数据表设计 其实这一块我个人是参考的 Zizaco/entrust 因为我觉得，大多数情况下，我们要用的角色和权限节点都是真多用户的。...链式方法设计 其中调用 $user->ability()->all() 和 $user->ability()->all() 都是返回的 集合 可以链式调用集合下的所有方法进一步操作。...ability 用户 Trait Ability 实例 Role 模型所需代码 使用 然后我们打开 User 模型wen jia文件添加如下代码： class User ......{ use UserHasAbility; } 总结 其实性状在 User 模型中只暴露了 roles 和 ability 两个公开方法。...整个 ability 都是结合在集合之上的一些封装，这样是的代码调用更加优雅。 以上代码是在开发ThinkSNS+中的实际真实代码。具体的实现可参考项目。
因此，为了在Pandas中更好的使用循环语句，本文重点介绍以下三个函数： iteritems iterrows itertuples 当然，这三个函数都是面向DataFrame这种数据结构的API，...所以，对于一个DataFrame，我们可以方便的使用类似字典那样，根据一个列名作为key来获取对应的value值，例如在上述DataFrame中： 当然，这是Pandas中再基础不过的知识了，这里加以提及是为了引出...DataFrame的下述API：即，类似于Python中字典的items()方法可以返回所有键值对那样，DataFrame也提供了items方法，返回结果相信也正是猜测的那样： 当然，返回的结果是一个生成器...（生成器是Python3中的一个重大优化，尤其适用于在数据量较大时提供memory-efficient的遍历）。...04 小结 以上就是本文分享的Pandas中三个好用的函数，其使用方法大体相同，并均以迭代器的形式返回遍历结果，这对数据量较大时是尤为友好和内存高效的设计。
因为一旦Pandas在处理数据时超过一定限制，它们的行为就会很奇怪。 我们用Faker创建了一个100,000行的测试数据。 测试方法 安装： !...(outdata).T n= 100000 basedata = gen_data(n) 然后把Google Colab将输出存储在Google drive中 from google.colab...(a,b): return f"{a}{b}" def process(a,b): return f"{a}{b}"*100 创建一个空DF，编写一个函数将输出%%timeit作为一行添加到数据框中...： 1、还是老生常谈的问题，不要使用iterrows()， itertuples()，尽量不要使用DataFrame.apply()，因为几个函数还是循环遍历的。...2、矢量化操作在字符串操作中也是可以使用的，但是为了安全起见，使用Numpy数组。
不同是的他们的执行效率和执行方式。 在后期的 Spark 版本中，DataSet会逐步取代RDD和DataFrame成为唯一的 API 接口。 一....三者的共性 RDD、DataFrame、Dataset全都是 Spark 平台下的分布式弹性数据集，为处理超大型数据提供便利 三者都有惰性机制，在进行创建、转换，如map方法时，不会立即执行，只有在遇到...Action如foreach时，三者才会开始遍历运算。...三者的区别 2.1 RDD RDD一般和spark mlib同时使用 RDD不支持sparksql操作 2.2 DataFrame 与RDD和Dataset不同，DataFrame每一行的类型固定为...，然而，如果要写一些适配性很强的函数时，如果使用Dataset，行的类型又不确定，可能是各种case class，无法实现适配，这时候用DataFrame即Dataset[Row]就能比较好的解决问题
标准循环 Dataframe是Pandas对象，具有行和列。如果使用循环，你将遍历整个对象。Python不能利用任何内置函数，而且速度非常慢。...Iterrows()为每一行返回一个 Series，因此它以索引对的形式遍历DataFrame，以Series的形式遍历目标列。...Pandas Vectorization：快9280倍 我们利用向量化的优势来创建真正高效的代码。关键是要避免案例1中那样的循环代码： 我们再次使用了开始时构建的函数。我们所要做的就是改变输入。...当数据元素被线性地排列和访问时，例如遍历一维数组中的元素，发生顺序局部性，即空间局部性的特殊情况。 局部性只是计算机系统中发生的一种可预测的行为。...代码运行了0.305毫秒，比开始时使用的标准循环快了 71803倍！ 总结 我们比较了五种不同的方法，并根据一些计算将一个新列添加到我们的DataFrame中。
