- Numpy、Pandas库的使用
貮叁
量化投资分析pythonpython数据分析
目录Numpy1、概述2、基础操作2.1生成一个numpy的array数组:2.2自定义一个新的数据类型:np.dtype()3、并行化思想4、量化分析应用4.1索引选取和切片选择4.2数据转换与规整4.3逻辑条件进行数据筛选4.4通用序列函数4.5文件保存与读取Pandas1、简介2、Series和DataFrame的使用2.1Series2.2DataFrame3、量化分析应用3.1形成一个p
- 使用Python读取Excel文件并计算平均分
嘻嘻爱编码
Python从入门到放弃pythonexcel开发语言
在这篇博客中,我们将探讨如何使用Python的pandas库来读取Excel文件,并计算其中数据的平均分。pandas是一个强大的数据分析工具,它允许我们以简单直观的方式处理表格数据。安装必要的库在开始之前,确保你的环境中安装了pandas和openpyxl库。可以使用以下命令进行安装:pipinstallpandasopenpyxl读取Excel文件首先,我们需要读取Excel文件。假设我们有一
- 【划分数据集】stratifiedShuffleSplit分层抽样
芜湖xin
python
importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimportStratifiedShuffleSplit#分出10%作为独立测试集ss=StratifiedShuffleSplit(n_splits=1,test_size=0.1,random_state=42)data=pd.read_csv("F:\\PaperCode\\Mypaper_python_c
- Pandas教程15:多个DataFrame数据(保存+追加)为Excel表格数据
我的Python教程
我的Python教程#PandaspandasexcelPython教程
---------------pandas数据分析集合---------------Python教程71:学习Pandas中一维数组SeriesPython教程74:Pandas中DataFrame数据创建方法及缺失值与重复值处理Pandas数据化分析,DataFrame行列索引数据的选取,增加,修改和删除操作Pandas教程05:DataFrame数据常用属性和方法汇总Pandas教程06:Da
- 数据对比与处理利器——Pandas 实战
黑夜照亮前行的路
数据挖掘
Pandas作为数据处理利器,在数据对比与处理方面发挥着重要作用。下面我们将通过实战案例来展示Pandas的强大功能。一、数据导入与清洗首先,我们需要从数据源导入数据,并进行必要的清洗。Pandas支持多种数据格式,如CSV、Excel、SQL等。以CSV文件为例,我们可以使用Pandas的read_csv函数来读取数据:python复制代码importpandasaspd#读取CSV文件data
- 数据科学中的Python:NumPy和Pandas入门指南【第121篇—NumPy和Pandas】
一键难忘
pythonnumpypandas开发语言
数据科学中的Python:NumPy和Pandas入门指南数据科学是当今数字时代中的一个重要领域,而Python是数据科学家们最喜爱的编程语言之一。在这篇博客中,我们将介绍Python中两个强大的库——NumPy和Pandas,它们在数据处理和分析中发挥着重要作用。NumPy简介NumPy是用于科学计算的基础包,提供了高性能的多维数组对象(numpy.ndarray)和用于处理这些数组的工具。让我
- KGCN---pytorch代码(1)---data_loader
sweet_Mary
推荐算法python推荐算法pytorch人工智能机器学习深度学习
代码:importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoderfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportrandomclassDataLoader:'''DataLoaderclasswhichmakesdatasetfortraining
- Python 导入Excel三维坐标数据 生成三维曲面地形图(面) 4-1、线条平滑曲面(原始图形)
fyhs
Pythonpythonmatplotlib
环境和包:环境python:python-3.12.0-amd64包:matplotlib3.8.2pandas2.1.4openpyxl3.1.2scipy1.12.0代码:importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dfromscipy.interpolateimportgridd
- 用pandas的DataFrame类型对CSV文件增加新列
顾西景
问题描述:1.有两个.csv文件,分别是df_val.csv和df_classes.scv。df_val.csv为2列36500行,df_classes.scv为3列365行。2.两个csv文件的关系:其实是共365个文件夹,每个文件夹下有100个图片。df_val.csv为所有图片的路径,df_classes.scv为365个文件夹的名字和标签。3.想要做什么:想要将df_classes.scv
- 数据分析Pandas专栏---第十一章<Pandas数据聚合与分组(1)>
晦涩男董先生
数据分析pandas数据分析pandas数据挖掘
前言:数据聚合和分组操作是数据处理过程中不可或缺的一部分。它们允许我们根据特定的条件对数据进行分组,并对每个组进行聚合计算。这对于统计分析、汇总数据以及生成报告和可视化非常有用。无论是市场营销数据分析、销售业绩评估还是金融数据建模,数据聚合和分组操作都起着关键的作用。正文:数据聚合操作定义数据聚合在数据分析中,聚合是指将多个数据元素合并为更高级别的结果表示。数据聚合可以通过对数据集应用统计函数来实
