在Python中一切都是对象，每个对象都有一个唯一的不可变的ID（通过id函数查询）。把一个名字和一个ID关联起来，就可以通过这个名字检索到这个对象。如果一个对象A持有另一个对象B的ID，那么检索到A之后就可以检索到B，我们就说存在一个A到B的导航。这种导航关系使得Python中所有对象之间形成了一个复杂的网络结构。
Python程序的运行包括：
1.
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2024-01-17 10:24:16
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目录01 数据血缘模型02 数据血缘优化03 数据血缘用例04 未来展望 01 数据血缘模型数据血缘模型 – 挑战首先介绍一下字节内部数据血缘遇到的挑战。 随着公司业务扩张、用户数量持续增长以及数仓建设不断完善，元数据种类和数量也经历了非线性增长，并在此期间涌现出一些问题。第一，扩展性。好的扩展性可以在面对新型元数据血缘时保证快速接入和迭代，而扩展性不佳则会导致在业务变化时需要不停地重构来适应业
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2023-12-20 09:48:32
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一、需求分析1.1项目背景家谱是人类生活中具有重要地位的内容，它记载着一个以血缘关系为主题的家族世代的绵延，记录着一个家族的成员以及血脉关系的载体，更是一个家族文化的延续的象征。家谱是中国特有的文化遗产，是中华民族的三大文献之一，属于珍贵的文化资料，对于历史学、民俗学、人口学、社会学和经济学的深入研究，都有着不同替代的独特作用。对于作为社会中各种家族的一份子的我们来说，家谱管理与我们的生活息息相关
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2023-11-01 21:00:09
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# 使用Python实现多级血缘图
在数据工程、数据分析及数据科学中，血缘关系（或数据血缘）是理解数据来源及其转化过程的关键。本文将带你一步一步实现一个简单的“Python多级血缘图”。
## 流程概览
在开始之前，我们需要明确我们要实现的功能的整体步骤。以下表格展示了完成这个任务的流程：
| 步骤 | 描述
背景做大数据的项目，必不可少的是要接触到数据血缘图，它在大数据项目中有着很重要的作用。 之前在公司也做过一些案例，也看过很多友商的产品，阿里的DataWork，领英的Datahub， datawork的血缘图使用的是 G6，自家的产品 Datahub使用的是 爱彼邻的 可视化库 visx 本篇文章就来谈谈datahub中的血缘图。查看源码点击此处链接你将看到 datahub中的血缘图， 由于是de
数据地图平台是字节跳动内部的大数据检索平台，每天近万的字节员工在此查找所需数据。数据地图通过提供便捷的找数，理解数服务，大大节省了内部数据的沟通和建设成本。血缘图谱由 xGraph 与数据地图平台团队合作研发。xGraph 从 Dataleap 业务中孵化，从底至上完全自研，提供设计成熟的内置节点、连线、分组样式，精心打磨图分析产品中常用布局和交互，帮助用户快速搭建关系图产品。血缘图谱
# Python3 抠图实现指南
## 概述
在本篇文章中，我将教会你如何使用Python3来实现抠图功能。抠图是一种将主体从背景中分离出来的技术，常用于图像处理、计算机视觉、人工智能等领域。通过本指南，你将学会如何使用Python3中的OpenCV库来进行抠图操作。
## 整体流程
下面是实现抠图功能的整体流程，我们将按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| --- | ---
原创
2023-08-20 09:19:27
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2评论
# 如何实现Python血缘关系图
在数据处理和分析的领域，血缘关系图是一种用于展示数据依赖关系的重要工具。下面我将教你如何使用Python实现一个简单的血缘关系图。
## 流程步骤
在实现血缘关系图的过程中，我们将按照如下步骤进行：
| 步骤 | 描述 | 所需时间 |
|------|--------------------------
原创
2024-10-18 05:06:49
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## Hive 血缘图解析
Hive 是一个建立在 Hadoop 之上的数据仓库工具，可以将结构化数据文件映射为一张数据库表，并提供 SQL 查询功能。在 Hive 中，表之间的关系非常重要，通过血缘图可以清晰地了解表之间的依赖关系。本文将介绍 Hive 血缘图的概念及其在数据分析中的重要性。
### 什么是 Hive 血缘图？
Hive 血缘图是一个记录数据表之间依赖关系的图，描述了数据表
原创
2024-05-24 04:24:57
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# Python中的三维坐标
在Python中，我们可以使用各种库来处理三维坐标。其中，`numpy`和`matplotlib`是两个非常常用的库，它们可以帮助我们轻松地进行数学计算和可视化。
## 状态图
首先，让我们看看使用这些库的基本流程：
```mermaid
stateDiagram-v2
[*] --> A
A --> B
B --> C
C -
原创
2024-07-27 11:30:26
39阅读
