对于我这个经常用python倒腾数据的人来说，下面这个库是真·相见恨晚记得有一次我在服务器上处理数据时，为了解决Pandas读取超过2000W条数据就内存爆炸的问题，整整用了两天时间来优化。最后通过数据转换，数据类型，迭代读取和GC机制解决了我一直觉得python处理大规模数据是真的不行，除非上Hadoop。直到我看到了一个叫Modin的库，才知道什么叫一行代码，解决所有问题。 先说说为
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2024-02-14 15:27:49
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“大家好，我是雄雄，欢迎关注微信公众号：雄雄的小课堂。”前言项目中，部门数超万，导致页面加载价卡顿怎么办？使用若依自带解析树的方法在本地运行没有任何问题，但是一发布到服务器上就显示加载超时...
原创
2021-12-05 06:00:00
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最近碰到一面试题给了一个请求接口，没有分页，一共一万条数据，并且让前端渲染在页面上，这个场景一般在实际应用场景不多见，一般后端都会设置分页查询，但是面试官考的就是前端对于大量数据的处理能力。看本文之前不妨思考下，如果让你做，你会怎么处理呢？先给出代码吧！<!DOCTYPE html><html><head> <script src="h...
原创
2021-07-14 17:54:25
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import pandas as pd
catering_sale = 'D:\计算机网络\catering_sale.xls'
data=pd.read_excel(catering_sale ,index_col='日期')
print(data.describe()) 餐饮销额数据异常值检测import matplotlib.pyplot as
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2024-07-28 14:15:03
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Author：天添豆浆 计算机科学与技术专业，迷摇滚的理科男 新手村码农，第二篇博客，康康有啥新的有趣玩意儿。总所周知，代码就是程序员的刀程序员的剑，也是程序员的履历的映射。 有想过自己的代码量有多少吗？一起来看看吧。在开始之前，先了解一下正正则表达式。正则表达式是嘛？正则表达式，又称规则表达式。（英语：Regular Expression，在代码中常简写为regex、regexp或RE），计算机
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2024-09-01 21:07:20
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# Python上万数据赋值数组
## 引言
在数据科学和机器学习领域，我们经常需要处理大量的数据。对于Python这样一种强大的编程语言来说，处理上万数据非常容易。本文将介绍如何使用Python来赋值一个包含上万数据的数组，并提供代码示例。
## 数组赋值
在Python中，我们可以使用列表（List）或NumPy数组来存储和处理数据。本文将使用NumPy数组作为示例。NumPy是一个用
原创
2023-12-20 09:45:13
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# 如何在MySQL中实现"WHERE IN 上万个"
在日常开发中，我们经常需要从数据库中筛选出一部分数据。在MySQL中，通常会使用`WHERE IN`来进行筛选，但当数据量特别大，比如涉及上万个数据时，直接使用`WHERE IN`会导致性能下降，甚至可能出现错误。本文将详细讲解如何在MySQL中实现高效地处理上万个数据的查询。
## 流程概述
在实现这一功能时，可以将流程分为以下几个步
## Python处理填充上万行Excel
在现实生活和工作中，我们经常会遇到需要处理大量数据的情况。而Excel作为一种常见的数据处理工具，其功能强大，易于使用。然而，当数据量达到几万行甚至更多时，我们往往需要借助编程语言来处理数据，以提高效率和准确性。本文将介绍如何使用Python来处理填充上万行Excel数据，并提供详细的代码示例。
### 准备工作
在开始之前，我们需要安装Pytho
原创
2023-10-02 04:29:37
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文章目录1 背景2 常用工具2.1 numpy2.2 pandas 1 背景数据清洗是整个数据分析过程的第一步，也是整个数据分析项目中最耗费时间的一步；数据分析的过程决定了数据分析的准确性。2 常用工具2.1 numpynumpy常用数据结构:
numpy中重用的数据结构是ndarray格式
使用array函数创建，语法格式为array（列表或元组）
可以使用其他函数例
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2024-07-08 09:08:41
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在数据分析领域，最热门的莫过于Python和R语言，此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了，你的数据根本不够大》指出：只有在超过5TB数据量的规模下，Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据：硬件环境CPU：3.5 GHz Intel Core i7内存：3
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2024-08-31 19:00:35
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# Redis 数据结构性能比较：10万键的场景
