zhuzuwei
zhuzuwei

pandas 之 to_csv 保存数据出现中文乱码问题及解决办法

1.  使用scrapy框架爬取了一些汽车评价保存在csv文件中，但是直接打开时乱码了。

pandas 之 to_csv 保存数据出现中文乱码问题及解决办法_第1张图片

2. 使用pandas读取再使用to_csv()方法重新保存

import pandas as pd

file_name = 'G:/myLearning/pythonML201804/spiderLearning/scrapy_learning/car_comment_crawler/\
            car_comment_crawler/spiders/haval_all_page3.csv'
file_name2 = 'G:/myLearning/pythonML201804/spiderLearning/scrapy_learning/car_comment_crawler/\
            car_comment_crawler/spiders/haval_all_page4.csv'
file_name3 = 'G:/myLearning/pythonML201804/spiderLearning/scrapy_learning/car_comment_crawler/\
            car_comment_crawler/spiders/haval_all_page5.csv'

df = pd.read_csv(file_name, encoding='utf-8')
df

pandas 之 to_csv 保存数据出现中文乱码问题及解决办法_第2张图片

  （1）使用 df.to_csv(file_name2, encoding='utf-8') 后还是编码有问题

df.to_csv(file_name2,encoding="utf_8")

pandas 之 to_csv 保存数据出现中文乱码问题及解决办法_第3张图片

  （2）使用 df.to_csv(file_name2, encoding='utf_8_sig') 后中文乱码问题解决了

df.to_csv(file_name3,encoding="utf_8_sig")
pandas 之 to_csv 保存数据出现中文乱码问题及解决办法_第4张图片

你可能感兴趣的:(pandas)

