。
## 为什么要分批读取数据
当数据量较大时，直接一次性读取所有数据可能会导致内存不足的问题。此外，分批读取数据还可以提高
原创
2024-03-18 04:13:46
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在处理大规模数据库时，因内存限制而无法一次性读取所有数据，一种常用的方法是“Python分批读取数据库数据”。该技术可以高效地管理和操作大量数据，通过分批读取减少内存占用，增强了程序的稳定性和效率。
## 环境准备
在开始之前，确保您具备运行代码所需的环境。以下是前置依赖的安装步骤，以确保我们能够顺利地执行数据库操作。
### 前置依赖安装
在Python中使用`pandas`和`SQLA
一、读写分离什么是数据库读写分离？答：一主多从，读写分离，主动同步，是一种常见的数据库架构，一般来说：主库，提供数据库写服务从库，提供数据库读服务主从之间，通过某种机制同步数据，例如mysql的binlog一个组从同步集群通常称为一个“分组”。分组架构究竟解决什么问题？ 答：大部分互联网业务读多写少，数据库的读往往最先成为性能瓶颈，如果希望：线性提升数据库读性能通过消除读写锁冲突提升数据
本篇文章继续上篇关于启动流程分析后进行，上篇中主要介绍了启动流程中主要涉及的JobScheduler和DStreamGraph在启动时的工作，已经知道启动起来之后，主要支撑运作的应该是JobScheduler->JobGenerator->Timer，通过定时器的形式每一个批次进行一次处理，那么每个批次开始定时器发布任务后，一直到当前批次处理完成，中间主要经历了哪些事前呢？对此，本文
# Python分批读取MySQL数据
在处理大量数据时，通常需要将数据分批加载到内存中进行处理，以避免内存溢出的问题。在Python中，我们可以通过分批读取MySQL数据来实现这一目的。本文将介绍如何使用Python来分批读取MySQL数据，并提供代码示例。
## 连接MySQL数据库
首先，我们需要使用Python的`mysql-connector-python`库来连接MySQL数据库
原创
2024-07-07 04:57:28
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# Python分批读取PG操作指南
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何在Python中实现分批读取PG的操作。在这个过程中，你将学习如何使用Python库来连接和读取数据库，以及如何分批处理大量数据，以提高效率。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个操作的流程。下面是一个简单的步骤表格，帮助你更好地理解这个过程。
| 步骤 | 操作 |
|-----
原创
2024-07-09 05:48:16
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载入数据import pandas as pd
lj_data = pd.read_csv('./LJdata.csv')
lj_data.head(2) 规范一点，用英文的column name，这样免去了后续的一些问题(主要是编码问题)lj_data.columnsIndex(['区域', '地址', '标题', '户型', '面积', '价格', '楼层', '建造时间', '朝向', '更
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2023-11-03 06:51:07
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# Python从数据库分批读取数据
在实际的开发中，我们经常需要从数据库中读取大量数据，但一次性读取全部数据可能会导致内存溢出或者性能问题。为了避免这种情况，我们可以采用分批读取数据的方式，即每次读取一定数量的数据，处理完之后再读取下一批数据。本文将介绍如何使用Python从数据库中分批读取数据的方法，并提供代码示例。
## 分批读取数据的方法
在Python中，我们可以使用`fetchm
原创
2024-05-03 04:25:06
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# Python分批读取文件
在处理大型文件时，有时我们会遇到内存不足的问题。为了避免这种情况，一种常见的做法是分批读取文件，即每次只读取文件的一部分内容进行处理。在Python中，我们可以使用一些方法来实现这一功能。
## 为什么需要分批读取文件
当处理大型文件时，一次性将整个文件加载到内存中可能会导致内存溢出的问题。为了避免这种情况，我们可以将文件分成多个部分，每次只读取部分内容进行处理
原创
2024-05-01 03:55:38
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## Python 文件分批读取
在处理大型文件时，一次性将整个文件加载到内存中可能会导致内存不足。为了解决这个问题，我们可以采用分批读取文件的方法。在Python中，我们可以使用`open()`函数和迭代器来实现文件的分批读取。
### 文件分批读取的步骤
1. 使用`open()`函数打开文件。
2. 使用迭代器逐行读取文件内容。
3. 将读取到的内容按批次处理。
### 代码示例
原创
2024-07-17 05:02:21
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在我们的工作中，面临着大量的重复性工作，通过人工方式处理往往耗时耗力易出错。而Python在自动化办公方面具有极大的优势，可以解决我们工作中遇到的很多重复性问题，分分钟搞定办公需求。一、背景在我们经济交往中，有时会涉及到销售合同的批量制作。比如我们需要根据如下合同数据（Excel），进行批量生成销售合同（Word）。二、准备我们首先要准备好一份合同模板（Word），将需要替换的合同数据用{{}}表
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2023-09-05 18:10:22
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所有这些功能都不遵循RFC。它们被最大程度简化以提高性能。--- 什么事RFC？---- Request For Comments（RFC），是一系列以编号排定的文件。文件收集了有关互联网相关信息，以及UNIX和互联网社区的软件文件。一、提取部分 URL 的函数 如果 URL 中不存在相关部分，则返回一个空字符串。--1.protocol--从 URL 中提取协议。典型返回值示例：htt
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2023-07-12 10:58:45
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爬下来的数据就可以进行数据清洗啦！首先确定需要处理的字段。因为后续准备做回归，所以我的变量设置是这样的：清洗前的数据如下所示： 结合模型的变量、数据的字段，可以总结出数据清洗阶段需要完成的任务：house_address中的区级行政区、街道和小区通过连字符连接，需要将其拆分house_rental_area中的面积是字符串格式，需要删掉面积符号再将其转换为数字格式house_layout
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2023-12-14 22:22:44
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遇到问题： 数据库里的数据要都跑一遍，全拿出来会卡爆缓存，还有一种是跑一个删一个。不行数据还要呢，或则复制一份，跑一个删一个。还是不行麻烦。 理想状况：可以分批次取，一次取多少，记录下当前值。以后可以从当前值 ，接着取。 `limit n,m`，表示起始值为n，然后取出m个记录。如果batch si ...
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2021-08-02 15:15:00
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对于一些数据量较大的系统，数据库面临的问题除了查询效率低下，还有就是数据入库时间长。特别像报表系统，每天花费在数据导入上的时间可能会长达几个小时或十几个小时之久。因此，优化数据库插入性能是很有意义的。经过对MySQL InnoDB的一些性能测试，发现一些可以提高insert效率的方法，供大家参考参考。1、一条SQL语句插入多条数据常用的插入语句如：INSERT INTO `insert_table
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2024-09-19 20:46:42
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