- Python中三种表示NA的方式
风语者666
python
Python中三种表示NA的方式#-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnpimportpandasaspd#data_frame=np.load('a.npy',allow_pickle=True)#print(data_frame.columns)df=pd.DataFrame({'one':[1,2,3,pd.NA]})df=pd.DataFrame({'one':[
- AI 之路——数据分析(1)Pandas小结与框架整理
Robin_Pi
机器学习之路数据分析数据分析python人工智能可视化
目录1.写在前面1.1AI之路:1.2工具/技能:2.数据分析2.1数据分析的流程2.2数据的基本操作方法2.2.1Pandas概览2.2.2使用Pandas操作数据的核心(1)选择数据(2)操作数据2.2.2数据详解3.写在最后1.写在前面主要是阶段性框架总结1.1AI之路:数据分析——机器学习——深度学习——CV/NLP1.2工具/技能:Python、NumPy、Pandas、Matplotl
- python/R 连接 clickhouse
weixin_41283198
pythonclickhouser语言python大数据r语言
1、python-clickhouseimportnumpyasnpfromclickhouse_driverimportClientimportpandasaspdsql=open('/opt/check_detect_local.sql','r',encoding='utf8')sqltxt=sql.readlines()print(len(sqltxt))sqls=[]foriinnp.ar
- Python Pandas带多组参数和标签的Snowflake数据库批量数据导出程序
weixin_30777913
pandaspython云计算数据仓库
设计一个基于多个带标签的SnowflakeSQL模板作为配置文件和多组参数的PythonPandas代码程序,实现根据不同的输入参数自动批量地将Snowflake数据库中的数据导出为CSV文件到指定目录上,然后逐个文件压缩为zip文件,标签和多个参数(以“_”分割)为组成导出数据文件名,文件已经存在则覆盖原始文件。需要考虑SQL结果集是大数据量分批数据导出的情况,通过多线程和异步操作来提高程序性能
- Python Pandas实现dataframe导出为Excel 2007格式的文件并设置合适的列宽度
weixin_30777913
pandaspython开发语言excel
PythonPandas实现dataframe导出为Excel2007格式的文件,并且针对每一列的数据调整到合适宽度,并封装为函数。此函数能够有效处理大多数情况下的列宽调整需求,确保Excel文件内容清晰易读。将PandasDataFrame导出为Excel2007+格式(.xlsx)并自动调整列宽,可以使用以下函数。该函数会处理索引列和数据列,确保每列宽度适合内容。importpandasasp
- Python中Pandas常用函数及案例详解
程序员爱技术
pythonpandas开发语言数据分析大数据
Pandas是一个强大的Python数据分析工具库,它为Python提供了快速、灵活且表达能力强的数据结构,旨在使“关系”或“标签”数据的操作既简单又直观。Pandas的核心数据结构是DataFrame,它是一个二维标签化数据结构,可以看作是一个表格,其中可以存储不同类型的数据。下面是Pandas中一些关于导入、导出、查看、检查、选取、清理、合并、统计等常用函数的详解以及案例说明:第一、导入函数P
- 解决pandas的to_excel方法写入数据被覆盖的问题
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1.先用openpyxl读取到了excel文件的数据,载入excel文件的内容到ExcelWriter中,使用ExcelWriter写入保存importpandasaspdfromopenpyxlimportload_workbookdf=pd.DataFrame([66])withpd.ExcelWriter(r'C:\Users\Administrator\Desktop\1.xlsx')as
- Pandas:to_excel 在原Excel表 追加写入数据
条件漫步
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@创建于:20211118文章目录1、直接写入2、直接写入3、参考链接1、直接写入如果只是想把一个DataFrame保存为单独的一个Excel文件,那么直接写:df_data.to_excel('xxx.excel','sheet1',index=False)保存为单个Excel文件和这个文件中的单个表。如果先前存在有同名的Excel文件,这样做会把之前的Excel文件覆盖掉。2、直接写入ifno
- 4种方法用Python批量实现多Excel多Sheet合并_excel表格自动合成python
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importpandasaspd #读取Excel文件 file_list=['file1.xlsx','file2.xlsx'] dfs=[pd.read_excel(file)forfileinfile_list] #合并多个工作表 result=pd.concat(dfs,ignore_index=True) #保存到新的Excel文件 result.to_excel('merg
- pandas常用数据格式IO性能对比
lining808