Redis 是一个高性能的键值数据库，广泛应用于缓存、消息队列等场景。Redis 支持多种数据结构，每种数据结构在不同的操作下性能表现不同。本文将探讨在 Redis 中存储 10万个键时，不同数据结构的性能表现，并通过一些简单的代码示例进行说明。
## Redis 数据结构概述
Redis 提供了多种数据结构，其中最常用的包括：
1. **
原创
2024-09-21 07:14:32
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1、一切数据库操作最好使用内网连接，2、使用批量操作接口操作数据库，而不是多线程频繁操作单条数据3、如果python进程的cpu使用率达到100%了，需要开启多进程。java单个进程cpu使用率在32核处理器上可以达到3000%以上，python单个进程职高只能100%，要想加速必须修改代码使用多进程。如图，java单个进程cpu使用率可以远超100%，python单进程cpu最高只能100%&n
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2023-07-02 18:44:42
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# Java 上万个文件拷贝
在日常的开发工作中，我们经常会遇到需要对文件进行拷贝的情况。如果只是少量文件，可以通过简单的操作来完成，但是当需要处理上万个文件时，就需要考虑到效率和性能的问题。本文将介绍在 Java 中如何高效地拷贝上万个文件，并提供相应的代码示例。
## 1. 使用 Java NIO 进行文件拷贝
Java NIO（New Input/Output）是 Java 1.4 版
原创
2024-07-02 06:33:20
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# 使用Python Requests实现上万并发请求
在现代网络应用中，进行高并发的HTTP请求，经常需要确保系统的响应能力和稳定性。Python的`requests`库是一个非常强大的HTTP库，但在处理上万并发请求时，简单的使用可能会导致性能瓶颈。本文将介绍如何使用Python的`requests`库进行上万并发请求，同时提供一些示例代码、甘特图和饼状图，用于可视化我们的工作计划和结果。
# 在 Python 中实现 Twisted 上万并发的指导
Twisted 是一个强大的异步框架，适合处理网络应用程序的开发，特别是在高并发场景下表现优异。本文将带你逐步完成使用 Twisted 实现上万并发连接的基本流程。
## 步骤概述
以下是实现 Twisted 上万并发的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装 Twisted 库
作为业界领先的多集群管理平台，Rancher 可以同时纳管上千个集群和上万个节点。同时，大家也不必担心运维管理大规模集群和节点会增加额外的负担，社交通讯软件LINE 5 个人就足以管理 130 个集群的 2000 个节点。
如何在 Rancher 中管理大规模的集群和节点这次暂且不谈，之前已经介绍过很多次了。今天我们只聊如何在单个集群中管理大规模的项目、命名空间等资源。
原创
精选
2021-06-30 22:15:11
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数据可视化matplotlib 1、折线图。 某商品进价49元，售价75元，现在商场新品上架搞促销活动，顾客每多买一件就给优惠1%，但是每人最多可以购买30件。对于商场而言，活动越火爆商品单价越低，但总收入和盈利越多。对于顾客来说，虽然买的越多单价越低，但是消费总金额却是越来越多的，并且购买太多也会因为用不完而导致过期不得不丢弃造成浪费。现在要求计算并使用折线图可视化顾客购买数量num与商家收益、
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2023-08-06 16:48:53
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目录一、数据库概述 1.数据库（DataBase） 2.数据库的相关概念二、MySQL数据库 1.定义： 2.sql三、DDL1.定义：2.创建删除数据库3.数据库表的基本概念4.创建数据库表四、DML1.定义：2.插入数据3.修改数据4.删除数据一、数据库概述 1.数
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2024-10-13 14:03:40
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# MySQL WHERE IN 上万个如何优化
在处理大量数据时，MySQL的`WHERE IN`语句可能会遇到性能瓶颈。本文将提供一个项目方案，通过优化`WHERE IN`语句，提高查询效率。
## 问题背景
在实际项目中，我们经常需要根据一组特定的ID进行查询。例如，查询某个表中ID在上万个列表中的记录。使用`WHERE IN`语句可以实现这一需求，但当列表中的ID数量非常大时，查询性
原创
2024-07-17 06:08:49
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目录7.1: 组合where子句7.1.1 ：and操作符7.1.2 ： or操作符7.2 : IN 操作符7.3 ：Not操作符7.1: 组合where子句为了进行更强的过滤控制，可以使用两种方式：以and子句的方式或or子句的方式使用；操作符（operator）：用来联接或改变where子句中的子句的关键字。也称为逻辑操作符（logical operator）；7.1.1 ：and操作符为了通
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2023-09-30 22:00:21
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