for 循环遍历每一行/列 使用 for 循环可以遍历 DataFrame 中的每一行或每一列。需要使用 iterrows() 方法遍历每一行，或者使用 iteritems() 方法遍历每一列。...中的每一个元素，返回一个新的 DataFrame。...其中，iterrows方法返回一个迭代器，可以逐行遍历DataFrame，返回每一行数据的索引和值。...返回的每个命名元组都代表 DataFrame 中的一行。这种方法比 iterrows() 更快。...Pandas DataFrame，应该尽量避免使用循环遍历，而是使用 Pandas 内置的方法，如 apply() 和 applymap() 等。
不同是的他们的执行效率和执行方式。 在后期的Spark版本中，DataSet会逐步取代RDD和DataFrame成为唯一的API接口。 5.1 三者的共性 1....三者都有惰性机制，在进行创建、转换，如map方法时，不会立即执行，只有在遇到Action(行动算子)如foreach时，三者才会开始遍历运算。 3....DataFrame也可以叫Dataset[Row],每一行的类型是Row，不解析，每一行究竟有哪些字段，各个字段又是什么类型都无从得知，只能用上面提到的getAS方法或者共性中的第七条提到的模式匹配拿出特定字段...而Dataset中，每一行是什么类型是不一定的，在自定义了case class之后可以很自由的获得每一行的信息。...，然而，如果要写一些适配性很强的函数时，如果使用Dataset，行的类型又不确定，可能是各种case class，无法实现适配，这时候用DataFrame即Dataset[Row]就能比较好的解决问题。
一、Pandas简介Pandas是一个开源的数据分析和操作工具，它基于NumPy构建，提供了高效的数据结构（如DataFrame和Series）以及丰富的数据分析功能。...对于实时数据处理来说，Pandas的优势在于其高效的内存管理和灵活的数据操作能力。1.1 DataFrame与SeriesDataFrame 是一个表格型的数据结构，包含有行和列。...以下是几个关键步骤：2.1 数据读取实时数据可能来自不同的源，如CSV文件、数据库、API等。Pandas提供了多种方法来读取这些数据。...下面列举了一些常见的问题及其解决方案。3.1 内存不足当处理大规模数据时，可能会遇到内存不足的问题。可以通过以下方式优化：分块读取：使用chunksize参数分批次读取数据。...可以通过以下方法提高性能：向量化操作：尽量使用Pandas内置的向量化函数，而不是循环遍历。并行计算：利用多核CPU加速计算过程。
3.2.1 三者的共性 都是分布式弹性数据集，为处理超大型数据提供便利； 都是Lasy的，在进行创建、转换，如map方法时，不会立即执行，只有在遇到Action如foreach时，三者才会开始遍历运算，...如果使用DataFrame，你在也就是说，当你在 DataFrame 中调用了 API 之外的函数时，编译器就可以发现这个错。...下面的情况可以考虑使用DataFrame或Dataset， 如果你需要丰富的语义、高级抽象和特定领域专用的 API，那就使用 DataFrame 或 Dataset； 如果你的处理需要对半结构化数据进行高级处理...，如 filter、map、aggregation、 average、sum、SQL 查询、列式访问或使用 lambda 函数，那就使用 DataFrame 或 Dataset； 如果你想在编译时就有高度的类型安全...DataFrame 或 Dataset； 如果你是R或者Python使用者，就用DataFrame； 除此之外，在需要更细致的控制时就退回去使用RDD； 3.2.5 RDD、DataFrame、DataSet
还可以看一下另一个有用的链接[10]。 PandasAI 设计用于与 Pandas 共同使用。...它使 Pandas 具有对话能力，允许你向你的数据以 Pandas DataFrame 的形式提问并获得答案。...例如，你可以要求 PandasAI 查找 DataFrame 中某列的值大于 5 的所有行，它将返回只包含符合要求的那些行的 DataFrame： import pandas as pd from pandasai...隐私和安全 为了生成运行的 Python 代码，我们取 dataframe 的head，将其随机化（对敏感数据使用随机生成，对非敏感数据进行打散）并只发送head。...(api_token="你的HF_API_KEY") 许可证 PandasAI 采用 MIT 许可证。