  • Python数据分析与可视化实战指南 William数据分析 pythonpython数据
    在数据驱动的时代，Python因其简洁的语法、强大的库生态系统以及活跃的社区，成为了数据分析与可视化的首选语言。本文将通过一个详细的案例，带领大家学习如何使用Python进行数据分析，并通过可视化来直观呈现分析结果。一、环境准备1.1安装必要库在开始数据分析和可视化之前，我们需要安装一些常用的库。主要包括pandas、numpy、matplotlib和seaborn等。这些库分别用于数据处理、数学
  • 《Python数据分析实战终极指南》 xjt921122 python数据分析开发语言
    对于分析师来说，大家在学习Python数据分析的路上，多多少少都遇到过很多大坑**，有关于技能和思维的**：Excel已经没办法处理现有的数据量了，应该学Python吗？找了一大堆Python和Pandas的资料来学习，为什么自己动手就懵了？跟着比赛类公开数据分析案例练了很久，为什么当自己面对数据需求还是只会数据处理而没有分析思路？学了对比、细分、聚类分析，也会用PEST、波特五力这类分析法，为啥
  • Python开发常用的三方模块如下： 换个网名有点难 python开发语言
    Python是一门功能强大的编程语言，拥有丰富的第三方库，这些库为开发者提供了极大的便利。以下是100个常用的Python库，涵盖了多个领域：1、NumPy，用于科学计算的基础库。2、Pandas，提供数据结构和数据分析工具。3、Matplotlib，一个绘图库。4、Scikit-learn，机器学习库。5、SciPy，用于数学、科学和工程的库。6、TensorFlow，由Google开发的开源机
  • 自然语言处理_tf-idf _feivirus_ 算法机器学习和数学自然语言处理tf-idf逆文档频率词频
    importpandasaspdimportmath1.数据预处理docA="Thecatsatonmyface"docB="Thedogsatonmybed"wordsA=docA.split("")wordsB=docB.split("")wordsSet=set(wordsA).union(set(wordsB))print(wordsSet){'on','my','face','sat',
  • K近邻算法_分类鸢尾花数据集 _feivirus_ 算法机器学习和数学分类机器学习K近邻
    importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_score1.数据预处理iris=load_iris()df=pd.DataFrame(data=ir
  • python编写直方图和饼图 2301_80421078 python开发语言
    1.直方图#直方图的绘制#语法格式：plt.hist(x,bins),其中x:数据集；bins:统计数据的分布区间importmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspd#导入文件excel=pd.read_excel('成绩.xlsx')#print(excel)#避免乱码plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']x=ex
  • pythonpandas函数详解_Python pandas常用函数详解 Senvn
    本文研究的主要是pandas常用函数，具体介绍如下。1import语句importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportdatetimeimportre2文件读取df=pd.read_csv(path='file.csv')参数：header=None用默认列名，0，1，2，3...names=['A','B','C'
  • python画出分子化学空间分布（UMAP） Sakaiay python
    利用umap画出分子化学空间分布图安装pipinstallumap-learn下面是用一个数据集举的例子importtorchimportumapimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromsklearn.manifoldimportTSNEfromrdkit.Chemimport
  • python读写CSV文件 bcbobo21cn .Netpython开发语言机器学习CSV
    做数据分析，有时候要分析的数据在CSV文件里；先看一下python读写CSV文件；importpandasaspddf=pd.read_csv('test1.csv')print(df)print('')print(df.head(2))companyname=["A1","B2","E3","F4"]legperson=["lier","yanqi","wangwu","zhangsan"]le
  • python如何更方便的处理日期和时间 openwin_top python编程示例系列python编程示例系列二pythonjava前端
    Arrow是一个第三方Python库，提供了更加易用和方便的日期和时间处理接口。它的设计目标是提供一种简单、一致且易于使用的API，以替代Python内置的datetime模块。Arrow支持各种日期和时间的操作，包括时区转换、日期和时间格式化、日期和时间差计算等功能。它还支持与其他日期和时间库的互操作，例如datetime、dateutil和pandas等库。以下是一个使用Arrow库的简单示例
  • python下载pandas库镜像_下载pandas库 weixin_39791152
    背景交代：在下载matplotlib库时，我已经将pip的下载源手动更改为清华的镜像，所以，如果有小伙伴在下载库遇到问题，如timeout，请先将下载源改为国内镜像，具体操作见我的另一篇文章：今天的主题是安装pandas库~首先，按田字格+R，打开cmd，输入：pipinstallpandas嗯，不出所料地报错了……主要原因：pip._vendor.urllib3.exceptions.ReadT
  • python数据分析知识点大全 编程零零七 python数据分析python开发语言python数据分析数据分析知识点大全python数据分析知识点python教程python基础
    Python数据分析知识点大全可以归纳为以下几个主要方面：一、基础概念与目的数据分析定义：数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论，对数据加以详细研究和概括总结的过程。其目的在于从数据中挖掘规律、验证猜想、进行预测。Python在数据分析中的优势：Python因其易学性、快速开发、丰富的扩展库（如NumPy、Pandas等）和成熟的框架，成为数据分析领域的
