面对读取上G的数据，python不能像做简单代码验证那样随意，必须考虑到相应的代码的实现形式将对效率的影响。如下所示，对pandas对象的行计数实现方式不同，运行的效率差别非常大。虽然时间看起来都微不足道，但一旦运行次数达到百万级别时，其运行时间就根本不可能忽略不计了：故接下来的几个文章将会整理下渣渣在关于在大规模数据实践上遇到的一些问题，文章中总结的技巧基本是基于pandas，有错误之处望指正。
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2023-07-02 11:40:51
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目录需求分析代码截图举例 一周的时间，走了一半，看着机房上的告警日志多了起来，心里起了疙瘩，再看看涉及到的规则数量，马上要突破300了，疙瘩变成了结石。怎么办呢？那就提前做日志分析，然后把分析的结果，转移到最后的分析报告上。 需求分析日志分析提前做，意味着与最终结果相比：可能规则触发数量有差别告警信息触发的规则条数有差别而这两点，都是可以忽略的，反正报告已经可以使用python实现——40W告
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2024-10-09 17:26:30
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处理大数据的方法有很多，目前我知道就这么多，后面会持续更新：一、将数据分批次读取csv格式是常见的数据存储方式，对于我们普通人而言易于读写。此外，在pandas中有pd.read_csv()函数可以将csv形式的数据进行读取。但当csv文件非常大的时候，直接读取会很吃内存，甚至会出现内存不够用的情况。这时候我们可以 分批次(分块)读取，而不是一次性读取 这么大体量的数据。操作步骤：分批次读取处理每
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2023-09-29 07:20:39
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全文3149字,和预期的学习时间是9分钟。Excel既是一个祝福和诅咒。当涉及到足够小的数据和简单操作,Excel为王。然而,一旦你发现自己试图摆脱这些领域,它就变成了痛苦。当然,你可以使用ExcelVBA来解决这些问题,但在2020年,幸运的是你没有这样做!如果有一种方法来集成Excel和Python, Excel\u2026\u2026会有翅膀!现在。一个叫xlwings python库允许用
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2023-11-24 15:31:58
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1、报错信息如下：Last_SQL_Error: Error 'Can't drop database 'oldboy'; database doesn't exist' on query. Default database: 'oldboy'. Query: 'drop database oldboy' Replicate_Ignore_Server_Ids:  
原创
2015-12-23 01:44:06
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文章目录前言1、dedup()去重并排序2、traverse()拆分嵌套数组3、filter()数据筛选4、groupby()分组运算5、select()遍历结果集6、sort()数据排序总结 前言在 Python 的数据处理方面经常会用到一些比较常用的数据处理方式，比如pandas、numpy等等。今天介绍的这款 Python 数据处理的管道数据处理方式，通过链式函数的方式可以轻松的完成对li
电脑处理器哪个好用，对于电脑处理器的性能还是还是比较关心的，毕竟CPU性会直接影响我们的电脑性能，也可以最直接看出你的电脑好不好，玩游戏行不行。为此，这里小编特地为大家整理了一些篇关于电脑处理器的排行，大家不妨可以来看看啊~众所周知，中央处理器是一台计算机的运算核心和控制核心，处理器的好坏直接影响电脑的速度，那么我们在电脑组装时，如何选择一款比较好的台式机处理器品牌呢，CPU处理器什么牌子好？下面
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2024-01-12 06:09:44
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centos6.5 默认安装的python版本为2.6
升级python到 3.2
在./configure时 报错提示 configure: error: no acceptable C compiler found in $PATH
原创
2014-09-17 10:40:56
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# Python Set 添加时报错的解决方法
在工作中遇到 Python 集合（set）相关的问题是很常见的。特别是当你尝试向集合中添加某个元素时，可能会发生错误。本文将详细介绍如何处理该问题，确保你能有效地解决这一错误。
## 1. 整体流程
下面的表格展示了解决 Python set 添加时报错的基本步骤：
| 步骤 | 操作 | 描述
# Python关闭文件时报错的探讨
在Python编程中，操作文件是常见的任务。但有时候，我们在关闭文件时会遇到错误，特别是在使用`with`语句进行文件操作时。如果你在关闭文件时遇到错误，本文将帮助你理解可能的原因以及如何解决它。
