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    使用Python取列表元素中的城市名(下篇)

    一、前言 前几天在Python最强王者群【eric】问了一个Python列表基础的问题,这里拿出来给大家分享下。...\d+") res = re.findall(regex, item) print(res) 上一篇文章中,我们已经分享了3钟方法,这篇文章我们继续分享解决方法。...\d+",str(str1)) print(res) 直接把列表转成str,然后直接上re,非常巧妙。 三、总结 大家好,我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Python列表基础的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【eric】提问,感谢【群除我佬】、【Ineverleft】、【Hxy任我肥】、【甯同学】、【瑜亮老师】给出的思路和代码解析,感谢【冯诚】等人参与学习交流。

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    使用awk和正则表达式过滤文件中的文本或字符串

    当我们在 Unix/Linux 中运行某些命令来读取或编辑字符串或文件中的文本时,我们很多时候都会查找指定特征的字符串。这可能会使用正则表达式。 什么是正则表达式?...正则表达式可以定义为表示多个字符序列的字符串。关于正则表达式的最重要的事情之一是它们允许你过滤命令或文件的输出、编辑文本或配置文件的一部分等等。...为了过滤文本,必须使用文本过滤工具,例如 awk 你可以想到awk作为自己的编程语言。但是对于本教程的使用范围awk,我们将把它作为一个简单的命令行过滤工具来介绍。...以 set 为例[al1],这里 awk 将匹配文件中包含字符a或l或1在一行中的所有字符串/etc/hosts. # awk '/[al1]/{print}' /etc/hosts 下一个示例匹配以...在下面的示例中,第一个命令打印出文件中的所有行,第二个命令不打印任何内容,因为我想匹配具有 $25.00,但没有使用转义字符。 第三个命令是正确的,因为已使用转义字符读取 $ 照原样。

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    【Python】PySpark 数据输入 ① ( RDD 简介 | RDD 中的数据存储与计算 | Python 容器数据转 RDD 对象 | 文件文件转 RDD 对象 )

    ; 2、RDD 中的数据存储与计算 PySpark 中 处理的 所有的数据 , 数据存储 : PySpark 中的数据都是以 RDD 对象的形式承载的 , 数据都存储在 RDD 对象中 ; 计算方法...: 大数据处理过程中使用的计算方法 , 也都定义在了 RDD 对象中 ; 计算结果 : 使用 RDD 中的计算方法对 RDD 中的数据进行计算处理 , 获得的结果数据也是封装在 RDD 对象中的 ; PySpark...上一次的计算结果 , 再次对新的 RDD 对象中的数据进行处理 , 执行上述若干次计算 , 会 得到一个最终的 RDD 对象 , 其中就是数据处理结果 , 将其保存到文件中 , 或者写入到数据库中 ;...= SparkContext(conf=sparkConf) 再后 , 创建一个包含整数的简单列表 ; # 创建一个包含列表的数据 data = [1, 2, 3, 4, 5] 再后 , 并使用 parallelize...exit code 0 三、文件文件转 RDD 对象 ---- 调用 SparkContext#textFile 方法 , 传入 文件的 绝对路径 或 相对路径 , 可以将 文本文件 中的数据 读取并转为

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    【Spark研究】Spark编程指南(Python版)

    你可以通过使用—master命令行参数来设置这个上下文连接的master主机,你也可以通过—py-files参数传递一个用逗号隔开的列表来将Python的.zip、.egg或.py文件添加到运行时路径中...Spark支持文本文件、序列文件以及其他任何Hadoop输入格式文件。 通过文本文件创建RDD要使用SparkContext的textFile方法。...这个方法会使用一个文件的URI(或本地文件路径,hdfs://、s3n://这样的URI等等)然后读入这个文件建立一个文本行的集合。...这类操作中最常见的就是分布的shuffle操作,比如将元素通过键来分组或聚集计算。 在Python中,这类操作一般都会使用Python内建的元组类型,比如(1, 2)。...(见下文)或与外部存储交互等 RDD持久化 Spark的一个重要功能就是在将数据集持久化(或缓存)到内存中以便在多个操作中重复使用。

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    PySpark初级教程——第一步大数据分析(附代码实现)

