日志文件满而造成SQL数据库无法写入文件或访问数据库很慢时，可用两种方法： 方法一：清空日志。 1．打开查询分析器，输入命令 截断事务日志： BACKUP LOG 数据库名 WITH NO_LOG 清空日志 DUMP TRANSACTION 库名 WITH NO_LOG
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2023-11-23 15:21:05
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数据清洗是数据分析的必备环节，在进行分析过程中，会有很多不符合分析要求的数据，例如重复、错误、缺失、异常类数据。一、 重复值处理数据录入过程、数据整合过程都可能会产生重复数据，直接删除是重复数据处理的主要方法。pandas提供查看、处理重复数据的方法duplicated和drop_duplicates。以如下数据为例:>sample = pd.DataFrame({'id':[1,1,1,3
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2023-06-19 22:21:28
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首先，官网提供的文档：https://docs.python.org/3/library/logging.html#handler-objectsPython的logging模块提供了通用的日志系统，可以方便第三方模块或者是应用使用。这个模块提供不同的日志级别，并可以采用不同的方式记录日志，比如文件，HTTP GET/POST，SMTP，Socket等，甚至可以自己实现具体的日志记录方式。 log
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2023-09-26 23:18:37
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我也是最近才开始这方面的学习，这篇就当作学习的笔记，记录一下学习的过程目录所以我们现在要解决的问题就是删除列名中的空格接下来要解决的问题就是处理文件中的重复数据接下来要处理的问题就是补全数据中的缺失值全部代码所要处理的数据数据中主要存在的问题包括：1.列名中存在空格 2.存在重复数据 3.存在缺失数据导入pandas模块，打开数据文件import pandas as pd
df = pd.rea
原创
精选
2021-04-14 08:35:53
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目录一、HDFS常见命令二、回收站机制三、HDFS流程1、写（上传）流程2、读（下载）流程3、删除流程四、HDFS的AP操作1、首先创建maven工程2、配置pox.xml3、在resources下创建log42.xml4、新建HdfsDemo文件一、HDFS常见命令start-dfs.sh启动HDFSstop-dfs.sh 结束HDFShdfs --daemon start namenode启动
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2023-11-07 00:24:17
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数据清洗
原创
2023-11-16 12:22:58
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常用的数据清洗方法在数据处理的过程中，一般都需要进行数据的清洗工作，如数据集是否存在重复、是否存在确实、数据是否具有完整性和一致性、数据中是否存在异常值等。当发现数据中存在如上可能的问题时，都需要有针对性地处理。本文大纲如下： 全文共5746字。认真阅读本文你将掌握常用的数据清洗方法和策略
常用的数据清洗方法
重复观测处理
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2023-09-14 16:50:25
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数据探索的目的是及早发现数据的一些简单规律或特征,数据清洗的目的是留下可靠的数据,避免脏数据的干扰。
这两者没有严格的先后顺序,经常在一个阶段进行。 数据清洗我们要达到的目的是
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2023-12-21 06:44:39
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程序中，需要添加日志来记录大量信息。import logging
# 第一步：创建logger
self.logger = logging.getLogger()
self.logger.setLevel(logging.NOTSET) # 设置logger级别
# 第二步：创建一个handler，用于写入日志文件
log_file_path = Log.get_log_file_path(
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2023-05-31 12:55:28
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找资料发现都好深入，只是想要一个简单的日志记录，写入文件而已。。。代码入下，logger_config方法配置logger,然后就可以调用logger记录了import logging
def logger_config(log_path,logging_name):
'''
配置log
:param log_path: 输出log路径
:param logging
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2023-07-01 11:36:36
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日志记录的重要性在开发过程中，如果程序运行出现了问题，我们是可以使用我们自己的 Debug 工具来检测到到底是哪一步出现了问题，如果出现了问题的话，是很容易排查的。但程序开发完成之后，我们会将它部署到生产环境中去，这时候代码相当于是在一个黑盒环境下运行的，我们只能看到其运行的效果，是不能直接看到代码运行过程中每一步的状态的。在这个环境下，运行过程中难免会在某个地方出现问题，甚至这个问题可能是我们开
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2024-08-12 12:55:03
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数据集来源于某个比赛，文件是.json格式，内部嵌套了多个字典：json文件中的每一项的键是论文id,值是一个字典，该字典又包含键authors(作者)、title(论文题目)、abstract(摘要)、keywords(关键字)、venue(期刊)、year(年份)、id(论文编号)。第一步数据清洗的关键是从json文件中提取有用成分，这里只提取了作者名、作者所在机构和作者论文的关键字，由于文件
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2023-06-11 19:54:32
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本次开启一个新栏目，主要是使用Python的一些小技巧和方法，去简化生活中的一些重复性的劳动。这些py文件可以当做脚本使用，代码写好后可以全自动，点一下运行就能使用。这些技巧和方法不涉及数据科学领域，没有太大难度，只需要有Python的一点基础就行，在生活中学习办公都可以用得上。背景介绍本次的案例背景是博主突然想听周杰伦以前的所有的歌，某q音要绿钻....于是跑去各种位置下载,,,,但是下载下来的
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2024-08-17 10:06:43
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# 实现 Python Log 文件
## 流程图
```mermaid
sequenceDiagram
participant 小白
participant 开发者
小白->>开发者: 寻求帮助
开发者->>小白: 解答问题
开发者->>小白: 提供实现步骤
小白->>开发者: 感谢
```
## 引言
在开发过程中，我们经常需要记录运行
原创
2023-10-30 06:54:47
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1. 日志级别： debug < info < warning < error < critical
2. 利用logging.basicConfig()函数保存log到文件，具体用法如下：
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2023-07-03 16:29:51
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import logging,os
import time
def getlogger(loggername='mylogger'):
# 使用一个名字为mylogger的logger
logger = logging.getLogger(loggername)
# 设置logger的level为DEBUG
logger.setLevel(logging.DEBUG
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2023-06-29 20:17:03
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一、基本介绍logging 模块是python自带的一个包，因此在使用的时候，不必安装，只需要import即可。logging有 5 个不同层次的日志级别，可以将给定的 logger 配置为这些级别：DEBUG：详细信息，用于诊断问题。Value=10。INFO：确认代码运行正常。Value=20。WARNING：意想不到的事情发生了，或预示着某个问题。但软件仍按预期运行。Value=30。ERR
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2023-06-29 20:14:52
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# Python 日志管理系统简介
在软件开发中，日志是一种重要的调试工具，用于记录程序的运行状态、异常信息以及各种运行时数据等等。Python 提供了内置的 `logging` 模块，让开发者能够轻松地进行日志记录，方便后续进行问题定位和分析。本文将详细介绍 Python 的日志管理，包括基本用法、日志级别、日志输出格式、以及如何将日志保存到文件等内容。最后，我们将讨论使用日志的最佳实践。
1. settings.py中添加自定义的logging配置"""
logging配置
"""
import os
# 1、定义三种日志输出格式，日志中可能用到的格式化串如下
# %(name)s Logger的名字
# %(levelno)s 数字形式的日志级别
# %(levelname)s 文本形式的日志级别
# %(pathname)s 调用日志输出函数的模块的完整路径名，
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2023-07-02 23:32:19
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目录前言0、logging模块的作用一、logging.basicConfig()二、日志等级三、输出格式参数format。四、进阶使用4-1、日志输出到文件4-2、日志旋转4-3、日志过滤4-4、使用Logger对象总结 前言 Logging模块是Python标准库中的一个模块，用于记录和输出代码执行时的信息、警告、错误等日志。
0、logging模块的作用Logging模块是P
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2023-06-26 09:46:10
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