一、if语句 if语句用来检验一个条件， 如果 条件为真，我们运行一块语句（称为 if-块 ）， 否则 我们处理另外一块语句（称为 else-块 ）。 else 从句是可选的。#!/usr/bin/python
# Filename: if.py
number = 23
guess = int(raw_input('Enter an integer :
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2024-08-13 11:17:30
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对于短字符串，将其赋值给多个不同的对象时，内存中只有一个副本，多个对象共享该副本。
进阶之python字符串驻留（intern）机制字符串驻留机制
对于短字符串，将其赋值给多个不同的对象时，内存中只有一个副本，多个对象共享该副本。长字符串不遵守驻留机制。驻留适用范围
由数字，字符和下划线（_）组成的python标识符以及整数[-5,256]。
实例1：&
流式计算的概念 实时获取来自不同数据源的海量数据，进行实时分析处理，获得有价值的信息，一般用于处理数据密集型应用。流式计算属于持续性、低时延、事件驱动型的计算作业。流式计算工作原理1.提交流式计算作业，流式计算作业属于常驻计算服务，必须预先定义好计算逻辑，并提交到流计算系统中，在系统运行期间，流式计算作业的逻辑是不可更改的2.加载流式数据进行流计算，流式计算系统中有多个流
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2023-07-09 13:11:45
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随着互联网的不断发展，行业内对于数据的处理能力和计算的实时性要求都在不断增加，随之而来的是计算框架的升级。经过了十余年开源社区的不断演进，现在计算框架已经从第一代的雅虎开源的Hadoop体系进化到目前主流的Spark框架，这两套框架的计算主要是从强依赖硬盘存储能力的计算发展到了内存计算，大大增强了计算力。下一代计算引擎，也就是第三代计算引擎，将会从计算实时性的角度突破，也就是今天要讲到的Flink
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2023-11-07 01:52:13
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目录SparkStreaming相关概念概述SparkStreaming的基本数据抽象DStream处理模式操作流程中细节StreamingContextStreamingContext对象的创建StreamingContext主要用法输入源DStream两种转化无状态转化操作有状态转化操作输出操作实践（最简单的wordCount）创建StreamingContext对象创建DStream对象对D
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2024-03-30 20:33:11
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大数据篇：MapReduceMapReduce是什么?MapReduce源自于Google发表于2004年12月的MapReduce论文，是面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台，而Hadoop MapReduce是Google MapReduce克隆版。如果没有MapReduce!那么在分布式计算上面将很难办，不好编程。在早期无法处理大数据的离线计算。编程中不易扩展性分布式计算任务一旦挂了，没
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2023-11-24 21:10:51
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什么是MapReduce
MapReduce是一个分布式计算框架； 它将大型数据操作作业分解为可以跨服务器集群并行执行的单个任务；适用于大规模数据处理场景；每个节点处理存储在该节点的数据；每个 job 包含Map和Reduce两部分MapReduce的设计思想1、分而治之简化并行计算的编程模型2、构建抽象模型开发人员专注于实现 Mapper 和 Reduce 函数3、隐藏系统层细节开发人员专注于业
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2024-01-15 01:13:41
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# Python实现流式数据处理
在现代应用程序中，流式数据处理变得越来越重要，尤其是在实时数据分析、实时监控和在线交易等领域。流式处理能够让我们以最小的延迟快速响应数据变化。在本文中，我们将探讨如何使用Python实现流式数据处理，解决一个实际问题，并提供相应的代码示例。
## 实际问题背景
假设我们需要实时获取某个网站的天气数据，并基于这些数据进行分析和展示。具体来说，我们希望每分钟获取
原创
2024-08-20 06:17:30
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# Python实现流式上传
## 引言
在现代网络应用中，实现文件上传功能是一个非常常见的需求。而对于大文件或者高并发情况下的文件上传，流式上传是一个较好的解决方案。本文将以Python语言为例，详细介绍如何实现流式上传。
## 流式上传的流程
流式上传是指将文件切分成多个小块，然后逐块上传到服务器，以减少网络传输的压力。下面是流式上传的基本流程图：
| 步骤 | 操作 |
| ---
原创
2023-08-12 11:36:15
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# Python 实现流式服务
## 1. 概述
在本文中，我们将介绍如何使用Python实现流式服务。流式服务可以帮助我们处理大量数据，并且可以逐步处理输入数据，而不需要等待所有数据都被处理完毕。这对于处理实时数据非常有用，比如日志处理、实时监控等场景。
## 2. 流程图
下面是整个流程的概览：
```mermaid
gantt
title 流式服务实现流程
sec
原创
2023-10-06 11:13:23