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前言本文对pandas支持的一些数据格式进行IO(读写)的性能测试,大数据时代以数据为基础,经常会遇到操作大量数据的情景,数据的IO性能尤为重要,本文对常见的数据格式csv、feather、hdf5、jay、parquet、pickle性能进行对比。csvCSV(Comma-SeparatedValues)是一种用于存储表格数据的简单文件格式。在CSV文件中,每一行通常代表一条记录,字段(列)由逗
- Python数据分析NumPy和pandas(十七、pandas 二进制格式文件处理)
FreedomLeo1
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以二进制格式存储(或序列化)数据的一种简单方法是使用Python的内置pickle模块。同时,pandas构造的对象都有一个to_pickle方法,该方法以pickle格式将数据写入磁盘。我们先把之前示例用到的ex1.csv文件加载到pandas对象中,然后将数据以二进制pickle格式写入examples/frame_pickle文件中:importpandasaspdframe=pd.read
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案例背景:电商用户行为分析假设某电商平台提供以下数据集(模拟数据包含100万条记录),需完成用户行为分析:user_logs.csv:用户浏览、加购、下单日志user_profiles.csv:用户地域、设备信息product_info.csv:商品类目、价格数据一、数据加载与内存优化1.1智能数据类型转换#列类型预设字典dtype_dict={'user_id':'category','even
- 大气视热源Q1与视水汽汇Q2的计算 利用python以ERA5再分析资料为例
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- Pandas数据清洗手册(参数解析与实战)
步入烟尘
Python超入门指南全册pandas数据清洗开发语言python
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
- Pandas数据清洗:处理缺失值
小龙在山东
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在Pandas中,可以使用dropa方法条件过滤缺失值,用isnull标记哪些是缺失值,用notnull方法标记哪些不是缺失值,用fillna方法填充缺失值。importpandasaspdframe=pd.DataFrame([[1,2,3,None]
- python小白精华快速上手知识笔记(简短版)
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PYTHON基本语法目录一、变量和数据类型1.变量2.数据类型二、基本函数输出函数-print()输入函数-input()类型转换函数长度函数-len()数学运算函数(在math模块中)定义函数调用函数三、数据结构列表(list)字典(dict)元组(tuple)四、基本库NumPy(用于数值计算)Pandas(用于数据处理和分析)Matplotlib(用于数据可视化)Scikit-learn(用
- Pandas使用教程 - Pandas 与 SQL 数据库交互
闲人编程
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目录进阶篇40.Pandas与SQL数据库交互1.引言2.数据读取:从SQL加载数据2.1使用pd.read_sql()示例:使用SQLAlchemy连接SQLite数据库2.2使用pd.read_sql_table()3.数据写入:将DataFrame写入SQL数据库3.1使用DataFrame.to_sql()示例:写入数据到SQLite数据库4.数据库连接与SQLAlchemy4.1使用SQ
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这是一篇非常简单易懂的分析方法,你只需要了解Python的3个包(numpy,pandas,matplotlib)和Python基本的语法结构就可以看懂了。当然,跟着这篇文章亲手试一次更能加深你的理解~有任何不懂的问题都可以私信我哈~欢迎私撩一、明确分析目的和思路1、分析北京二手房成交价格分布情况2、分析成交量超过一亿的经纪人相关因素二、数据准备1、数据概况(1)爬虫爬取的链家经纪人的成交数据(2
- 数据清洗级可视化中,Pandas&numyp的主要作用
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Pandas:Pandas提供了强大的数据结构和数据分析工具,特别是其DataFrame数据结构,非常适合用于数据清洗和整理例如,可以使用Pandas的dropna()函数删除包含缺失值的行或列,这是数据清洗的重要步骤。此外,Pandas还支持数据类型转换、异常值处理等数据清洗任务,以及时间序列图、柱状图和折线图等基本数据可视化方法NumPy专注于数值计算,提供了高效的数组操作功能,适用于大规模数
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Matplotlib相关的核心内容1.Matplotlib概述Matplotlib是Python的2D绘图库,能够生成高质量的静态、交互式和动画可视化效果。其核心特点是:层次结构:基于Figure(画布)和Axes(坐标系)的层级对象模型。灵活性:支持从简单折线图到复杂3D图形的多种图表类型。兼容性:与NumPy、Pandas无缝集成,支持输出多种格式(PNG、PDF、SVG等)。Matplotl
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- 【Pandas】pandas Series repeat
