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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今天学习的视频是：【stata入门】一条命令轻松搞定数据合并_哔哩哔哩_bilibili 【up主：差点没头，这个up主讲得好好 快去给我看起来】其他参考资料：（三）数据清理之stata的使用----------merge，append使用_qq_42729246的博客_stata中merge怎么用stata: merge 合并 目录1.如何合并？2.合并数据2.1将excel
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2024-01-21 00:06:00
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在数据分析领域，最热门的莫过于Python和R语言。其中，数据分析库pandas是Python最经典的库之一。它使用一个二维的DataFrame来表示表格式的数据，相比较于Numpy，Pandas可以存储混合的数据结构，同时使用NaN来表示缺失的数据，而不用像Numpy一样要手工处理缺失的数据，并且Pandas使用轴标签来表示行和列。一般来说，用pandas处理小于100兆的数据，性能不是问题。但
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2023-10-04 10:00:45
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没什么事情做，学学data processing基本介绍主要包括：1.科学计算模块：numpy 和 pandas2.数据可视化;matplotlib3.网页爬虫：pandas基于numpy，采用矩阵运算，比python自带的列表和字典速度快。安装就不多说了，pip3或者conda1.基本信息DataProcessing的data指的是structure data。比如：tabular，matric
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2023-10-03 15:36:54
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Python是一门非常适合处理数据和自动化完成重复性工作的编程语言，我们在用数据训练机器学习模型之前，通常都需要对数据进行预处理，而Python就非常适合完成这项工作，比如需要重新调整几十万张图像的尺寸，用Python没问题！你几乎总是能找到一款可以轻松完成数据处理工作的Python库。然而虽然Python易于学习，使用方便，但它并非运行速度最快的语言。默认情况下，Python程序使用一个CPU以
SQL Server 完整模式下的事务日志 1.在完整恢复模式下，日志作为恢复数据的重要组成部分，日志的管理和对日志空间使用的管理则需要重视 2.在完整恢复模式下，CheckPoint不会截断日志。只有对日志的备份才会将MinLSN向后推并截断日志 3.从日志恢复数据的原理是Redo,也就是将日志中记载的事务再重做一遍。这个开
最近需要频繁读写 excel 文件，想通过程序对 excel 文件进行自动化处理，发现使用 python 的 openpyxl 库进行 excel 文件读写实在太方便了，结构清晰，操作简单。本文对 openpyxl 的使用进行总结，主要包含以下内容：用python处理excel文件有多轻松？工作从未如此简单openpyxl 是一个对 xlsx/xlsm/xltx/xltm 格式的 2010 exc
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2024-08-14 21:25:50
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1，mysql的三大引擎是啥？mysql常用的引擎有InnoDB，MyISAM，Memory，默认是InnoDBInnoDB：磁盘表，支持事务，支持行级锁，支持外键，B+Tree索引ps:优点： 具有良好的ACID特性。适用于高并发，更新操作比较多的表。需要使用事务的表。对自动灾难恢复有要求的表。缺点：读写效率相对MYISAM比较差。占用的磁盘空间比较大。 mysql的4大特性+4种隔离
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2024-10-23 12:50:44
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# J行转列：Java处理快还是数据库处理快？
在数据处理和分析的过程中，J行转列（也称为"Pivot"或"Transpose"）是一种常见的操作。具体而言，这一操作涉及将多个行的数据转化为列，以增强数据的可读性和分析能力。在实际应用中，开发者通常会面临使用Java代码处理该操作或者直接让数据库来完成则提速的问题。本文将探讨这两种处理方式的优缺点，并给出相应的代码示例。
## 数据库处理
使
工作中每天都在使用MySQL数据库，抽时间复习一下本科课程。一、数据、信息、数据处理：数据：指的是描述事物的符号记录，是数据库中存储的基本对象。信息：是反应现实世界的知识。数据处理：指将数据转换为信息的过程。如：对数据收集、存储、传播、分类、加工或计算输出各种报名、图形等。数据和信息的关系：1、信息是以数据的形式表示的，数据是信息的载体。2、信息时抽象的，不随数据形式的变化而改变。3、数据是具
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2023-11-28 14:37:43