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前言传统的批处理拥有巨大 吞吐量 的优势，但是随之而来的是极其 高延迟 的缺陷。随着大数据系统的不断发展，传统的批处理已然无法全部满足对 时效性 要求愈加严苛的业务需求。为了适应逐渐变得 「实时」 的年代，大数据系统架构也由简单的批处理转向批流混合的Lambda架构，最后可能会逐渐演变成只有流计算的 高精准高时效 的Kappa架构。无论是看起来像是过渡期产物的批流混合，还是感觉像是 「终结者」 的
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2024-01-04 06:43:29
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流式计算简单介绍一下流式计算。流式计算的背景在日常生活中，我们通常会先把数据存储在一张表中，然后再进行加工、分析，这里就涉及到一个时效性的问题。如果我们处理以年、月为单位的级别的数据，那么多数据的实时性要求并不高；但如果我们处理的是以天、小时，甚至分钟为单位的数据，那么对数据的时效性要求就比较高。在第二种场景下，如果我们仍旧采用传统的数据处理方式，统一收集数据，存储到数据库中，之后再进行分析，就可
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2023-11-21 21:18:39
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文章目录flask基本流程配置文件读取工厂模式1.创建配置文件settings.py2.定义工厂函数，生成app3.创建蓝图，在子模快的__init__.py文件中4.创建视图，在子模块的views.py文件中5.在app中的__init__.py 文件中注册蓝图6.在顶级目录中的main.py文件中 flask创建并使用虚拟环境因为不同环境所需要的包版本不同，装在一起会产生冲突，所以使用虚拟环
大文件加密（实现在文件流中进行加密解密的方法） 对一般小的文件可以使用这样的加密解密方法（des）： 这里是把文件作为byte，全部缓存到内存中，如byte[] filebyte = getBytesFromFile(file_in); 在内存中直接用加密类对其进行加密，如CryptoUtils.decrypt(filebyte, newkey); 可是会产生一个问题，如果要加密的文件很大，比如要
Python的文件操作什么是IO在计算机中 I/O 是指 Input/Output，即 Stream (流)的输入和输出，输入和输出是相对于内存来说的。程序运行时数据都驻留在在内存当中，由 CPU 这个超快的计算机核心来执行，涉及到数据交换的地方，通常是磁盘、网络操作就需要 IO 接口。在 IO 编程中可以把流想象成一个水管，数据就是水管里的水，但是只能单向流动。Input Stream(输入流)
其实在Lambda演算中实现递归的思想很简单，就是函数把自己作为第一个参数传入函数，然后后面就是简单的Lambda变换提取出Y combinator了。好，接下来是本篇的正文：------------------------------------------------------------------------------------昨天fengidri给我演示了yield的用法，让我大受
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2023-08-21 19:46:07
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1)实时性。流式大数据不仅是实时产生的，也是要求实时给出反馈结果。系统要有快速响应能力，在短时间内体现出数据的价值，超过有效时间后数据的价值就会迅速降低。2)突发性。数据的流入速率和顺序并不确定，甚至会有较大的差异。这要求系统要有较高的吞吐量，能快速处理大数据流量。3)易失性。由于数据量的巨大和其价值随时间推移的降低，大部分数据并不会持久保存下来，而是在到达后就立刻被使用并丢弃。系统对这些数据有且
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2024-04-24 15:38:02
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阿里云数据事业部强琦为大家带来题为“流式计算的系统设计与实现”的演讲，本文主要从增量计算和流式计算开始谈起，然后讲解了与批量计算的区别，重点对典型系统技术概要进行了分析，包括Storm、Kinesis、MillWheel，接着介绍了核心技术、消息机制以及StreamSQL等，一起来了解下吧。 增量计
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2018-12-26 16:52:00
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文章目录概述2大数据流式计算关键技术2.1系统架构2.2 数据传输 概述流式计算和批量计算分别适用于不同的大数据应用场景:对于先存储后计算,实时性要求不高,同时,数据的准确性、全面性更为重要的应用场景,批量计算模式更合适;对于无需先存储,可以直接进行数据计算,实时性要求很严格,但数据的精确度要求稍微宽松的应用场景,流式计算具有明显优势.流式计算中,数据往往是最近一个时间窗口内的,因此数据延迟往往
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2024-01-08 17:53:00
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与 流式计算 对应的是 批量计算，流式计算 可以 及时反馈结果，而批量计算 往往伴随着延时。 本节主要总结两点内容：sparkstreaming消息队列（Kafka）一、sparkstreaming首先给出流式计算的一个框架：LAMBADA 架构： 如图：上半部分为 批量计算；下半部分 为 流式计算；共同构成了 LAMBADA 架构；1、sparkstreaming 架构sparkstreamin
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2024-03-17 08:47:50
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