- 利用Beautiful Soup和Pandas进行网页数据抓取与清洗处理实战
傻啦嘿哟
pandas
目录一、准备工作二、抓取网页数据三、数据清洗四、数据处理五、保存数据六、完整代码示例七、总结在数据分析和机器学习的项目中,数据的获取、清洗和处理是非常关键的步骤。今天,我们将通过一个实战案例,演示如何利用Python中的BeautifulSoup库进行网页数据抓取,并使用Pandas库进行数据清洗和处理。这个案例不仅适合初学者,也能帮助有一定经验的朋友快速掌握这两个强大的工具。一、准备工作在开始之
- Python:数据从Excel表格链接到Word文档 更新Excel即可自动更新Word
一个花生米生花
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要使用Python来创建或更新一个Word文档,并将数据从Excel表格链接到Word文档中,你可以使用python-docx库来操作Word文档和openpyxl或pandas库来读取Excel文件。不过,需要注意的是,python-docx库并不支持将外部文件链接到Word文档的功能。你可以在Word文档中插入Excel数据的快照,但它们不会自动更新。如果你想要在Word文档中插入Excel数
- python panda下载_pandas python下载|Pandas for python v0.25.0官方版 v0.25.0官方版 - 哩咯下载站...
weixin_39647458
pythonpanda下载
Pandas是python的数据分析包,最初被作为金融数据分析工具而开发出来,提供pandas.whl包下载,有需要的赶快下载吧!软件介绍Pandas是python的一个数据分析包,最初由AQRCapitalManagement于2008年4月开发,并于2009年底开源出来,目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护,属于PyData项目的一部分。Pandas最初被
- python获取金融数据_使用Python获取金融数据
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python获取金融数据
俗话说,“巧媳妇难为无米之炊”。做金融数据研究,首先要有可用的数据源。Python下,pandas_datareader模块可以用于获取研究数据。例子如下:>>>frompandas_datareader.dataimportDataReader>>>>>>datas=DataReader(name='AAPL',data_source='yahoo',start='2018-01-01')>>>
- Python爬虫实战:获取笔趣阁图书信息,并做数据分析
ylfhpy
爬虫python爬虫数据分析
注意:以下内容仅供技术研究,请遵守目标网站的robots.txt规定,控制请求频率避免对目标服务器造成过大压力!1.环境准备与反爬策略pythonimportrequestsfrombs4importBeautifulSoupimportpandasaspdimportreimporttimeimportrandomfromfake_useragentimportUserAgent#需安装:pip
- python文件操作相关(csv)
Colin♛
pythonpython开发语言学习笔记
python文件操作相关(csv)1.csv模块读取CSV文件读取CSV文件并转换为字典写入CSV文件写入CSV文件并使用字典2.pandas库读取CSV文件读取特定列写入CSV文件写入CSV文件并指定分隔符3.其他高级功能处理大文件读取数据数据清洗参考资料在Python中,操作CSV文件通常使用csv模块和pandas库,这两个工具提供了丰富的功能,可以方便地读取、写入和处理CSV文件1.csv
- Python在实际工作中的运用-拆分Excel表格
老胖闲聊
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每次遇到表格按地区、按行数进行拆分都特别麻烦,每次都搞的头昏眼花,还容易出错,现在有了Python实在是各位“表哥”们的福音,下面我们就按行数和sheet两种场景来说明吧。首先需要安装openpyxl和pandaspipinstallopenpyxlpandas按行数拆分.pyimportopenpyxlimportosxlsfile="E:/表格目录/带拆分表格.xlsx"#加载现有的Excel
- Java程序员面临抉择:激烈竞争下,转行大模型或是新出路,非常详细收藏我这一篇就够了!