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Pandas2.2SeriesComputationsdescriptivestats方法描述Series.argsort([axis,kind,order,stable])用于返回Series中元素排序后的索引位置的方法Series.argmin([axis,skipna])用于返回Series中最小值索引位置的方法Series.argmax([axis,skipna])用于返回Series中最
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Python在金融分析中應用廣泛,以下是幾個主要方面:###1.**數據處理與分析**-使用**Pandas**和**NumPy**等庫來處理和分析大規模數據集,進行清理、轉換和統計運算。-舉例:處理歷史市場數據,分析價格趨勢、交易量等。###2.**機器學習與預測**-使用**scikit-learn**、**TensorFlow**或**PyTorch**建立模型進行股票價格預測、信用風險評估
- pyscript的用法
新时代_打工人
pythonpython开发语言前端框架
PyScript核心特性Pythoninthebrowser:启用drop-incontent、外部文件托管(基于Pyodide项目),以及不依赖服务器端配置的应用程序托管。Python生态:提供流行的Python和科学计算软件包(例如numpy,pandas,scikit-learn等)。PythonwithJavaScript:在Python和JavaScript对象和命名空间之间进行双向通信
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东方佑
量子变法python自动化数据分析
1.PandasProfiling功能特点:自动生成详细的统计报告,包含数据概览、单变量分析、相关性矩阵、缺失值分析等。支持交互式HTML报告,可导出为PDF或其他格式。适合快速生成数据集的全面摘要。使用示例:importpandasaspdfrompandas_profilingimportProfileReportdf=pd.read_csv("data.csv")profile=Profil
- DataFrame中添加和删处‘行’
手机忘记时间
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添加:在Pandas中,df.loc[len(df)]=new_values这行代码用于在DataFramedf的末尾添加一行新数据。这里的len(df)返回的是DataFrame当前的行数,因此df.loc[len(df)]指向的是一个新的行索引,这个索引在当前DataFrame中还不存在。以下是这行代码的详细解释:df:代表你的DataFrame对象。loc:是Pandas提供的基于标签的索引
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今天在豆瓣数据中采集20年代以来的电影时遇到了取得电影标题/评分/年份等大量缺失值核心功能动态分页采集:通过API参数迭代获取全量数据反爬策略:请求头模拟、Cookies自动化、随机延迟数据清洗:缺失值填充、嵌套JSON解析持久化存储:JSON结构化存储与PandasDataFrame转换技术栈请求处理:requests库实现API调用数据解析:json模块处理结构化响应异常管理:try-exce
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一、环境安装pipinstallpandaspipinstallrequestspipinstallmootdx二、代码frommootdx.quotesimportQuotesimportpandasaspdimportrequestsimporttimeimportjsonclient=Quotes.factory(market='std')defget_open_limit_pool(dat
- 笔试题1:电商销售数据处理与分析
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笔试题1电商销售数据处理与分析:某电商平台提供了一份销售数据文件sales_data.csv,包含以下字段:order_id(订单ID)、customer_id(客户ID)、product_name(产品名称)、quantity(购买数量)、price(产品单价)、order_date(订单日期,格式为YYYY-MM-DD)。请使用Python的Pandas库完成以下任务:读取sales_data
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
cugfy
java
分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
- 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析
bit1129
manager
Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
daizj
linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
g21121
Java excel
直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
示例:
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh
[email protected]
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_