# Python3柱状图实现流程
在Python中，我们可以使用matplotlib库来实现柱状图的绘制。下面是实现柱状图的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入必要的库 |
| 步骤二 | 准备数据 |
| 步骤三 | 创建柱状图 |
| 步骤四 | 设置图形属性 |
| 步骤五 | 显示图形 |
接下来，我将逐步为你讲解每一步的具体操作以及所需的
原创
2023-07-21 22:36:49
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# 如何实现Python3能否制动图
## 1. 简介
在Python3中，可以使用matplotlib库来制作各种类型的图表，包括制动图。 制动图是通过不同时间点的数据绘制出来的动态图表，能够更直观地展示数据的变化趋势。
## 2. 流程图
以下是实现Python3制动图的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入matplotlib库 |
原创
2024-04-20 06:50:17
21阅读
先看程序效果：01 整体框架平台：pycharm关于pygame的安装这里就不在赘述，大家自行上网找合适自己的版本的安装即可。关于pygame模块知识会穿插在下面代码中介绍，用到什么就介绍什么。这里就不统一介绍了。整个程序由于是调用了大量的pygame里面的库函数，所以也非常简单（卧槽你这不是调包侠嘛）。也就200多行代码。基于整体怎么设计的呢？看下面的图：由于程序没有多么复杂，就直接用面向过程的
一、前言 Python的Turtle库是一个简单的图形库，通常用于教授编程和计算机图形的入门。它提供了一个可编程的绘图环境，其中可以使用一只虚拟的海龟（Turtle）来在屏幕上绘制各种形状和图案。这是一个很好的工具，尤其适合初学者，因为它直观且易于使用。 二、Python Turtle库的
# 血缘图与Hive：深入了解数据处理与可视化
在当今的数据驱动社会，处理和可视化数据变得尤为重要。血缘图（Data Lineage）是一种描述数据从源头到最终目的地之间流动和转化过程的图形表示。而Hive是一个用于大数据处理的开放源代码框架，允许用户使用类似SQL的语言查询和分析存储在Hadoop生态系统中的数据。在这篇文章中，我们将探讨如何在Hive中构建血缘图，并通过示例代码来演示如何实现
# Python3关联关系图及示例
在面向对象编程中，关联关系指的是不同类之间的连接关系。在Python3中，我们可以通过调用一个类的方法来使用另一个类的对象，这种关系称为关联关系。为了更好地理解Python3中的关联关系，我们可以通过以下示例和类图来说明。
## 关联关系示例
假设我们有两个类，分别为`Student`和`Teacher`。`Student`类表示学生，`Teacher`类
原创
2024-04-25 03:10:56
71阅读
# Python3维饼图实现指南
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用Python实现3维饼图。首先，我将列出实现该功能的步骤，然后逐步解释每个步骤的具体操作和相应的代码。
## 整体流程
下面是实现3维饼图的整体流程的表格：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 引入所需的库 |
| 2 | 准备数据 |
| 3 | 创建3维饼图对象 |
| 4 | 设置图
原创
2023-09-07 18:17:27
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0x00目标对<<功夫>>影片的短评进行数据分析，算是童年回忆吧。 站点: aHR0cHM6Ly93d3cuYmlsaWJpbGkuY29tL2Jhbmd1bWkvbWVkaWEvbWQyODIyNzgyMC8/c3BtX2lkX2Zyb209NjY2LjI1LmJfNzI2NTc2Njk2NTc3NWY2ZDZmNjQ3NTZjNjUuMSNzaG9ydA== 项目结构如
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2024-04-10 07:52:06
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目录一、前言二、构建血缘的方案2.1 收集方式2.2 开源方案三、携程方案四、表级别血缘关系4.1 处理流程4.2 效果五、字段级别血缘关系5.1 传输工具DataX5.2 计算引擎5.3 图数据库JanusGraph5.4 覆盖范围5.5 局限5.6 效果六、实际应用场景6.1 数据治理6.2 元数据管理6.3 调度系统6.4 敏感等级标签七、总结 一、前言数据血缘是元数据管理、数据治理、数据
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2023-09-15 10:22:55
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# Python3表示无向图
## 引言
在计算机科学中，图是由节点（顶点）和边组成的一种数据结构，用于表示对象之间的关系。无向图是一种特殊类型的图，其中边没有方向，即两个节点之间的连接是双向的。在本文中，我将向你介绍如何使用Python3来表示无向图。
## 步骤
下面是实现无向图的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个图类 |
| 2 |
原创
2023-12-14 09:00:13
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