在上一节中，我们创建了基于busybox的registry image(https://www.jianshu.com/p/07a1d118ba17), 在这里我们学习如何使用registry....image push到了私有仓库中，那么我们接着看看如何从私有registry中把image pull 到本地， 首先查看docker pull 的帮助文档， 发现有如下一节： Pull a repository...下面的例子展示了如何进行查找： #在这里我们查找名字包含base的image #利用GET方法获得的结果是json格式，然后用python的json.tool进行处理，接着用sed 进行关键字匹配，最后输出匹配结果...]# 以上分别介绍了如何使用私有仓库进行基本的push, pull, search ，还有一个常用的需求就是从私有仓库删除不需要的image....到这里为止，我们知道了如何从registry获取image的digests ID, 并利用digests ID删除对应的manifests文件, 可以认为manifests文件就是image的元数据文件
我使用的是 Django 查询集 API，这个界面用户体验很好。之后，我转向数据工程方向，更多地利用数据集来构建 AI。...我的职责是从用户应用程序中获取数据，并将其转换为数据科学家可利用的内容，这一过程通常称为 ETL (extract, transform and load)。...随着产业发展，生产系统中的数据非常混乱，需要进行大量转换才能用于构建 AI。有些 JSON 列每行模式都不相同，有些列包含混合数据类型，有些行有错误值。...隐私法规不允许获取用户访问的具体日期，因此我们决定将记录日期归一化为用户首次访问的日期（如首次访问后 5 天等）。对于我们的分析，重要的是要知道离上次访问过去了多久以及离首次访问过去了多久。...我最初认为用 Postgres 扁平化或解析 json 是不可能的...... 我不敢相信自己竟然如此愚蠢。
完整的代码请在公众号「Python七号」回复「etl」获取。 1、提取数据 这里从电影数据 API 请求数据。在开始之前，你需要获得 API 密钥来访问 API可以在这里[1]找到获取密钥的说明。...在响应中，我们收到一条 JSON 记录，其中包含我们指定的 movie_id： API_KEY = config.api_key url = 'https://api.themoviedb.org/3/...我们创建一个循环，一次请求每部电影一部，并将响应附加到列表中: response_list = [] API_KEY = config.api_key for movie_id in range(550,556...response_list 这样复杂冗长的 JSON 数据，这里使用 from_dict() 从记录中创建 Pandas 的 DataFrame 对象： df = pd.DataFrame.from_dict...首先扁平化这个 JSON 列表： genres_list = df['genres'].tolist() flat_list = [item for sublist in genres_list for
我一直致力于整合 AI 功能，并研究如何构建聊天界面以使用 LLM 和代理来导航和利用各种数据源。对于这个概念验证，我使用了 Azure OpenAI 和 Azure 中的其他 AI 功能。...content": response}) st.write (response) if __name__ == "__main__": main() 最初，代理会识别任务并选择适当的操作从数据帧中检索所需信息...第 3 步：使用 Panda 读取 sql 以获取查询结果 利用panda 读取 sql (pandas.read_sql( sql, con)) 将 sql 查询或数据库表读入数据帧，并返回包含查询运行结果的...=aoai_api_key, api_version=aoai_api_version_For_COSMOS ) 第 2 步：为聊天对话创建模型响应 获取客户端后，API ChatCompletions...获取用户提示并为自然语言查询生成查询以及响应。
尽管它是用Scala开发的，并在Java虚拟机(JVM)中运行，但它附带了Python绑定，也称为PySpark，其API深受panda的影响。...由于主要是在PySpark中处理DataFrames，所以可以在RDD属性的帮助下访问底层RDD，并使用toDF()将其转换回来。这个RDD API允许指定在数据上执行的任意Python函数。...这意味着在UDF中将这些列转换为JSON，返回Pandas数据帧，并最终将Spark数据帧中的相应列从JSON转换为复杂类型 [2enpwvagkq.png] 5.实现 将实现分为三种不同的功能: 1)...但首先，使用 complex_dtypes_to_json 来获取转换后的 Spark 数据帧 df_json 和转换后的列 ct_cols。...作为输入列，传递了来自 complex_dtypes_to_json 函数的输出 ct_cols，并且由于没有更改 UDF 中数据帧的形状，因此将其用于输出 cols_out。
案例研究：从公开 API 获取 JSON 数据并转换为 DataFrame让我们提供一个实际案例，演示如何使用公开的API获取JSON数据，并将其转换为Pandas DataFrame。...导入所需的库：import pandas as pdimport requests调用API并获取JSON数据：response = requests.get('https://api.example.com.../data')data = response.json()在上述代码中，我们使用requests库向API发送请求，并使用.json()方法将返回的响应转换为JSON数据。...将JSON数据转换为DataFrame：df = pd.DataFrame(data)在上述代码中，df是转换后的Pandas DataFrame对象，其中包含从API获取的JSON数据。...我们还探讨了如何解析嵌套的JSON数据，并提供了一个从公开API获取JSON数据并转换为DataFrame的案例。最后，我们提供了一些常见的JSON数据清洗和转换操作。