  • 如何“选择不同的“?跨越 pandas 中的多个数据框列? 潮易 pandas
    在pandas中，如果你想要选择不同的列，你可以使用DataFrame的loc属性和iloc属性的组合。loc属性是基于标签的，iloc属性则是基于索引的。如果你想要选择多个列，你只需要将它们放入一个列表即可。以下是一个代码示例：```pythonimportpandasaspd#创建一个数据框df=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':[7,8,9]
  • 详解 Pandas 的 query 函数 文刀小桂 Pandaspandaspython开发语言
    Pandas的query()方法能够使用字符串表达式来筛选DataFrame数据的行，类似于SQL的where子句importpandasaspddf=pd.DataFrame({"A":[1,3,5,6,7],"B":[11,10,9,8,12],"C":["hello","pandas","python","java","shell"],"D":["2024-02-01","2023-12-1
  • 详解 Pandas 的 isin 用法 文刀小桂 Pandaspandaspython
    Pandas的isin()方法可以判断数据值是否在某个数据集合中，若与集合中的某个值相等则返回True，反之返回False。importpandasaspddf=pd.DataFrame({"title":["one","two","three","four"],"type":["small","common","middle","large"],"num":[10,20,30,40]})#1.判
  • Rust: duckdb和polars读csv文件比较 songroom rust开发语言后端
    duckdb在数据分析上，有非常多不错的特质。1、快；2、客户体验好，特别是可以同时批量读csv（在一个目录下的csv等文件）。polars的性能比pandas有非常多的超越。但背后的一些基于arrow的技术栈有很多相同之类。今天想比较一下两者在csv数据读写的情况。一、文件准备csv样本内容，是N行9列的csv标准格式，有字符串，有浮点数，有整型。具体如下：本次准备了两个csv文件，一个大约是2
  • groupby 中如何显示 tqdm 的进度条？ domodo2020
    在循环时调用tqdm显示进度已经是一个常规操作，常见的方式是foriiintqdm(...):...while循环的情况类似，whileicntintqdm(range(n)):...icnt+=1这里记录没有显式循环时，在groupby中的用法：importpandasaspdimportnumpyasnpfromtqdmimporttqdmdf=pd.DataFrame(np.random.r
  • pandas读取xlsx文件使用sqlachemy写到数据库 hzw0510 pandaspandas数据库
    pandas读取xlsx文件使用sqlachemy写到数据库要使用pandas和SQLAlchemy将Excel文件中的数据读取到数据库中，你可以按照以下步骤进行操作：安装必要的库：确保你已经安装了pandas、SQLAlchemy和openpyxl（用于读取Excel文件）。可以使用以下命令安装：pipinstallpandassqlalchemyopenpyxl如果你使用的是特定的数据库（如S
  • python 问题 ‘list‘ object cannot be interpreted as an integer 和‘int‘ object is not iterable annekqiu python
    访问同一个excel表格（含有多个sheet）importnumpyasnpimportpandasaspdimportxlrd#读取excel的库importxlwt#写excel的库data=xlrd.open_workbook('./161005.xlsx')#打开excel文件读取数据table=data.sheets()[0]#读取sheet1h=table.ncols#获得列表数目a1
  • 【Python】 写入Pandas DataFrame到CSV文件 civilpy pythonpandas开发语言
    基本原理Pandas是一个强大的Python数据分析库，它提供了许多用于数据处理和分析的功能。在处理数据时，我们经常需要将数据保存到文件中，以便后续使用或分享。CSV（Comma-SeparatedValues，逗号分隔值）文件是一种常见的数据交换格式，它以纯文本形式存储表格数据，每行表示一个数据记录，列之间用逗号分隔。DataFrame是Pandas中用于存储表格数据的主要数据结构。它类似于Ex
  • Python酷库之旅-第三方库Pandas(115) 神奇夜光杯 pythonpandas开发语言人工智能标准库及第三方库excel学习与成长
    目录一、用法精讲506、pandas.DataFrame.rank方法506-1、语法506-2、参数506-3、功能506-4、返回值506-5、说明506-6、用法506-6-1、数据准备506-6-2、代码示例506-6-3、结果输出507、pandas.DataFrame.round方法507-1、语法507-2、参数507-3、功能507-4、返回值507-5、说明507-6、用法507
  • Python数据分析之股票信息可视化实现matplotlib Blogfish Python3大数据python可视化数据分析
    今天学习爬虫技术数据分析对于股票信息的分析及结果呈现，目标是实现对股票信息的爬取并对数据整理后，生成近期成交量折线图。首先，做这个案例一定要有一个明确的思路。知道要干啥，知道用哪些知识，有些方法我也记不住百度下知识库很强大，肯定有答案。有思路以后准备对数据处理，就是几个方法使用了。接口地址参考：Tushare数据涉及知识库：tushare-一个财经数据开放接口；pandas-实现将数据整理为表格，
  • pandas中的loc和iloc 白日与明月 python数据挖掘pandas
    loc和iloc的比较.loc和.iloc是pandas提供的两种不同的索引方法，它们的主要区别在于索引数据的依据：.loc：基于标签的索引，使用DataFrame或Series的索引标签（即行名和列名）来获取数据。可以使用单个标签、标签列表、标签切片、布尔数组或者callable函数作为索引器。如果使用标签索引并且标签不存在，.loc会抛出一个KeyError。对于切片，包括两端的标签。.ilo