## 文件操作基础
在Python中，我们可以用`open()`函数打开文件，进行读写操作，最后用`close()`函数关闭文件。然而，当文件对象已经被关闭或
原创
2024-10-23 04:14:51
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（1）什么是redis? Redis 是一个基于内存的高性能key-value数据库。 (有空再补充，有理解错误或不足欢迎指正) （2）Reids的特点 Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每
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2023-09-19 16:36:36
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通过使用queryRunner的查询方法，我们知道其使用了回调机制。下面就对其中的参数ResultSetHandler 的实现类进行不同的查询。ResultSetHandler 接口用于处理 java.sql.ResultSet，将数据按要求转换为另一种形式。ResultSetHandler 接口提供了一个单独的方法：Object handle
最近的博客都是关于c++中遇到的问题。之前写过用codeblock作为ide来写，唯一的缺陷就是变量感知做的不到位。在网上搜了一番，发现netbeans的variable inspection做的最好，eclipse也不错。可惜这些强大的功能依赖于jvm，不属于轻量级ide。但这点编写时的性能开销在目前电脑上已经可以忽略了，换来的是巨大的便利性。更改theme也十分简单，唯一问题是选定高亮的黄色会
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2024-03-29 08:47:32
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来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。【编者按】我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调
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2024-04-26 15:44:48
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使用命令:Connect-VIServer-servervcenter.local.com时报错解决方法：执行：Set-PowerCLIConfiguration-InvalidCertificateActionIgnore
原创
2019-05-06 17:28:18
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一、安装Nginx所需的pcre库#直接yum安装了
yum install pcre pcre-devel -y
#检查是否已安装
rpm -qa pcre pcre-devel
#如果显示有这两个名就说明已经安装成功 二、安装Nginx安装nginx前，先安装openssl-server 和 gcc-c++#安装openssl-devel 和 gcc-c++
#不安
# Python 数据库查询大量数据报错问题及解决方案
在开发过程中，我们经常需要使用Python进行数据库操作，尤其是在处理大量数据时，可能会遇到各种问题。本文将探讨在使用Python查询大量数据时常见的报错问题，并提供相应的解决方案。
## 问题概述
在使用Python进行数据库查询时，如果查询的数据量非常大，可能会遇到以下问题：
1. **内存溢出**：查询的数据量太大，超出了Pyt
原创
2024-07-16 04:52:29
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产生原因：字段格式不符解决办法：采用正确的格式将字段更新成正确的之后。
原创
2023-05-18 19:26:18
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在处理数据的时候，我们经常使用Python中的Pandas包来处理，有时候即使是很小的数据量，也使用Pandas来处理。个人觉得这有点大材小用，并且有点浪费时间。所以为了能够快速的处理这些小型的数据，最近学习了如何利用Excel来处理。感觉这样比使用Pandas处理得到的结果快速便捷很多。下面将分享几个比较常用的函数。1.COUNTIF函数countif(range,criteria): 对区域中
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2024-06-21 13:06:37
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怎样生产大量不重复数据？解决这个问题，方法很多，这里就我自己经历给大家介绍介绍。1、使用专有工具。比如DATAFACTORY不过，根据我所知道的，DATAFACTORY一次生成的数据量是有上限的，对于百万以上数据显然耗时费力。、2、使用SQL语句这个以后讲。3、使用存储过程。这里我已最简单的例子来说明，对于存储过程我尝试过3种思路：一种是生成序列，一种是通while语句生成不重复的部分，第三种使用
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2024-03-23 17:08:09
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