并且设置请求头为 User-Agent: elephant 向 https://httpbin.org/anything 发起 DELETE 请求 请求 https://httpbin.org/anything 并获取响应头信息...向 https://httpbin.com/anything 发起请求体为 JSON {"value": "panda"} 的 POST 请求 发起与上一次相同的 POST 请求，但是这次要把请求头中的...查看响应体中的 json 字段，对比上一次得到的响应体 向 https://httpbin.org/anything 发起 GET 请求，并且在请求头中设置 Accept-Encoding: gzip（...让 curl 显示出响应头信息，并尝试找出响应内容为空的原因 向 https://httpbin.org/anything 发起任意的请求，同时设置一些无意义的请求头（例如：panda: elephant...发起请求（请查看 https://stripe.com/docs/development 了解如何使用，他们会给你一个测试用的 API key）。
有不同的API，允许查询地址并返回纬度和经度（一个称为地理编码的过程。可能是使用谷歌地图API，但它带有警告.OpenStreetMap API提供相同的功能，但是免费使用的。...pandas map函数获取每行的API响应。...在查询API之后，删除了所有行，确实没有得到响应。对于失去的少数前提（大约20个）并没有太多的了解，剩下的还有很多。...responses df2 = df1[df1['json'].map(lambda d: len(d)) > 0].copy() print(df2.shape[0]) 374 查看响应中的json...# extract relevant fields from API response (json format) df2['lat'] = df2['json'].map(lambda x: x[0]
爬虫 爬虫的第一步自然是从分析请求和网页源代码开始。从网页源代码中我们并不能找到发布的招聘信息。...不过一段时间之后会自动从黑名单中移除。 针对这个策略，我们可以对请求频率进行限制，这个弊端就是影响爬虫效率。 其次我们还可以通过代理ip来进行爬虫。网上可以找到免费的代理ip，但大都不太稳定。...具体就看大家如何选择了 1 思路 通过分析请求我们发现每页返回15条数据，totalCount又告诉了我们该职位信息的总条数。 向上取整就可以获取到总页数。然后将所得数据保存到csv文件中。...() # 请求响应中的positionResult 包括查询总数 以及该页的招聘信息(公司名、地址、薪资、福利待遇等...)...数据我们已经获取到了，最后一步我们需要将数据保存下来 # 将总数据转化为data frame再输出 df = pd.DataFrame(data=search_job_result,
爬虫 爬虫的第一步自然是从分析请求和网页源代码开始。从网页源代码中我们并不能找到发布的招聘信息。...不过一段时间之后会自动从黑名单中移除。 针对这个策略，我们可以对请求频率进行限制，这个弊端就是影响爬虫效率。 其次我们还可以通过代理ip来进行爬虫。网上可以找到免费的代理ip，但大都不太稳定。...具体就看大家如何选择了 ? 1 思路 通过分析请求我们发现每页返回15条数据，totalCount又告诉了我们该职位信息的总条数。 向上取整就可以获取到总页数。...() # 请求响应中的positionResult 包括查询总数 以及该页的招聘信息(公司名、地址、薪资、福利待遇等...)...数据我们已经获取到了，最后一步我们需要将数据保存下来 # 将总数据转化为data frame再输出 df = pd.DataFrame(data=search_job_result,
search.order=desc&search.Limit=10" 集合作为查询字符串参数 Query特性同样可以指定查询字符串中应该如何格式化集合对象。...这意味着，你可以从磁盘流式传输文件，而不产生将整个文件加载到内存中的开销。这样做的缺点是，请求头部没有设置Content-Length。...如果你的API需要发送一个请求并指定Content-Length请求头，则需要将Body特性的buffered参数设置为true。...Task CreateUser([Body(buffered: true)] User user); Json内容 JSON请求和响应可以使用Json.NET来序列化和反序列化，默认情况下，Refit会使用...这里程序会检查access token是否到期，并在需要时获取新的令牌。 分段上传 当一个接口方法被指定为[Multipart], 这意味着当前Api提交的内容中包含分段内容类型。
Cornel University已将整个Arxiv语料库上传到Kaggle，并根据CC0：公共领域许可证获得许可。我们可以使用Kaggle API直接下载数据集。...我们从Kaggle下载的数据是一个3.3GB JSON文件，其中包含大约200万篇论文！...Dask Dask是一个开源库，可以让我们使用类似于PANDA的API进行并行计算。通过运行“ pip install dask[complete]”在本地计算机上进行安装。...的API访问 步骤1：将JSON文件加载到Dask Bag中 将JSON文件加载到一个Dask Bag中，每个块的大小为10MB。...SPECTRE嵌入，在Milvus集合中执行ANN搜索，并打印出结果。