  • pandas loc与iloc的区别 authorized_keys 数据处理pythonpandaslociloc
    目录一、二者的特点二、官网原文三、例子——总有一款适合你一、二者的特点loc可用“字符”、“整数”、“布尔值”作为索引，也就是标签索引注意：此处的“整数”将被解释为index的一个label而不是index的位置iloc只允许“整数”作为索引，也就是位置索引，和列表索引类似，里面只能是数字注意：此处的“整数”将被解释为index的位置，前闭后开其中，loc是指location的意思，iloc中的i
  • pandas中loc和iloc的区别 林光虚霁晓 数据分析pandas
    在Pandas中，loc和iloc是用于选择和过滤数据的两种主要方法，它们的区别在于使用的索引类型。1.loc：基于标签索引loc是基于行或列的标签（label）来选择数据。它可以按行或列的名称来访问数据，也可以通过布尔索引选择。支持的索引类型：行标签、列标签、布尔索引。语法：DataFrame.loc[row_indexer,column_indexer]示例importpandasaspd#创
  • seurat自学笔记1.0 单细胞数据导入 Sanye2022 pythonpandas
    Python读取.h5ad文件importanndataimportpandasaspdadata=anndata.read("/home/R/R_data/Seurat/PBMC10/output/adata.h5ad")#adata.X.todense()#将稀疏矩阵转成普通矩阵#X=pd.DataFrame(adata.X.todense())#cell_name=adata.obs.ind
  • Pandas教程：详解Pandas数据清洗 旦莫 PythonPandaspythonpandas数据分析
    目录1.引言2.Pandas基础2.1安装与导入2.2创建一个复杂的DataFrame3.数据清洗流程3.1处理缺失值3.1.1删除缺失值3.1.2填充缺失值3.2数据去重3.3数据类型转换4.数据处理与变换4.1添加与删除列4.2数据排序5.数据分组与聚合6.其他数据清洗方法6.1字符串处理6.2时间序列处理6.3数据类型转换1.引言数据清洗是数据科学和数据分析中的一个重要步骤，旨在提升数据的质
  • python的pandas库 帅维维 pythonpandas开发语言
    什么是pandasPandas是一个开源的第三方Python库，它从Numpy和Matplotlib的基础上构建而来，享有数据分析“三剑客之一”的盛名。Pandas已经成为Python数据分析的必备高级工具，目标是成为强大、灵活、可以支持任何编程语言的数据分析工具。数据结构Pandas中除了Panel数据结构,还引入了两种新的数据结构——Series和DataFrame,这两种数据结构都建立在Nu
  • Python数据分析及可视化教程--商城订单为例-适用电商相关进行数据分析---亲测可用！！！！ Dreams°123 AIGC机器学习python测试工具数据分析大数据
    前言：Python是进行数据分析和可视化的强大工具，常用的库包括Pandas、NumPy、Matplotlib和Seaborn。以下是一个基本的教程概述，介绍了如何使用这些库来进行数据分析和可视化：Python数据分析及可视化教程1、环境准备2、数据准备3、开始数据分析3.1、导入库3.2、加载数据3.3、数据预处理3.4、数据分析3.5、数据可视化4、总结解释使用方法：5、错误处理和异常判断说明
  • python第三方库手动安装教程_为了应对异常情况，提供最原始的python第三方库的安装方法：手动安装。往往是Windows用户需要用到这种方法。... weixin_39735247
    进入pypi.python.org，搜索你要安装的库的名字，这时候有3中可能：第一种是exe文件，这种最方便，下载满足你的电脑系统和python环境的对应的exe，再一路点击next就可以安装。第二种是.whl类文件，好处在于可以自动安装依赖包。第三种是源码，大概都是zip、tar.zip、tar.bz2格式的压缩包，这个方法要求用户已经安装了这个包所依赖的其他包。例如pandas依赖于numpy
  • PHP，安卓，UI，java，linux视频教程合集 cocos2d-x小菜 javaUIPHPandroidlinux
    ╔-----------------------------------╗┆                           
  • 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。 bozch .net.net mvc
    在.net mvc5中，在执行某一操作的时候，出现了如下错误：       各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。 经查询当前的操作与错误内容无关，经过对错误信息的排查发现，事故出现在数据库迁移上。 回想过去： 在迁移之前已经对数据库进行了添加字段操作，再次进行迁移插入XXX字段的时候，就会提示如上错误。  &
  • Java 对象大小的计算 e200702084 java
                              Java对象的大小 如何计算一个对象的大小呢？    
  • Mybatis Spring 171815164 mybatis
    ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml"); CustomerService userService = (CustomerService) ac.getBean("customerService"); Customer cust
  • JVM 不稳定参数 g21121 jvm
            -XX 参数被称为不稳定参数，之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异，使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下，如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。        可以说“不稳定参数”
  • 用户自动登录网站 永夜-极光 用户