大模型教程
大模型学习学习大模型语言模型人工智能程序员转行
Java程序员转行大模型领域,可以依据以下详细路线进行学习和职业转换:第1阶段:基础知识巩固数学基础:线性代数:矩阵运算、向量空间等。概率论与统计:概率分布、统计推断等。微积分:导数、积分、多变量函数等。Python编程:Python基础:数据类型、控制结构、函数等。Python进阶:面向对象编程、装饰器、生成器等。数据处理:NumPy、Pandas、Matplotlib。第2阶段:机器学习与深度
- python高效使用16---sort_values排序需要万分警惕的问题
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python高效使用方法python开发语言
sort_values函数需要万分警惕的问题背景今天在优化empyrical模块的时候,发现在win11上测试通过的测试用例,在ubuntu18.04上测试失败了,通过定位发现是sort_values惹得祸。在使用pandas.sort_values(by=“value1”)的时候,value1如果有相同值,在默认排序算法下,排序后的结果在windows上和ubuntu上结果可能不一样。例子git
- 【Pandas】pandas Series isin
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Pandas2.2SeriesComputationsdescriptivestats方法描述Series.align(other[,join,axis,level,…])用于将两个Series对齐,使其具有相同的索引Series.case_when(caselist)用于根据条件列表对Series中的元素进行条件判断并返回相应的值Series.drop([labels,axis,index,co
- 从Pandas DataFrame中删除一列
李星星BruceL
问题集pandaspython
在Pandas中执行此操作的最佳方式是使用drop:df=df.drop('column_name',axis=1)其中1是轴编号(0表示行,1表示列)。或者,drop()方法接受index/columns关键字作为指定轴的替代方法。因此,我们现在可以只做:df=df.drop(columns=['column_nameA','column_nameB'])要删除列而不必重新分配df,可以执行以下
- 使用Python编写你的第一个算法交易程序
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背景Background最近想学习一下量化金融,总算在盈透投资者教育(IBKRCampus)板块找到一篇比较好的算法交易入门教程。我在记录实践过程后,翻译成中文写成此csdn博客,分享给大家。如果你的英语好可以直接看原文。原文在数据准备阶段,采用了pandas_datareader.data读取网络数据,实际中出现了很多问题,我换成了yfinance。可以参考文末完整代码。参考资料:https:/
- 机器学习基本库之Pandas
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Pandas是机器学习中专门用于数据处理的库,遇到很多数据时首先要使用Pandas进行预处理得到我们想要的信息,下面让我们来看一下Pandas中有哪些操作importpandasfood_info=pandas.read_csv("food_info.csv")#将csv文件中的数据进行读取print(type(food_info))#pandas中的核心结构叫做DATAFRAMEprint(fo
- python_excel批量插入图片
ramsey17
pythonexcel
提取excel的指定列的值的后4位(数值),在其它列名的单元格中,批量嵌入与该数值匹配的图片(未实现居中),每间隔4行处理一次(合并过单元格)。importpandasaspdfromopenpyxlimportload_workbookfromopenpyxl.drawing.imageimportImagefromopenpyxl.utilsimportget_column_letterimp
- bug 系列 expected <class ‘openpyxl.styles.fills.Fill‘>
SHolmes1854
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expectedpandas这个读取excel是为啥改用openxyl也不行,最后,看别人说的,把这个文档另存为居然就可以了…然后我发现居然真的可以
- 如何提升爬虫获取数据的准确性?
小爬虫程序猿
爬虫
提升爬虫获取数据的准确性是确保数据分析和后续应用有效性的关键。以下是一些经过验证的方法和最佳实践,可以帮助提高爬虫数据的准确性:1.数据清洗数据清洗是提升数据准确性的重要步骤,主要包括去除重复数据、处理缺失值和异常值。去除重复数据:重复数据会影响分析结果的准确性,可以通过pandas库的drop_duplicates()方法删除重复数据。importpandasaspddf=pd.DataFram
- python sympy安装_如何为Python 3.4安装sympy
weixin_39574720
pythonsympy安装
我使用从here获取的以下命令安装了Pythonscipy堆栈sudoapt-getinstallpython-numpypython-scipypython-matplotlibipythonipython-notebookpython-pandaspython-sympypython-nose但是,我只能在Python2.7.6中导入sympy,这是我在终端输入python时的默认Python
- Pandas使用教程 - 多级索引 (MultiIndex)
闲人编程
Pandas使用教程pandasMultiIndex多级索引元组分组聚合python
目录1.什么是MultiIndex?2.MultiIndex的创建2.1从多个数组或列表创建MultiIndex2.2从元组列表创建MultiIndex2.3使用DataFrame的set_index()创建MultiIndex3.MultiIndex的基本操作3.1索引与切片3.1.1访问特定级别的数据3.1.2使用xs()方法进行跨层次切片3.2重新排列和重设索引3.2.1swaplevel(
- 30.4:Python如何安装Pandas库? (课程共4100字)
小兔子平安
Python完整学习全解答pythonpandas开发语言
课程概述(课程共4100字)①安装Pandas库打开命令提示符或终端窗口,输入以下命令来安装Pandas:当安装完成后,可以使用以下命令来验证Pandas是否已正确安装:②数据处理和分析读写数据数据清洗和预处理数据分组和聚合数据可视化③Python学习的深入讨论Python的应用领域Python的优点和缺点学习Python的建议学习Python的挑战课程总结课程概述Python是一种功能强大的编程
- (pandas)常用版本和重要更新
Marst·Zhang
第三方库pandas
前言记录每次pandas库的重要更新,记录每次版本的变化内容.尽可能的记录函数的删改。每次从别人的项目中汲取经验时,难免会遇到不顺利的地方。为方便自己查阅,记录遇到的问题.目录Pandas库历史版本的主要更新和函数变化的示例Pandas库历史版本的主要更新和函数变化的示例Pandas0.23.0(2018年5月发布):引入了Nullable整数数据类型(pd.NA)。引入了新的字符串方法,如str
