给要打开的文件对象指定一个名字，这样可在完成操作之后迅速关闭文件，防止一些无用的文件对象占用内存file_object = open('thefile.txt')
try:
all_the_text = file_object.read( )
finally:
file_object.close( )Python读写文件的五大步骤一、打开文件 Python读写文件在计算机语言中被广泛的应用
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2023-11-22 15:05:31
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Python+大数据-数据处理与分析(三)-数据清洗1. 数据组合1.1 数据聚合简介在动手进行数据分析工作之前，需要进行数据清理工作，数据清理的主要目标是：每个观测值成一行每个变量成一列每种观测单元构成一张表格数据整理好之后，可能需要多张表格组合到一起才能进行某些问题的分析比如：一张表保存公司名称，另一张表保存股票价格单个数据集也可能会分割成多个，比如时间序列数据，每个日期可能在一个单独的文件中
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2023-09-14 22:08:03
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目录前言一、openpyxl简介二、实现1.数据筛选2.数据整理总结前言手动筛选和整理大量的数据，耗时非常多。自学做了个脚本工具对txt文件进行信息筛选、整理及绘制参数变化曲线 一、openpyxl简介openpyxl，Python库的一个模块，可实现xlsx格式文档读写操作。二、实现1.数据筛选 以IDxxx为关键字，采用非贪婪模式
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2023-06-19 21:40:17
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前言：本文大致讲述了，如何从一个csv文件，读取指定列并且拼接成最后所需样式csv的过程，，可以看完再通过循环的方式对大量文件夹内的csv进行提起整合成一个大的csv。(注：本文写于做毕设期间，有处理大量csv文件的需要，故使用python强大的库资源来处理数据，希望对有需要的你提供帮助和启发）使用Python(pandas)处理数据原始数据和处理之后的样式图中为一个csv文件，待处理的csv文件
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2023-12-06 17:20:43
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虽然Pandas是Python中处理数据的库，但其速度优势并不明显。如何让Pandas更快更省心呢？快来了解新库Modin，可以分割pandas的计算量，提高数据处理效率，一行代码即刻开启Pandas四倍速。首先了解一些基础知识：Pandas作为Python中用于处理数据的库，能简单且灵活地处理不同种类、大小的数据。除此之外，Pandas还有许多函数有助于轻松处理不同数据。 Python不
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2023-10-09 08:26:32
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在默认设置下，Pandas只使用单个CPU内核，对于稍大一些的数据，用Pandas来处理，通常会显得比较慢。学习目标：Dask、Vaex、Modin、Cupy、Ray、Mars、Cpython、swifter 、pandarallel 、Polars额，笔记写得很杂，主要是给自己看pandas 读取csv文件import time
import pandas as pd
s = time.tim
众所周知，Python的简单和易读性是靠牺牲性能为代价的尤其是在计算密集的情况下，比如多重for循环。不过现在，大佬胡渊鸣说了：只需import 一个叫做“Taichi”的库，就可以把代码速度提升100倍！不信？来看三个例子。计算素数的个数，速度x120第一个例子非常非常简单，求所有小于给定正整数N的素数。标准答案如下： 我们将上面的代码保存，运行。当N为100万时，需要2.235s得到
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2023-12-08 17:12:21
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选自TowardsDataScience作者：George Seif在 Python 中，我们可以找到原生的并行化运算指令。本文可以教你仅使用 3 行代码，大大加快数据预处理的速度。在默认情况下，Python 程序是单个进程，使用单 CPU 核心执行。而大多数硬件都至少搭载了双核处理器。这意味着如果没有进行优化，在数据预处理的时候会出现「一核有难九核围观」的情况——超过 50% 的算力都会被浪费。
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2024-02-28 13:49:47
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一、性能优化分析 一个计算任务的执行主要依赖于CPU、内存、带宽。Spark是一个基于内存的计算引擎，所以对它来说，影响最大的可能就是内存，一般我们的任务遇到了性能瓶颈大概率都是内存的问题，当然了CPU和带宽也可能会影响程序的性能，这个情况也不是没有的，只是比较少。 &
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2023-08-12 17:32:12
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大数据之Hive 实战 完整使用一、需求描述二、数据结构1）视频表2）用户表三、准备表1）需要准备的表2）创建原始数据表2）创建 orc 存储格式带 snappy 压缩的表四、业务分析、1、统计视频观看数 Top102、统计视频类别热度 Top103、统计出视频观看数最高的 20 个视频的所属类别以及类别包含Top20 视频的个数4、统计视频观看数 Top50 所关联视频的所属类别排序5、统计每
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2023-07-12 20:41:24