    1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码 2.思路:将用户的信息保存为cookie            每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
  • centos7 安装后失去win7的引导记录 程序员是怎么炼成的 操作系统
    1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ###   在后面添加    menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
  • Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载 aijuans oracle
    Oracle 10g 官方中文安装帮助文档下载：http://download.csdn.net/tag/Oracle%E4%B8%AD%E6%96%87API%EF%BC%8COracle%E4%B8%AD%E6%96%87%E6%96%87%E6%A1%A3%EF%BC%8Coracle%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%96%87%E6%A1%A3 Oracle 10g 官方中文教程
  • JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了 無為子 AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
      我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。   访问G4Studio网站 http://www.g4it.org   G4Studio_V3.2版本变更日志 功能新增 (1).新增了系统右下角滑出提示窗口功能。 (2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
  • Oracle常用的单行函数应用技巧总结 百合不是茶 日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
    单行函数;   字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心) 一:字符函数: .UPPER(字符串) 将字符串转为大写 .LOWER (字符串) 将字符串转为小写 .INITCAP(字符串) 将首字母大写 .LENGTH (字符串) 字符串的长度 .REPLACE(字符串,'A','_') 将字符串字符A转换成_
  • Mockito异常测试实例 bijian1013 java单元测试mockito
    Mockito异常测试实例： package com.bijian.study; import static org.mockito.Mockito.mock; import static org.mockito.Mockito.when; import org.junit.Assert; import org.junit.Test; import org.mockito.
  • GA与量子恒道统计 Bill_chen JavaScript浏览器百度Google防火墙
    前一阵子，统计**网址时，Google Analytics（GA） 和量子恒道统计（也称量子统计），数据有较大的偏差，仔细找相关资料研究了下，总结如下：   为何GA和量子网站统计（量子统计前身为雅虎统计）结果不同？ 首先：没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因：（1）不同的统计分析系统的算法机制不同；（2）统计代码放置的位置和前后
  • 【Linux命令三】Top命令 bit1129 linux命令
    Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器，可以查看当前系统的运行情况，包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果：     top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99 Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
  • spring四种依赖注入方式 白糖_ spring
      平常的java开发中，程序员在某个类中需要依赖其它类的方法，则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法，这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理，spring提出了依赖注入的思想，即依赖类不由程序员实例化，而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”，通俗的理解是：平常我们new一个实例，这个实例的控制权是我
  • angular.injector boyitech AngularJSAngularJS API
    angular.injector   描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入.   使用方法: angular.injector(modules, [strictDi])   参数详解: Param Type Details mod
  • java-同步访问一个数组Integer[10]，生产者不断地往数组放入整数1000，数组满时等待；消费者不断地将数组里面的数置零，数组空时等待 bylijinnan Integer
    public class PC { /** * 题目：生产者-消费者。 * 同步访问一个数组Integer[10]，生产者不断地往数组放入整数1000，数组满时等待；消费者不断地将数组里面的数置零，数组空时等待。 */ private static final Integer[] val=new Integer[10]; private static
  • 使用Struts2.2.1配置 Chen.H apachespringWebxmlstruts
    Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar struts2-core-2.2.1.jar struts2-sp