- Pandas与Python数据类型对应表
南希圆子
pythonpycharmpytorch
作为初学者,要注意pands与python数据类型是不一样的,如object数据类型对应的是Python的字符型
- Py的Pandas:Python pandas库的详细介绍、安装和使用方法
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Py的Pandas:Pythonpandas库的详细介绍、安装和使用方法Pandas是一个Python的数据处理库,它提供了快速、灵活、易用且高效的数据结构来进行数据操作。在数据挖掘、数据分析等领域中,Pandas被广泛应用。本文主要介绍Pandas的安装、基本数据结构、数据读写、数据统计以及数据可视化等方面。安装在命令行中使用pip工具安装Pandas:pipinstallpandas基本数据结
- Python 和 Pandas 版本的对应关系
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在使用Python和Pandas时,确保它们的版本兼容是非常重要的。以下是Python和Pandas版本的对应关系,帮助你选择合适的版本。安装示例如果你使用的是Python3.9,并希望安装与之兼容的Pandas版本,可以使用以下命令:pipinstallpandas==1.3.0#安装Pandas1.3.x版本检查当前版本你可以使用以下代码检查当前安装的Python和Pandas版本:impor
- pandas(02 pandas基本功能和描述性统计)
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前面内容:pandas(01入门)目录一、PythonPandas基本功能1.1Series基本功能1.2DataFrame基本功能二、PythonPandas描述性统计2.1常用函数*2.2汇总数据(describe)*一、PythonPandas基本功能到目前为止,我们已经学习了三种Pandas数据结构以及如何创建它们。我们将主要关注DataFrame对象,因为它在实时数据处理中非常重要,并讨
- 使用 Python 将爬取的内容保存到 Excel 表格
木觞清
pythonexcel开发语言
在数据爬取的过程中,很多时候我们需要将爬取到的内容保存到Excel表格中,以便进一步处理、分析和可视化。Python提供了强大的库来实现这一功能,常用的有requests、BeautifulSoup用于网页内容的爬取,以及pandas、openpyxl用于将数据保存到Excel文件。本文将带你一步步完成从爬取数据到保存到Excel文件的整个过程。1.安装必要的库首先,你需要安装一些Python库。
- Anaconda3 介绍和安装
gorgor在码农
#python入门基础pythonconda
介绍Anaconda是一个开源的Python和R语言发行版,专注于数据科学、机器学习和科学计算,主要面向数据科学和机器学习领域。它集成了大量常用的科学计算库(如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等),并提供了强大的包管理工具Conda和环境管理功能,适合快速部署和管理复杂的开发环境。特点:预装丰富库:包含250+常用的数据科学工具包,无需手动安装。跨平台支持:
- 根据deepseek模型微调训练自动驾驶模型及数据集的思路
ywfwyht
自动驾驶深度学习人工智能自动驾驶人工智能机器学习
以下是使用DeepSeek模型微调训练自动驾驶模型的详细步骤和代码示例。本流程假设你已有自动驾驶领域的数据集(如驾驶指令、传感器数据等),并基于PyTorch框架实现。Step1:环境准备#安装依赖库pipinstalltorchtransformersdatasetsnumpypandasStep2:数据准备假设数据集格式为JSON,包含输入文本(传感器/场景描述)和输出控制指令://data/
- 利用Python进行数据清洗与预处理:Pandas的高级用法
步入烟尘
python数据库开发语言
本文已收录于《Python超入门指南全册》本专栏专门针对零基础和需要进阶提升的同学所准备的一套完整教学,从基础到精通不断进阶深入,后续还有实战项目,轻松应对面试,专栏订阅地址:https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12647587.html优点:订阅限时19.9付费专栏,私信博主还可进入全栈VIP答疑群,作者优先解答机会(代码指导、远程服务),群里大佬众多可以
- Python Pandas数据清洗之缺失数据处理
python慕遥
Pandaspythonpandas开发语言
大家好,在数据分析和处理过程中,缺失数据是常见且不可避免的现象。无论是在数据收集、传输或存储的过程中,数据集可能会出现部分丢失。缺失数据的存在不仅会影响数据的完整性,还可能对后续的数据分析和建模造成不利影响。为了保证数据质量,合理处理缺失数据至关重要。Python的Pandas库提供了强大的工具,能够高效处理数据中的缺失值,特别是通过插值和填充技术来弥补数据的缺失。本文将介绍如何使用Pandas处
- 利用Python pandas 数据清洗详细教程
小白教程
python运维数据库pythonpandas开发语言
文章目录前言一、环境搭建1.下载Python2.安装Python3使用pip安装Pandas二、使用步骤1.读取数据2.处理缺失值3.处理重复值4.处理异常值5.数据类型转换6.处理不一致的数据前言pandas是Python数据处理与分析的得力工具,功能强大,是数据从业者进行数据清洗的首选。本教程将系统介绍用pandas进行数据清洗,涵盖数据读取、缺失值与重复值处理、异常值修正、数据类型转换等要点
- tomcat基础与部署发布
暗黑小菠萝
Tomcat java web
从51cto搬家了,以后会更新在这里方便自己查看。
做项目一直用tomcat,都是配置到eclipse中使用,这几天有时间整理一下使用心得,有一些自己配置遇到的细节问题。
Tomcat:一个Servlets和JSP页面的容器,以提供网站服务。
一、Tomcat安装
安装方式:①运行.exe安装包
&n
- 网站架构发展的过程
ayaoxinchao
数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构:应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上
2.应用服务和数据服务分离:应用服务器、数据库服务器、文件服务器
3.使用缓存改善网站性能:为应用服务器提供本地缓存,但受限于应用服务器的内存容量,可以使用专门的缓存服务器,提供分布式缓存服务器架构
4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力:使用负载均衡调度服务器,将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
- [信息与安全]数据库的备份问题
comsci
数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题
