- 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
云金杞
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
盼达思文体科创
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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
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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‘>
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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?
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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
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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)
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数