  • [职业与教育]青春之歌 comsci 教育
           每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...        大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....   &nbs
  • oracle连接(join)中使用using关键字 daizj JOINoraclesqlusing
    在oracle连接(join)中使用using关键字 34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables. Evaluate the following SQL statement: SELECT oi.order_id, product_id, order_date FRO
  • NIO示例 daysinsun nio
    NIO服务端代码： public class NIOServer { private Selector selector; public void startServer(int port) throws IOException { ServerSocketChannel serverChannel = ServerSocketChannel.open(
  • C语言学习homework1 dcj3sjt126com chomework
    0、 课堂练习做完 1、使用sizeof计算出你所知道的所有的类型占用的空间。 int x; sizeof(x);   sizeof(int);   # include <stdio.h> int main(void) { int x1; char x2; double x3; float x4; printf(&quo
  • select in order by , mysql排序 dcj3sjt126com mysql
    If i select like this: SELECT id FROM users WHERE id IN(3,4,8,1); This by default will select users in this order 1,3,4,8, I would like to select them in the same order that i put IN() values so:
  • 页面校验-新建项目 fanxiaolong 页面校验
    $(document).ready( function() { var flag = true; $('#changeform').submit(function() { var projectScValNull = true; var s =""; var parent_id = $("#parent_id").v
  • Ehcache（02）——ehcache.xml简介 234390216 ehcacheehcache.xml简介
    ehcache.xml简介          ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的，更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
  • junit 4.11中三个新功能 jackyrong java
    junit 4.11中两个新增的功能，首先是注解中可以参数化，比如 import static org.junit.Assert.assertEquals; import java.util.Arrays; import org.junit.Test; import org.junit.runner.RunWith; import org.junit.runn
  • 国外程序员爱用苹果Mac电脑的10大理由 php教程分享 windowsPHPunixMicrosoftperl
    Mac 在国外很受欢迎，尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解，毕竟 Mac 设计美观，简单好用，没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢？从个人使用经验来看我想有下面几个原因： 1、Mac OS X 是基于 Unix 的 这一点太重要了，尤其是对开发人员，至少对于我来说很重要，这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
  • 位运算、异或的实际应用 wenjinglian 位运算
    一． 位操作基础，用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。       二． 常用位操作小技巧，有判断奇偶、交换两数、变换符号、求绝对值。       三． 位操作与空间压缩，针对筛素数进行空间压缩。    &n
  • weblogic部署项目出现的一些问题（持续补充中……） Everyday都不同 weblogic部署失败
    好吧，weblogic的问题确实……   问题一： org.springframework.beans.factory.BeanDefinitionStoreException: Failed to read candidate component class: URL [zip:E:/weblogic/user_projects/domains/base_domain/serve
  • tomcat7性能调优（01） toknowme tomcat7
        Tomcat优化： 1、最大连接数最大线程等设置 <Connector port="8082" protocol="HTTP/1.1"                useBodyEncodingForURI="t
  • PO VO DAO DTO BO TO概念与区别 xp9802 javaDAO设计模式bean领域模型
    O/R Mapping 是 Object Relational Mapping（对象关系映射）的缩写。通俗点讲，就是将对象与关系数据库绑定，用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里，有两个基本的也是重要的东东需要了解，即VO，PO。 它们的关系应该是相互独立的，一个VO可以只是PO的部分，也可以是多个PO构成，同样也可以等同于一个PO（指的是他们的属性）。这样，PO独立出来，数据持
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他