请求变量 在使用 API 时，通常会从终结点获取一个值，然后在后续请求中使用该值。这可以通过使用请求变量来实现。我们有请求变量的文档，但我们也会在这里讨论所有内容。...# @name login 在 Visual Studio 中发送此请求后，您可以从响应或请求中获取值。...在下面的代码片段中，您可以看到我们如何使用登录中的请求变量来访问在提交响应时作为响应的一部分返回的令牌。登录的响应包含一个 token。...当从 header 中提取时不能使用*。 对于上面的示例请求，我们从响应中提取令牌，并将其作为请求的标头传递给 /todos 终结点。...在这些示例中，我展示了如何处理“扁平”的 JSON 结果，但是您可以使用任何 JSONPath 表达式从响应或请求体中提取数据。
json.dump(obj, fp, indent=4): 将Python对象序列化为JSON格式并写入文件中。...json.loads(json_str): 将JSON格式的字符串反序列化为Python对象。json.load(fp): 从文件中读取JSON数据并反序列化为Python对象。2....JSON反序列化示例接下来，我们将演示如何使用json.loads将JSON字符串反序列化为Python对象：import json# 定义一个JSON字符串json_string = '{"name...使用JSON模块，我们能够轻松处理从API获取的JSON响应。.../1")data_from_api = response.json()# 打印获取的数据print(json.dumps(data_from_api, indent=2))5.2 前后端数据交互在前后端分离的架构中
这里，我们以GitHub仓库的issues数据采集为例，详细讲解如何通过动态住宅代理和手动处理方式获取高质量数据集。 1....分页读取数据并规避API限制 以GitHub仓库为例，GitHub的API在请求频率上有一定限制。为避免超出API的请求频率限制，可以采用分页读取数据的方式，逐步获取所有的issues数据。...通过简单的配置，你就可以轻松完成大批量数据的处理，并直接将其输出为所需的数据集格式。...系统会自动抓取数据并将其转换为JSONL、CSV等格式。 步骤1：启动自动抓取任务。 运行中… 等待运行完成即可 步骤2：查看生成的数据集并导出。...总结与展望 在AI大模型的训练过程中，数据的质量和获取效率至关重要。
本文将带你了解如何使用 Panda.DynamicWebApi 快速构建 Web API，并介绍其核心配置与进阶用法。 一、Panda.DynamicWebApi 是什么？...Panda.DynamicWebApi 是一款受 ABP 框架启发的 .NET Core 扩展组件，可根据规则自动将你的服务类转化为 RESTful API，无需编写冗余的 Controller 代码。...默认集成 Swagger，API 文档清晰明了，且与手动创建 Controller 没有区别。 应用场景 最适用于 DDD（领域驱动设计）架构中的“应用服务层”。...： app.UseSwagger(); app.UseSwaggerUI(c => c.SwaggerEndpoint("/swagger/v1/swagger.json", "API V1")); 运行项目...极大简化了 API 的开发流程，特别适合中后台系统或微服务架构下的场景： • 快速暴露服务为 API • ⚙️ 支持自定义路由、动词映射 • 高度兼容 Swagger • 零侵入、低学习成本
这里，我们以GitHub仓库的issues数据采集为例，详细讲解如何通过动态住宅代理和手动处理方式获取高质量数据集。1....分页读取数据并规避API限制以GitHub仓库为例，GitHub的API在请求频率上有一定限制。为避免超出API的请求频率限制，可以采用分页读取数据的方式，逐步获取所有的issues数据。...通过简单的配置，你就可以轻松完成大批量数据的处理，并直接将其输出为所需的数据集格式。...系统会自动抓取数据并将其转换为JSONL、CSV等格式。步骤1：启动自动抓取任务。 图片运行中...等待运行完成即可步骤2：查看生成的数据集并导出。...总结与展望在AI大模型的训练过程中，数据的质量和获取效率至关重要。
或者从列表中创建一个series # Create a series from an iterable my_list my_list = [['Bob',78], ['Sally...在本例中，将新行初始化为python字典，并使用append()方法将该行追加到DataFrame。...info()函数用于按列获取标题、值的数量和数据类型等一般信息。一个类似但不太有用的函数是df.dtypes只给出列数据类型。...有几个有用的函数用于检测、删除和替换panda DataFrame中的空值。...要检查panda DataFrame中的空值，我们使用isnull()或notnull()方法。方法返回布尔值的数据名，对于NaN值为真。
让我们看看它是如何工作的，并通过一些代码示例进行说明。 Modin 如何用 Pandas 并行计算 给定 pandas 中的 DataFrame ，我们的目标是以尽可能快的方式对其执行某种计算或处理。...panda 将数据从 CSV 加载到内存需要 8.38 秒，而 Modin 需要 3.22 秒。这是 2.6 倍的加速。对于只修改 import 语句来说，这不算太寒酸！...连接多个 DataFrames 是 panda 中的一个常见操作 — 我们可能有几个或多个包含数据的 CSV 文件，然后必须一次读取一个并连接它们。...panda 必须遍历每一行和每一列来查找 NaN 值并替换它们。这是一个应用 Modin 的绝佳机会，因为我们要多次重复一个非常简单的操作。...正如你所看到的，在某些操作中，Modin 要快得多，通常是读取数据并查找值。其他操作，如执行统计计算，在 pandas 中要快得多。
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