- python如何读写excel
Dxy1239310216
Pythonpythonexcel开发语言
在数据分析和数据科学中,Excel文件是最常见的数据源之一。Python提供了多种库,如pandas、openpyxl、xlrd/xlwt等,可以帮助我们轻松地读写Excel文件。本文将介绍如何使用这些库来读写Excel文件。一、安装库首先,需要安装pandas和openpyxl库。可以使用pip命令来安装:pipinstallpandasopenpyxl二、读取Excel文件使用pandas库可
- mac笔记本检查是否安装成功pandas
勤于奋
macospandas
要检查pandas是否成功安装,你可以打开Python解释器并尝试导入pandas模块。以下是在Python中检查pandas安装情况的步骤:打开终端(Terminal)。输入python进入Python解释器。python在Python解释器中,尝试导入pandas模块。importpandas如果没有出现任何错误提示,说明pandas成功安装并且可以正常导入。你可以进一步验证pandas版本信
- 数据分析-Pandas数据探查初步:离散点图
Alex_StarSky
金融风控数据分析pandaspythonVisualization
数据分析-Pandas数据探查初步:离散点图数据分析和处理中,难免会遇到各种数据,那么数据呈现怎样的规律呢?不管金融数据,风控数据,营销数据等等,莫不如此。如何通过图示展示数据的规律?数据表,时间序列数据在数据分析建模中很常见,例如天气预报,空气状态监测,股票交易等金融场景。数据分析过程中重新调整,重塑数据表是很重要的技巧,此处选择Titanic数据,以及巴黎、伦敦欧洲城市空气质量监测NO2NO_
- 关于MediaEval数据集的Dataset构建(Text部分-使用PLM BERT)
Coisíní℘
多模态虚假新闻检测bert人工智能深度学习
importrandomimportnumpyasnpimportpandasaspdimporttorchfromtransformersimportBertModel,BertTokenizerfromtqdm.autoimporttqdmfromtorch.utils.dataimportDatasetimportre"""参考Game-On论文""""""util.py"""defset_
- Matplotlib
matplotlib
Matplotlib1.什么是MatplotlibMatplotlib是一个强大的Python绘图库,主要用于数据可视化。2.Matplotlib功能图表类型丰富:支持线图、散点图、条形图、直方图、饼图、柱状图、误差线图、箱线图等多种图表类型。高度自定义:用户可以自定义图表的样式,包括颜色、线型、标记、标题、坐标轴标签等。良好的兼容性:与NumPy、Pandas等Python科学计算库兼容,方便处
- LightGBM高级教程:时间序列建模
Echo_Wish
Python算法Python笔记人工智能深度学习机器学习数据挖掘
导言时间序列数据在许多领域中都非常常见,如金融、气象、交通等。LightGBM作为一种高效的梯度提升决策树算法,可以用于时间序列建模。本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM进行时间序列建模,并提供相应的代码示例。数据准备首先,我们需要加载时间序列数据并准备数据用于模型训练。以下是一个简单的示例:importpandasaspd#加载时间序列数据data=pd.read_csv('
- 【主流开发语言和开发环境介绍】
程序员不想YY啊
开发语言
主流开发语言和开发环境介绍1.介绍2.开发语言3.开发环境1.介绍下面是一些广泛使用的主流开发语言及其相关的开发环境。2.开发语言Python用途:通用编程、科学计算、数据分析、机器学习、Web开发等。流行库:NumPy,Pandas,TensorFlow,PyTorch,Flask,Django。开发环境:PyCharm,VisualStudioCode,JupyterNotebooks。Jav
- Python合并多Excel文件
hkmaike
pythonexcel开发语言
Python合并多Excel文件具体方法代码如下具体方法下载安装好pandas并importpandasaspd代码如下importpandasaspdfile1='C:/e1.xlsx'file2='C:/e2.xlsx'file3='C:/e3.xlsx'file=[file1,file2,file3]li=[]foriinfile:li.append(pd.read_excel(i))wri
- 如何用爬虫软件导出抖店商家的联系方式
qq1143561141
爬虫
介绍:抖店是一款电商平台,许多商家在抖店上开设店铺进行销售。如果你想与抖店商家取得联系,可以通过爬虫软件来导出商家的联系方式。本文将介绍如何使用Python编写爬虫代码来实现这个功能。步骤:环境准备:安装Python和相关依赖库:在电脑上安装Python,并安装requests、beautifulsoup4、pandas等库。获取商家页面的URL:在抖店中打开一个商家的店铺页面,复制地址栏中的UR
- Python Pandas处理字符串(方法详解)
Lowe-小码
pythonpandas开发语言
在Python的Pandas库中,处理字符串是常见的操作。Pandas提供了许多内置的方法和函数来处理DataFrame和Series中的字符串。以下是一些常用的字符串处理方法及其详解:1.字符串访问你可以使用.str属性来访问Series中的字符串方法。importpandasaspds=pd.Series(['apple','banana','cherry'])print(s.str[0])#
- 【Python编程+数据清洗+Pandas库+数据分析】
723z
pythonpandaspython数据分析