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Python Shell是安装Python自带的一个实用的工具，Shell就是“壳”的意思。通过它我们可以和Python的解释器进行交流，让Python帮我们做一些事。1、进行运算我们可以使用Python Shell来进行数值运算，这和我们平常使用的计算器一样。A）做加法，B）做减法C）乘法、除法和幂运算在Python中，乘法运算使用星号“*”来表示，幂运算使用两个星号“**”来表示，幂运算的两个
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2023-07-24 15:04:57
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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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文章目录Numpy一、数组的创建1.创建数组二、查看数组的维度和数据类型1.测试维度2.查看维度大小3.查看数组元素的数据类型4.修改元素数据类型三、数组元素的引用与运算Pandas一、Series二、DataFrame三、数据导入四、数据导出五、数据处理1.处理重复值2.处理缺失值3.字段抽取4.字段匹配5.插入记录6.修改记录7.交换行列7.排名索引8.记录合并9.数据标准化10.数据分组1
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2023-08-11 14:23:50
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Python Tables 学习笔记本文将从tables的读，写，以及一些简单的操作进行简要描述。使得tables这个tool能够为我们所用。 首先，我们先介绍下HDF5（Hierarchical Data Format）.HDF 是用于存储和分发科学数据的一种自我描述、多对象文件格式。HDF 是由美国国家超级计算应用中心（NCSA）创建的，以满足不同群体的科学家在不同工程项目领域之需
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2023-09-14 07:45:29
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注意代码中LONGITUDE、LATITUDE、SPEED、DIRECT等属于博主做交通数据处理时的残留模板。如要自定义使用替换为使用场景下的对应词句即可import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pit
# %matplotlib inline
import csv
import codecs
impor
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2023-08-11 09:15:38
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# 如何处理Java数据量大批量新增速度慢的问题
在实际的软件开发过程中，我们经常需要处理大批量数据的新增操作。如果不合理地处理这些新增操作，可能会导致程序运行缓慢甚至崩溃。本文将介绍一些方法来优化Java中大批量新增数据的处理速度。
## 问题描述
假设我们有一个需求，需要向数据库中一次性插入大量数据，例如10万条记录。在传统的方式下，我们可能会使用循环逐条插入数据的方法，但这样效率很低。
原创
2024-06-29 05:23:09
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Python是一种流行的编程语言，广泛用于数据爬取和处理。爬取大量数据时，通过优化代码和使用并发技术可以提高爬取速度。本文将介绍几种提高Python爬虫速度的方法，并附带代码示例和逻辑清晰的解释。
## 1. 使用多线程/多进程
Python的GIL（全局解释器锁）限制了同一进程中的多线程并发执行。因此，如果要利用多核CPU并行处理，可以使用多线程或多进程来提高爬虫速度。
以下是使用多线程进
原创
2023-12-23 05:05:15
76阅读
# Python怎么处理网络数据
在现代软件开发中，网络数据处理成为了一个不可或缺的技术。Python作为一种流行的编程语言，以其简洁明了的语法和丰富的库支持，成为了处理网络数据的热门选择。本文将详细介绍如何使用Python处理网络数据，包括获取数据、处理数据和存储数据的各个环节，并提供必要的代码示例。
## 一、获取网络数据
在处理网络数据时，第一步是获取数据。Python中有许多库可以帮
原创
2024-10-11 07:46:36
65阅读
# Python数据处理指南
在当今数据驱动的时代，Python以其灵活性和强大的库支持成为了数据处理的热门选择。本文将详细探讨如何用Python处理数据，包括数据加载、清洗、分析和可视化等步骤，最后通过实际编码示例帮助读者更好地理解这些概念。
## 数据处理流程
数据处理的流程通常可以归纳为以下几个步骤：
1. **数据采集**：从不同来源获取数据，例如CSV文件、数据库或API。
2.
原创
2024-08-27 05:47:26
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在机器学习和数据科学领域，数据漂移是一个常见的问题。当模型在训练时所使用的数据与当前真实环境中观察到的数据存在显著差异时，就会导致模型性能下降。本博文探讨了如何使用Python有效地处理数据漂移，包括错误现象分析、根因探索和解决方案的实施。
## 用户场景还原
在一家电子商务公司的运营中，数据科学团队在使用推荐系统时发现，尽管模型在过去的表现良好，但最近访问用户的转化率显著下降。为了解决这个问题