如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?
是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?
&n
- 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码
商人shang
mavendebug查看源码tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin''',参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。
*配置好后,在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面,在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
- 大访问量高并发
oloz
大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上,尽量避免频繁的请求数据库。下面简
要列出几点解决方案:
01、优化你的代码和查询语句,合理使用索引
02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中
03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力
04、数据读写分离
05、合理选用框架,合理架构(推荐分布式架构)。
- cache 服务器
小猪猪08
cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢?是不是在任何情况下用cache都能提高性能?是不是cache用的越多就越好呢?我在近期开发的项目中有所体会,写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨,有错误的地方希望大家批评指正。
1.Cache 是怎么样工作的?
Cache 是分配在服务器上
- mysql存储过程
香水浓
mysql
Description:插入大量测试数据
use xmpl;
drop procedure if exists mockup_test_data_sp;
create procedure mockup_test_data_sp(
in number_of_records int
)
begin
declare cnt int;
declare name varch
- CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
agevs
JavaScriptUI框架Ajaxcss
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
(一)常用的CSS命名规则
头:header
内容:content/container
尾:footer
导航:nav
侧栏:sidebar
栏目:column
页面外围控制整体布局宽度:wrapper
左右中:left right
- 全局数据源
AILIKES
javatomcatmysqljdbcJNDI
实验目的:为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象,还是创建了两个数据源对象。
1:将diuid和mysql驱动包(druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar)copy至%TOMCAT_HOME%/lib下;2:配置数据源,将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下:&l
- MYSQL的随机查询的实现方法
baalwolf
mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子,要从tablename表中随机提取一条记录,大家一般的写法就是:SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是,后来我查了一下MYSQL的官方手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中,
- JAVA的getBytes()方法
bijian1013
javaeclipseunixOS
在Java中,String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下,返回的东西不一样!
String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示,如:
byte[] b_gbk = "
- AngularJS中操作Cookies
bijian1013
JavaScriptAngularJSCookies
如果你的应用足够大、足够复杂,那么你很快就会遇到这样一咱种情况:你需要在客户端存储一些状态信息,这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。
幸运的是,这种方式已经一去不复返了,在所有现代浏览器中几乎
- [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性
bit1129
maven
Maven聚合
在实际的项目中,一个项目通常会划分为多个模块,为了说明问题,以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块:
1. 模型和数据持久化层user-core,
2. 业务逻辑层user-service以
3. web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和use
- 【JVM七】JVM知识点总结
bit1129
jvm
1. JVM运行模式
1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式,在32位机器上只有client模式的JVM。通常,64位的JVM默认都是使用server模式,因为server模式的JVM虽然启动慢点,但是,在运行过程,JVM会尽可能的进行优化
1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式:mixed mode, interpret mode以及compiler
- linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数
ronin47
在linux平台下的应用,最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用,在手工编译完以后,在其他一些情况下(如:新增模块),往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。
1、nginx
[root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V
nginx: nginx version: nginx/
- unity中运用Resources.Load的方法?
brotherlamp
unity视频unity资料unity自学unityunity教程
问:unity中运用Resources.Load的方法?
答:Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置
1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
- 线段树-入门
bylijinnan
java算法线段树
/**
* 线段树入门
* 问题:已知线段[2,5] [4,6] [0,7];求点2,4,7分别出现了多少次
* 以下代码建立的线段树用链表来保存,且树的叶子结点类似[i,i]
*
* 参考链接:http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18
* @author lijinna
- 全选与反选
chicony
全选
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<title>全选与反选</title>
- vim一些简单记录
chenchao051
vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc
1、问:后退键不能删除数据,不能往后退怎么办?
答:在vimrc中加入set backspace=2
2、问:如何控制tab键的缩进?
答:在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
- Sublime Text 快捷键
daizj
快捷键sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键:Ctrl+Shift+P:打开命令面板Ctrl+P:搜索项目中的文件Ctrl+G:跳转到第几行Ctrl+W:关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W:关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V:粘贴并格式化Ctrl+D:选择单词,重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L:选择行,重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L:
- php 引用(&)详解
dcj3sjt126com
PHP
在PHP 中引用的意思是:不同的名字访问同一个变量内容. 与C语言中的指针是有差别的.C语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容 复制代码代码如下:
<?
$a="ABC";
$b =&$a;
echo
- SVN中trunk,branches,tags用法详解
dcj3sjt126com
SVN
Subversion有一个很标准的目录结构,是这样的。比如项目是proj,svn地址为svn://proj/,那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局,trunk为主开发目录,branches为分支开发目录,tags为tag存档目录(不允许修改)。但是具体这几个目录应该如何使用,svn并没有明确的规范,更多的还是用户自己的习惯。
- 对软件设计的思考
e200702084
设计模式数据结构算法ssh活动
软件设计的宏观与微观
软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发,也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上,可以应用面向对象设计,采用流行的SSH架构,采用web层,业务逻辑层,持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上,对于一个类,甚至方法的调用,从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配,参数传
- 同步、异步、阻塞、非阻塞
geeksun
非阻塞
同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆,在此文试图解释一下。
同步:发出方法调用后,当没有返回结果,当前线程会一直在等待(阻塞)状态。
场景:打电话,营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。
异步:方法调用后不立即返回结果,调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后,当前线程不会阻塞,会继续执行其他任务。
实现:
- Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄
hongtoushizi
ssh
實際的操作步驟:
# 首先,在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server,並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port
ssh -NfR 12345:localhost:22
[email protected]
# 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port,就可以連回在客戶那的機器
ssh localhost -p 1
- Hibernate中的缓存
Josh_Persistence
一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
Hibernate中的缓存
一、Hiberante中常见的三大缓存:一级缓存,二级缓存和查询缓存。
Hibernate中提供了两级Cache,第一级别的缓存是Session级别的缓存,它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的,一般情况下无需进行干预;第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存,它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
- 对象关系行为模式之延迟加载
home198979
PHP架构延迟加载
形象化设计模式实战 HELLO!架构
一、概念
Lazy Load:一个对象,它虽然不包含所需要的所有数据,但是知道怎么获取这些数据。
延迟加载貌似很简单,就是在数据需要时再从数据库获取,减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。
二、实现延迟加载
实现Lazy Load主要有四种方法:延迟初始化、虚
- xml 验证
pengfeicao521
xmlxml解析
有些字符,xml不能识别,用jdom或者dom4j解析的时候就报错
public static void testPattern() {
// 含有非法字符的串
String str = "Jamey친ÑԂ
- div设置半透明效果
spjich
css半透明
为div设置如下样式:
div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}
说明:
1、filter:对win IE设置半透明滤镜效果,filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明,火狐浏览器不认2、-moz-opaci
- 你真的了解单例模式么?
w574240966
java单例设计模式jvm
单例模式,很多初学者认为单例模式很简单,并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上,你真的了解单例模式了么。
一,单例模式的5中写法。(回字的四种写法,哈哈。)
1,懒汉式
(1)线程不安全的懒汉式
public cla