数据分析的第一步往往是数据清洗,这个过程关键在于理解、整理和清洗原始数据,为进一步分析做好准备。Python语言通过Pandas库提供了一系列高效的数据清洗工具。接下来,该文章将通过一个简单的案例演示如何利用Pandas进行数据清洗,并准备数据分析。Pandas库:简介Pandas是为Python编程语言创建的一款用于数据操作和分析的库。Pandas通过两种主要的数据结构——Series和Data
- Big Three
大傻羊
c++
前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:例如:随着人工智能的不断发展,机器学习这门技术也越来越重要,很多人都开启了学习机器学习,本文就介绍了机器学习的基础内容。提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考一、pandas是什么?示例:pandas是基于NumPy的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。二、使用步骤1.引入库代码如下(示例):classString{public:St
- Python将csv数据导入neo4j
静听山水
Neo4Jpythonneo4j开发语言
参考链接:https://github.com/SongX64/movie_recommend_knowleagegraphimportpandasaspdfromneo4jimportGraphDatabase#连接数据库驱动uri="bolt://localhost:7687"driver=GraphDatabase.driver(uri,auth=("neo4j","neo4j"))#参数设
- python将csv数据导入neo4j
静听山水
Neo4Jpythonneo4j
参考链接:https://github.com/jm199504/Financial-Knowledge-Graphs/tree/masterfrompandasimportDataFramefrompy2neoimportGraph,Node,Relationship,NodeMatcherimportpandasaspdimportnumpyasnpimportos#连接Neo4j数据库fro
- 如何使用Python绘制常见的几种激活函数?
神笔馬良
python开发语言
问题描述:如何使用Python绘制常见的几种激活函数?(sigmoid、Tanh、Relu、LeakyRelu、ELU、Softplus、Softmax、Smish)解答:这里八种不同的激活函数,使用了不同的颜色进行了绘制。#importpandasaspd#fromscipyimportstatsimportmathimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpya
- Python实现Excel拆分与合并
算法channel
pythonexcel大数据人工智能开发语言
在实际工作中,我们经常会遇到各种表格的拆分与合并的情况。如果只是少量表,手动操作还算可行,但是如果是几十上百张表,最好使用Python编程进行自动化处理。下面介绍两种拆分案例场景,如何用Pandas实现Excel文件的拆分。按条件将Excel文件拆分到不同的工作簿假设现在有一个汇总表,内部存储了整个年级的成绩数据。现在需要按照班级分类,将不同班级的数据拆分到不同的工作簿中,最终实现"三年级总成绩单
- Python 安装和使用的IDE
草明
Pythonpython开发语言
安装安装Anaconda(包较大),包含了一些库安装Miniconda(包较小)只和python打包,没有其他的包,用的时候需要自己安装condainstallpandaspythonpythonipython有更多的功能ipythonjupyterjupyternotebookjupyterlab可以去github查看condainstall-cconda-forgejupyterlabjupy
- Python - Pandas 基础
草明
Pythonpythonpandas开发语言
Pandas基础https://pandas.pydata.org/docs/reference/index.html1.加载一个数据集课程代码:githubchendaniely/pandas_for_everyoneimportpandasaspddf=pd.read_csv('../data/xxxx.tsv',sep='\t')#头5行数据,可以设置参数决定多少行print(df.head
- pandas 数据载入、存储及文件格式(文本格式数据的读写—XML 和 HTML:网络抓取)
诗雨时
python
文本格式数据的读写—XML和HTML:网络抓取pandas拥有很多可以对HTML和XML格式进行读取、写入数据的库,例如lxml(http://lxml.de)、BeautifulSoup和html5lib。尽管lxml是相对更快的库,但其他库可以更好地处理异常的HTML或XML文件。一、pandas.read_html解析HTMLpandas的内建函数read_html可以使用lxml和Beau
- python 处理xml pandas_Python:将XML数据存储到Pandas DataFrame中
weixin_39885803
python处理xmlpandas
可扩展标记语言(XML)是一种标记语言,它以人类和机器可读的格式对数据进行编码。XML在各种程序中用于构造、存储和传输数据。在这篇文章中,我们将讨论如何使用pythonxml库中的“ElementTree”模块来解析xml数据并将数据存储在pandaDataFrame中。首先,让导入Python库:现在,让我们看一下'books.xml'文件中的标签:我们可以通过将文件名传递给'parse()'方
- 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