    请记住,如果你使用的是PySpark,就不需要安装它。但是如果你使用JAVA或Scala构建Spark应用程序,那么你需要在你的机器上安装SBT。...# 执行以下命令来计算时间 %%time # 列表中元素的数量 print(my_large_list_one_partition.count()) # >> 16162207 ?...Spark有两种类型的转换: 窄转换:在窄转换中,计算单个分区结果所需的所有元素都位于父RDD的单个分区中。例如,如果希望过滤小于100的数字,可以在每个分区上分别执行此操作。...转换后的新分区仅依赖于一个分区来计算结果 ? 宽转换:在宽转换中,计算单个分区的结果所需的所有元素可能位于父RDD的多个分区中。...但是,当我们执行一个动作,比如获取转换数据的第一个元素时,这种情况下不需要查看完整的数据来执行请求的结果,所以Spark只在第一个分区上执行转换 # 创建一个文本文件的RDD,分区数量= 4 my_text_file

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    Spark算子官方文档整理收录大全持续更新【Update2023624】

    中性的 “零值” 可以被添加到结果中任意次数,且不改变结果(例如,列表连接中的 Nil,加法中的 0,或乘法中的 1)。...(6) takeOrdered(n, [ordering]) 使用指定的排序方式,返回 RDD 中的前 n 个元素。排序方式可以是元素的自然顺序或自定义的比较器。...(7) saveAsTextFile(path) 将数据集的元素作为文本文件(或一组文本文件)写入到指定目录中,可以是本地文件系统、HDFS或其他支持Hadoop文件系统的文件系统。...Spark将对每个元素调用toString方法,将其转换为文件中的一行文本。 (8) countByKey() 仅适用于类型为(K,V)的RDD。...这样会触发计算操作,并将结果打印出来。 示例代码中的 filteredNumbers.count() 就是一个行动算子,它会计算 filteredNumbers 中元素的数量,并返回结果。

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    初识 Spark | 带你理解 Spark 中的核心抽象概念:RDD

    RDD 是 Spark 中对所有数据处理的一种最基本的抽象,它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。...存储弹性是指,RDD 中的数据可以保存在内存中,内存放不下时也可以保存在磁盘中;计算弹性是指,RDD 具有自动容错的特点,当运算中出现异常情况导致 Partition 数据丢失或运算失败时,可以根据 Lineage...Core 数目自动设置 Partition 数量,若在 parallelize() 方法中指定,则使用指定的数量设置。...Action 操作会强制执行那些求值必须用到的 RDD 的 Transformation 操作,并将最终的计算结果返回给 Driver 程序,或写入到外部存储系统中。...= 0) Spark 算子中函数传递过程 map() 算子可以把求平方的 Lambda 函数运用到 initialRDD 的每个元素上,然后把计算返回的结果作为 squareRDD 中对应元素的值。

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    Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Spark 编程指南 | ApacheCN

    通常您希望群集中的每一个 CPU 计算 2-4 个分区。一般情况下,Spark 会尝试根据您的群集情况来自动的设置的分区的数量。...可以使用 SparkContext 的 textFile 方法来创建文本文件的 RDD。... n 个元素. saveAsTextFile(path) 将 dataset 中的元素以文本文件(或文本文件集合)的形式写入本地文件系统、HDFS 或其它 Hadoop 支持的文件系统中的给定目录中。...Spark 将对每个元素调用 toString 方法,将数据元素转换为文本文件中的一行记录. saveAsSequenceFile(path)  (Java and Scala) 将 dataset 中的元素以...RDD 可以使用 persist() 方法或 cache() 方法进行持久化。数据将会在第一次 action 操作时进行计算,并缓存在节点的内存中。

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    PySpark简介

    PySpark API将通过对文本文件的分析来介绍,通过计算得到每个总统就职演说中使用频率最高的五个词。 安装必备软件 安装过程需要安装Scala,它需要Java JDK 8作为依赖项。...> >> 下载样本数据 本指南中使用的数据是1789年至2009年每个总统就职地址的文本文件汇编。该数据集可从NLTK获得。...动作的一个示例是count()方法,它计算所有文件中的总行数: >>> text_files.count() 2873 清理和标记数据 1. 要计算单词,必须对句子进行标记。...返回一个具有相同数量元素的RDD(在本例中为2873)。...有关完整列表,请参阅PySpark文档。 更多信息 有关此主题的其他信息,您可能需要参考以下资源。虽然提供这些是希望它们有用,但请注意,我们无法保证外部材料的准确性或及时性。

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    Spark核心RDD、什么是RDD、RDD的属性、创建RDD、RDD的依赖以及缓存、