如type(tup1) 列表 列表使用[]括起来，里面的元素可以是不同数据类型的，中间用逗号隔开 列表可以被更新 listA=[1,2,3,4,5] 元组 元组使用()括起来，元组不可以被更新...在括号中的数字用于指向传入对象在 format() 中的位置，如下所示： >>> print(’{0} 和 {1}’.format(‘Google’, ‘Runoob’)) Google 和 Runoob...对整个dataframe进行groupby，然后访问列A的mean() >>>data.groupby(['B'])['A'].mean() dataframe中axis的意义 这里有一篇博客说的很详细...使用0值表示沿着每一列或行标签\索引值向下执行方法 使用1值表示沿着每一行或者列标签模向执行对应的方法 定位符合某个条件的数据(在处理缺失数据时十分有用) data.loc[行条件，列条件]...表示在这个dataframe中这个列表里面的数据都是被替换的对象，to_replace和value的顺序是一一对应的 例如data[‘Sex’].replace([‘male’,‘female’],
不同是的他们的执行效率和执行方式。 在后期的Spark版本中，DataSet会逐步取代RDD和DataFrame成为唯一的API接口。...三者都有惰性机制，在进行创建、转换，如map方法时，不会立即执行，只有在遇到Action如foreach时，三者才会开始遍历运算。...DataFrame： ①与RDD和Dataset不同，DataFrame每一行的类型固定为Row，只有通过解析才能获取各个字段的值。...②DataFrame引入了schema和off-heap schema：RDD每一行的数据，结构都是一样的。这个结构就存储在schema中。...DataFrame不是类型安全的（只有编译后才能知道类型错误），API也不是面向对象风格的。
推荐使用read(size)方法，size越大运行时间越长 readline() ：每次读取一行内容。...内存不够时使用，一般不太用 readlines() ：一次性读取整个文件内容，并按行返回到list，方便我们遍历 具体用法可见：一文搞懂python文件读写 2....读取数据时需要用户指定元素类型，并对数组的形状进行适当的修改。...，可以读取各种各样格式的数据文件，一般输出dataframe格式。...插入图标等表格操作，不支持读取 Microsoft Excel API 需安装pywin32，直接与Excel进程通信，可以做任何在Excel里可以做的事情，但比较慢 6.
Spark SQL组件 使用Spark SQL时，最主要的两个组件就是DataFrame和SQLContext。 首先，我们来了解一下DataFrame。...之前版本的Spark SQL API中的SchemaRDD已经更名为DataFrame。...通过调用将DataFrame的内容作为行RDD（RDD of Rows）返回的rdd方法，可以将DataFrame转换成RDD。...可以在用HiveQL解析器编写查询语句以及从Hive表中读取数据时使用。 在Spark程序中使用HiveContext无需既有的Hive环境。...JDBC数据源 Spark SQL库的其他功能还包括数据源，如JDBC数据源。 JDBC数据源可用于通过JDBC API读取关系型数据库中的数据。
正好看到一位大佬 Yong Cui 总结的文章，我就按照他的方法，给大家分享用于Pandas中合并数据的 5 个最常用的函数。这样大家以后就可以了解它们的差异，并正确使用它们了。...2、join 与 concat 对比，join 专门用于使用索引连接 DataFrame 对象之间的列。...df0.join(df1) 当索引不同时，join连接默认保留来自左侧 DataFrame 的行。...右侧 DF 中没有左侧 DF 中匹配索引的行，会被删除，如下所示： df0.join(df2) 此外，还可以设置 how 参数，这点与SQL的语法一致。...他们分别是： concat[1]：按行和按列 合并数据； join[2]：使用索引按行合 并数据； merge[3]：按列合并数据，如数据库连接操作； combine[4]：按列合并数据，具有列间（相同列
