小桑、发布于 2周前 (12-08)分类：技术文章/网络分享阅读(65)评论(0)在实际项目或者自己编写小工具(比如新闻聚合,商品价格监控,比价)的过程中, 通常需要从第3方网站或者API接口获取数据, 在需要处理1个URL队列时, 为了提高性能, 可以采用cURL提供的curl_multi_*族函...
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2014-12-19 03:48:00
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在实际项目或者自己编写小工具(比如新闻聚合,商品价格监控,比价)的过程中, 通常需要从第3方网站或者API接口获取数据, 在需要处理1个URL队列时, 为了提高性能, 可以采用cURL提供的curl_multi_*族函数实现简单的并发. 本文将探讨两种具体的实现方法, 并对不同的方法做简单的性能对比. 1. 经典cURL并发机制及其存在的问题 经典的cURL实现机制在网上很容易找到, 比如参
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精选
2013-10-11 14:40:57
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rolling-curl完整版下载地址https://github.com/LionsAd/rolling-curlcurl_multi在抓取数据中的并发实现(查看curl_multi函数的详细介绍)cURL multi批处理实现及避免cURL multi造成CPU负载过高问题php中curl_multi的应用 同时请求多个url<?php
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authored by Josh Fra
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2023-10-13 15:44:49
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rolling()的主要用途为进行移动均值计算，常用来对时间序列数据做均值操作。rolling()支持对Sries和DataFrame的操作。一、函数定义rolling()函数的定义如下：DataFrame.rolling(window, min_periods=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0, closed=None, ste
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2024-04-14 21:54:00
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时点的数据波动较大，某一点的数据不能很好的表现它本身的特性，于是我们就想，能否用一个区间的的数据去表现呢，这样数据的准确性是不是更好一些呢？因此，引出滑动窗口(移动窗口)的概念，简单点说，为了提升数据的可靠性，将某个点的取值扩大到包含这个点的一段区间，用区间来进行判断，这个区间就是窗口。如下面的示意图所示，其中时间序列数据代表的是15日每日的温度，现在我们以3天为一个窗口，将这个窗口从
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2023-08-01 18:31:54
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Python 类定义一个类方法**init()** 每当创建新实例时，Python会自动运行该方法。在这个方法名称中，开头和末尾各有两个下划线，这是一种约定，旨在避免Python默认方法与普通方法发生名称冲突。class Dog():
"""模拟小狗的类"""
def __init__(self,name,age):
"""初始化属性"""
self
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2023-10-10 08:22:12
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在时间序列分析当中，我们经常会遇到时间轴上数据缺失值的补充，常用的方法使用移动平均值。Series的方法fillna()实现了该功能。常用的移动平均值方法有以下两种：一、移动平均值roll_mean=reindexed['ppg'].rolling(window=30).mean() &nbs
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2023-08-15 12:55:06
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在数据分析时，特别是在分析时间序列数据时，常会需要对一个序列进行固定长度窗口的滚动计算和分析，比如计算移动均线。只要是需要根据一个时序得到一个新的时序，就往往需要进行窗口滚动。在pandas中，DataFrame和Seies都有一个针对滚动窗口的函数，叫做rolling()。其具体的参数为：DataFrame.rolling(window,&n
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2023-12-13 01:37:21
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超级好用的移动窗口函数最近经常使用移动窗口函数，觉得很方便，功能强大，代码简单，故将pandas中的移动窗口函数都做介绍。它都是以rolling打头的函数，后接具体的函数，来显示该移动窗口函数的功能。rolling_count 计算各个窗口中非NA观测值的数量函数pandas.rolling_count(arg, window, freq=None, center=False, how=None)
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2023-08-09 17:22:01
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一、rolling函数的基本用法pandas 的rolling函数，功能比较强大，可以实现大部分统计功能，主要功能与用法如下：df[col_name].rolling(window, min_periods=None, freq=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0, closed=None)min_periods : 参数
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2023-10-28 06:59:01
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# Python Rolling 命令详解
在数据分析和处理过程中，"rolling"功能可以帮助我们计算移动窗口的统计值。今天，我们将学习如何在Python中使用"rolling"命令。本文将详细阐述整个流程，提供相应的代码，并附上注释，以帮助你更好地理解每一步。
## 整体流程
下面是实现Python rolling命令的流程：
| 步骤 | 描述
# Python Rolling Nanmean 实现教程
## 引言
在数据处理和分析过程中，经常需要对连续的一段数据进行处理，例如计算滚动平均值。Python中没有直接提供滚动平均值的函数，但我们可以借助第三方库来实现。本教程将教会你如何使用Python实现滚动平均值的计算。
## 整体流程
下面是实现"python rolling nanmean"的整体流程。我们将使用pandas这个流
原创
2024-01-21 11:38:47
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标题：Python中使用`rolling`方法实现数据框滚动计算的方法详解
## 引言
在数据分析和机器学习领域，我们经常需要对时间序列数据进行滚动计算。Python中的pandas库提供了方便的`rolling`方法，可以在数据框上执行滚动计算。本文将介绍如何使用`rolling`方法进行数据框滚动计算，并提供详细的步骤和示例代码。
## `rolling`方法概述
`rolling`方法是
原创
2024-01-08 03:55:45
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# 如何实现Python Rolling Center
## 一、流程概述
为了实现Python Rolling Center，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装必要的Python库 |
| 2 | 读取数据 |
| 3 | 计算Rolling Center |
| 4 | 可视化Rolling Center |
##
原创
2024-02-23 07:42:37
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# Python Rolling 前端
在前端开发中，经常会遇到需要对数据进行滚动处理的情况，例如计算滚动平均值、最大值、最小值等。Python提供了一种方便的方式来实现这些功能，即通过rolling方法来进行滚动计算。本文将介绍如何在前端使用Python来实现滚动计算，并给出相关代码示例。
## 什么是Rolling计算
Rolling计算是指在一个固定大小的窗口内对数据进行计算，并不断滚
原创
2024-07-11 06:28:30
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Archive old log files NLog 4.5 makes it easy to setup archive logic to move/cleanup old files with dynamic fileName-Layout. You just need to configure
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2020-07-03 14:48:00
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在分析 Python 中的 `rolling` 函数时，首先我们需要明确如何利用该函数来进行时间序列分析和数据清理。Python 的 Pandas 库提供的 `rolling` 方法，可以帮助我们在时间序列数据中进行滑动计算，获取数据的移动平均、移动总和等。
在这篇博文中，我将详细记录我的备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、最佳实践，以及一些扩展阅读的参考资料。这不仅有助于解决 `roll
# Rolling Windows in Python: An Introduction
In data analysis and time series analysis, rolling windows are a common technique used to calculate statistics or other metrics over a specified window of
原创
2024-06-21 03:39:06
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# ROLLING BACK MySQL 数据库
## 1. 简介
MySQL 是一种流行的关系型数据库管理系统，它提供了数据存储和管理的功能。在开发过程中，可能会遇到需要回滚数据库的情况，即还原之前的数据库状态。本文将介绍如何使用 MySQL 实现数据库回滚操作。
## 2. 回滚操作流程
下面是实现数据库回滚操作的基本流程，我们将使用步骤表格的形式展示：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2024-01-20 08:36:42
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# 如何实现Python Rolling Close
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何实现"python rolling close"。这个过程需要一定的步骤和代码实现，下面将详细介绍整个流程。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(导入必要的库)
B --> C(设置rolling close
原创
2024-05-22 03:59:36
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