    由经过func函数计算后返回值为true的输入元素组成 flatMap(func) 类似于map,但是每一个输入元素可以被映射为0或多个输出元素(所以func应该返回一个序列,而不是单一元素) mapPartitions...saveAsTextFile(path) 将数据集的元素以textfile的形式保存到HDFS文件系统或者其他支持的文件系统,对于每个元素,Spark将会调用toString方法,将它装换为文件中的文本...7:RDD的缓存:   Spark速度非常快的原因之一,就是在不同操作中可以在内存中持久化或缓存个数据集。...当持久化某个RDD后,每一个节点都将把计算的分片结果保存在内存中,并在对此RDD或衍生出的RDD进行的其他动作中重用。这使得后续的动作变得更加迅速。...7.1:RDD缓存方式:     RDD通过persist方法或cache方法可以将前面的计算结果缓存,但是并不是这两个方法被调用时立即缓存,而是触发后面的action时,该RDD将会被缓存在计算节点的内存中

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    别再比较Hadoop和Spark了,那不是设计人员的初衷

    MapReduce是一种出色的文本处理引擎,它理应如此,因为搜寻互联网和搜索互联网(它的首要任务)都是基于文本的任务。...然而,由于需要大量内存在内存中处理一切数据,Spark系统的成本更高,这点没错。但是Spark的技术同时减少了所需的系统数量。所以,最后的 情形是,系统成本较高,但是数量大大减少。...这种方法在提供容错性方面很有效,可是会大大延长某些操作(即便只有一个故障)的完成时间。 Spark使用弹性分布式数据集(RDD),它们是容错集合,里面的数据元素可执行并行操作。...Spark可以用Hadoop支持的任何存储源创建RDD,包括本地文件系统,或前面所列的其中一种文件系统 RDD拥有五个主要属性: 1、分区列表 2、计算每个分片的函数 3、依赖其他RDD的项目列表 4、...面向键值RDD的分区程序(比如说RDD是散列分区),这是可选属性 5、计算每个分片的首选位置的列表(比如6、HDFS文件的数据块位置),这是可选属性 RDD可能具有持久性,以便将数据集缓存在内存中。

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    【Java】大文本字符串滤重的简单方案

    比如数据库中需要对同一个字段进行虑重, 大多数情况下我们直接使用Set就能解决问题, 今天我所说的这个大文本虑重是什么含义呢?一起来看看需求吧。...布隆过滤器不需要存储元素本身,在某些对保密要求非常严格的场合有优势。 缺点 但是布隆过滤器的缺点和优点一样明显。误算率是其中之一。随着存入的元素数量增加,误算率随之增加。...但是如果元素数量太少,则使用散列表足矣。 (误判补救方法是:再建立一个小的白名单,存储那些可能被误判的信息。) 另外,一般情况下不能从布隆过滤器中删除元素....有一个原则,(BloomFilter位数组大小)/(实际的元素个数)越大,错误率越低,但消耗的空间会越多. 2, 使用Spark过滤大文本文件 使用或者说接触Spark是因为公司有人做过一次这个方面的分享...使用Spark首先需要在pom文件中引入spark-core包 <!

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    Spark RDD Dataset 相关操作及对比汇总笔记

    RDD特征 1)有一个分片列表,就是能被切分,和Hadoop一样,能够切分的数据才能够并行计算 2)由一个函数计算每一个分片 3)对其他RDD有依赖,但并不是所有的rdd都有依赖 4)key-value...,Spark会对每个元素调用toString方法来把每个元素存成文本文件的一行。...要理解combineByKey(),要先理解它在处理数据时是如何处理每个元素的。由于combineByKey()会遍历分区中的所有元素,因此每个元素的键要么还没有遇到过,要么就和之前的键相同。...5. map与flatmap比较 map()是将函数用于RDD中的每个元素,将返回值构成新的RDD。...mapPartitions将帮助使用矢量化。一般来说,性能提高300倍+(这不是百分比,是300倍) 连接创建和清理任务很昂贵,每个元素都会使代码效率低下。这适用于数据库或其他连接。

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    Spark RDD编程指南

    Spark 支持文本文件、SequenceFiles 和任何其他 Hadoop 输入格式。 可以使用 SparkContext 的 textFile 方法创建文本文件 RDD。...但是,您也可以使用持久(或缓存)方法将 RDD 持久化在内存中,在这种情况下,Spark 会将元素保留在集群上,以便下次查询时更快地访问它。 还支持在磁盘上持久化 RDD,或跨多个节点复制。...打印 RDD 的元素 另一个常见的习惯用法是尝试使用 rdd.foreach(println) 或 rdd.map(println) 打印出 RDD 的元素。...例如,以下代码对键值对使用 reduceByKey 操作来计算文件中每行文本出现的次数: val lines = sc.textFile("data.txt") val pairs = lines.map...缓存是迭代算法和快速交互使用的关键工具。 你可以使用persist() 或cache() 方法将RDD 标记为持久化。 第一次在动作中计算时,它将保存在节点的内存中。

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