.NET 中提供了一些线程安全的类型，如 ConcurrentDictionary，它们的 API 设计与常规设计差异很大。如果你对此觉得奇怪，那么正好阅读本文。...本文介绍为这些非常不确定的行为设计 API 时应该考虑的原则，了解这些原则之后你会体会到为什么会有这些 API 设计上的差异，然后指导你设计新的类型。...API 用法指导 如果你正在为一个易变的状态设计 API，或者说你需要编写的类型带有很强的不确定性（类型状态的变化可能发生在任何一行代码上），那么你需要遵循一些设计原则才能确保安全。...1 个方法组合在一起才能使用的 API，这会让调用方获取不一致的状态。...对于多线程并发导致的不确定性，使用方虽然可以通过 lock 来规避以上第二条问题，但设计方最好在设计之初就避免问题，以便让 API 更好使用。
几乎所有的大型网站，像Twitter、Facebook、Google、Twitter、StackOverflow都提供API以更为结构化的方式访问该网站的数据。...如： • mechanize • scrapemark • scrapy 基础－熟悉HTML（标签） 在进行网页抓取时，我们需要处理html标签。因此，我们必须先好好理解一下标签。...>这是一个测试链接.com” 2. html表格使用定义，行用表示，行用分为数据 3.html列表以（无序）和（有序）开始，列表中的每个元素以使用get的“href”属性：遍历每一个标签，然后再返回链接。 4.找到正确的表：当我们在找一个表以抓取邦首府的信息时，我们应该首先找出正确的表。...5.提取信息放入DataFrame：在这里，我们要遍历每一行（tr），然后将tr的每个元素（td）赋给一个变量，将它添加到列表中。
确定分析所需的数据 通过API可以获得大量的空气质量数据，当您尝试使用基于网页的查询工具时，您可以开始了解哪种数据集最符合您的兴趣。...让我们分解这个例子中的操作： 第1步： 导入 Python 库 ? pandas：由于数据来自API，我们将使用 Pandas 将数据存储在 DataFrame 中。...稍后，我们将在操作数据时使用Pandas 的其他功能。 io：我们将使用 io 库来解码从API返回的数据。 requests：Requests 库将用于向 EPA.gov 服务器发出API请求。...使用 county.py 中包含的县列表，我们将遍历州的县列表中的每个县名（如 config.py 中所定义）。 对我们来说，我们的 config.stateName = utah。...如果您希望通过简单地在 config.py 文件中添加两个额外的行项目，您所请求的数据集的开始（bdate）和结束（edate）日期也可以编码到 config.py 中，如下所示： ?
几乎所有的大型网站，像Twitter、Facebook、Google、Twitter、StackOverflow都提供API以更为结构化的方式访问该网站的数据。...如： mechanize scrapemark scrapy 基础－熟悉HTML（标签） 在进行网页抓取时，我们需要处理html标签。因此，我们必须先好好理解一下标签。....com” 2.html表格使用定义，行用表示，行用分为数据 3.html列表以（无序）和（有序）开始，列表中的每个元素以开始 ?...现在，为了只显示链接，我们需要使用get的“href”属性：遍历每一个标签，然后再返回链接。 ? 4.找到正确的表：当我们在找一个表以抓取邦首府的信息时，我们应该首先找出正确的表。...5.提取信息放入DataFrame：在这里，我们要遍历每一行（tr），然后将tr的每个元素（td）赋给一个变量，将它添加到列表中。
猫头虎 分享：如何在服务器中Ping特定的端口号？ 网络调试的实用技巧，学会这些工具，你将成为运维与开发中的“Ping”王！...在日常开发和运维中，我们经常需要检查目标主机上的某个端口是否开启，并确定网络连通性。...使用 Telnet Ping 端口 Telnet 是检查端口连通性的经典工具，虽然简单，但功能强大。...使用 nc（Netcat）Ping 端口 Netcat 是一款更强大的网络工具，可以替代 Telnet。...使用 nmap Ping 端口 Nmap 是一款专业的网络扫描工具，适合批量测试。
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