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# 如何实现 Redis 的处理速度
## 操作流程
首先，让我们来看一下整个操作流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 连接 Redis 服务器 |
| 2 | 设置键值对 |
| 3 | 获取键值对 |
| 4 | 删除键值对 |
| 5 | 关闭连接 |
## 操作指南
### 步骤 1：连接 Redis 服务器
在你的代码中，首先需要连接到
原创
2024-03-08 06:30:58
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# MATLAB和Python处理速度测评指南
## 引言
在开发过程中，评估不同编程语言的处理速度是一个非常重要的步骤。MATLAB和Python都是非常流行的数据处理语言，各有其优势。本文将教会你如何评估这两种语言的处理速度。我们将通过一个具体的流程，提供必要的代码示例，以及相应的解释。
## 流程概述
在开始之前，让我们列出整个流程，各步骤的详细说明如下表所示：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-14 03:42:58
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1、Hadoop解决了哪些问题？###由于硬盘存储能力的提升速度远大于数据读取的提升速度，1T硬盘对应的读取速度为100M/s，因此需要花费两个多小时的时间来读取所有数据，而如果我们拥有100个硬盘并行读取，则只需要花费大约两分钟，所以我们更加愿意去共享硬盘来获取更快的读取速度，而这样就会出现两个问题：数据存储问题：由于硬盘数量变大，硬盘出错的可能性也会相应变大，这就需要我们对数据进行备份，Had
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2024-01-16 18:08:43
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# 如何实现Python数字与汉字的处理速度
## 概述
在Python中，想要实现数字与汉字的相互转换是一个常见的需求。本文将指导你如何在Python中处理数字和汉字的转换，并提高处理速度。
### 整体流程
为了更好地理解整个流程，我们可以用表格展示具体步骤：
| 步骤 | 操作 | 代码示例 |
|------|------------|
原创
2024-02-19 07:40:07
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<script type="text/javascript">
</script><script type="text/javascript" src="http://pagead2.googlesyndication.com/pagead/show_ads.js"> </script>
Heap在插入、查询、更新操作上明显要比MyI
pandas批量处理数据1 Excel表的拼接这里为了方便就采用jupyter进行编辑操作了，不熟悉jupyter的朋友出门左转！数据的话先放到目录下，当然也可以绝对路径引用，这都是小事，只要你知道自己的数据存放在哪就行！接下来上干货！首先导入需要用到的pandas库，python的精髓不就是调包嘛！！！我这里有三个数据表，都是网上找的将三张表中的数据分别导入到三个变量当中，可以输出查看下数据格式
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2024-06-17 21:59:08
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1.HBase和HDFS的异同2.HBase按列存储数据是按列存储的，每一列单独存放数据即是索引只访问查询涉及到的列，降低I/O每一列由一个线索来处理-查询的并发处理数据类型一致-高效压缩3.HBase VS HFile4.HBase查询比Hive快的原因(1) Hivehive是基于mapreduce来处理数据，离线计算速度慢mapreduce处理数是基于行的模式，查询数据默认是扫描整个表hiv
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2023-07-30 17:12:16
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1.前言Spark是基于内存的计算，而Hadoop是基于磁盘的计算；Spark是一种内存计算技术。但是事实上，不光Spark是内存计算，Hadoop其实也是内存计算。Spark和Hadoop的根本差异是多个任务之间的数据通信问题：Spark多个任务之间数据通信是基于内存，而Hadoop是基于磁盘。Spark SQL比Hadoop Hive快，是有一定条件的，而且不是Spark SQL的引擎一定比H
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2023-12-27 13:20:17
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# Python 文件处理性能优化指南
当涉及到处理文件时，Python 提供了丰富的库和工具。然而，随着文件的增大，处理速度可能会变得越来越慢。在这篇文章中，我将教你如何有效地管理文件处理的性能下降问题。我们将通过一系列步骤来优化文件处理速度。
## 整体流程
首先，让我们概述一下流程。以下是一个表格，展示了我们需要遵循的关键步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述
原创
2024-09-26 04:55:23
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1. Introduce Apache Flink 提供了可以恢复数据流应用到一致状态的容错机制。确保在发生故障时，程序的每条记录只会作用于状态一次（exactly-once），当然也可以降级为至少一次（at-least-once）。
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2024-06-11 10:16:58
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