================ SQL注入是一种常见的攻击手法，主要实现方式是通过提供精心构造的数据使得在服务端拼接成具有恶意的SQL语句，可以实现万能登录、暴漏数据库和数据表结构、执行存储过程甚至获取超级管理员权限等...例如，假设在登录界面的代码中分别使用user_name和pass_word获取用户输入的用户名和密码，然后使用下面的代码拼接SQL语句，试图返回数据表中以user_name为用户名且以pass_word...，如此一来，语句中where的条件总是成立的，如果服务端只是简单地检查SQL语句查询结果是否大于0，那么有可能被攻击。...如果在代码中不是直接拼接SQL语句，而是使用参数化查询，可以轻易防范这种攻击。...另外，对数据进行编码（例如，BASE64编码或MD5摘要）或净化（例如，删除特定的符号）后再使用，也是非常有效的防范技术。 下面几个图分别演示了拼接SQL语句和参数化查询在处理数据时的区别。 ?
写了一个Unittest+Python+execl的一个接口自动化，在参数化的时候遇到了一个问题。...具体的“坑”如下要实现的需求在execl中涉及或写接口测试用例，然后读取execl中每一行的数据，每一行数据就相当于一条用例需求实现path = "F:\InterFace_JIA1\dataconfig...expect_res, actual_res)if __name__ == '__main__':unittest.main()用例为：图片结果为：图片先不管接口是不是有问题，从这个运行看，流程是OK的参数化后调用加入测试条件中...time.sleep(2) print("sdasdasdasdasdasdsa")结果出错TypeError: 'NoneType' object is not callable图片排查分析使用...suite) fp.close() time.sleep(2) print("sdasdasdasdasdasdsa")仍然报错：提示“test_run_0”找不到再次分析发现如图，使用
1、同时按住Ctrl键+A键，全选代码或要格式化的部分代码； 2、再按住Ctrl键，接着按一下K键，接着按一下F键。（注意：Ctrl键在按后面这2个键的时候一直是按着的，直到F键按完才松开）。...就格式化好了。
使用broom::tidy()广泛应用于模型数据，并以标准数据框格式返回模型输出。使用变量名非标准化求值更高效，见R语言 dplyr传递参数_自由 平等~忠诚 奉献-CSDN博客[2]。...使用dplyr高效处理数据 这个包名的意思是数据框钳，相比基础R的优点是运行更快、与整洁数据和数据库配合好。函数名的部分灵感来自SQL。 ?...RODBC是一个资深包，提供R与SQL server的接口。DBI包提供了通用接口与驱动程序的类集，如RSQLITE，是访问数据库的统一框架，允许其他驱动程序以模块包添加。...数据库与dplyr 必须使用src_*()函数创建一个数据源。# 使用data.table()处理数据 是dplyr的替代，两个哪个好存在争议，最好学一个一直坚持下去。...参考资料 [1] bit.ly: http://bit.ly/broomvignette [2] R语言 dplyr传递参数_自由 平等~忠诚 奉献-CSDN博客: https://blog.csdn.net
前言 做数据分析以及制作表格的时候，会遇到长宽格式数据之间相互转换的问题，之前介绍了如果在Hive是使用sql语句实现，现介绍一下如何在R语言中实现长宽格式数据相互转换。...= c("2018/1/3", "2018/5/5", "2018/5/4")) reshape2包实现长宽数据转换 ##长格式数据转换成宽格式数据library(reshape2)library(dplyr...value.name = "detail" #理解为value) %>% arrange(user_no) tidyr包实现长宽数据转换 ##长格式数据转换成宽格式数据library(tidyr)library(dplyr...总结 R语言reshap2和tidyr包都可以实现长宽格式数据相互转换，相比较而言，更喜欢tidyr包中的实现方式，与Hive中类似，中间过渡map格式类型数据，key键和value值明确，结合sql...中map格式数据更容易理解R语言tidyr包中实现方式。
在参数配置方面是和原生的read.xxx()函数族是看齐的。...在实际使用中，data.talbe::fread()的读取速度可以比原生的read.csv有3-10倍的提升速度。...其中最亮眼的是，R中的DataFrame和数据库之前可以以整个数据框插入的形式插入数据而不需要再拼接SQL语句。 以下是一个官方文档的示例： 三....清洁的数据在数据处理的后续流程中十分重要，比如数据变化(dplyr),可视化(ggplot2/ggvis)以及数据建模等。...，我们知道，区别于dplyr包，rlist包是针对非结构化数据处理而生的，也对以list为核心的数据结构提供了类似DataFrame的高级查询、管道操作等等方法。
filter - select - arrange - mutate - summarise - group_by (plus) 可以和databases以及data tables中的数据打交道...plyr包的特点 其基础函数有以下特点： 第一个参数df 返回df 没有数据更改in place 正是因为有这些特点，才可以使用%>%操作符，方便逻辑式编程。...载入数据 library(plyr) library(dplyr) # load packages suppressMessages(library(dplyr)) install.packages(...commands yourself dplyr can tell you the SQL it plans to run and the query execution plan # send SQL...commands to the database tbl(my_db, sql("SELECT * FROM hflights LIMIT 100")) # ask dplyr for the SQL
在R语言中提供了几种实现数据聚合的常用函数，它们分别是基于stats包中的aggregate函数、基于sqldf包中的sqldf函数以及基于dplyr包中的group_by函数和summarize函数。...为了弥补aggregate函数的缺点，使用sqldf包中的sqldf函数是一个不错的选择，它可以允许用户写入SQL语法，并基于SQL实现数据的聚合统计，关于该函数的用法和参数含义如下： sqldf(x,...语句，并且以字符串形式写入SQL语句； stringsAsFactors：bool类型的参数，是否将字符型变量转换为因子型变量，默认为FALSE； row.names：bool类型的参数，是否保留数据框中的行名称...该数据集已存放在MySQL数据库中（读者也可以利用该函数读取本地的Excel文件），可以借助于下方的代码实现数据的读取和聚合统计： # 加载第三方包library(sqldf) # 使用SQL语法对数据作聚合统计...尽管sqldf函数可以借助于SQL语法实现数据的聚合，但是使用该函数时容易产生异常错误，例如参数drv的值指定错误，就会导致sqldf函数无法生成结果（根据经验，参数drv的值设置为’SQLite’时，
线性代数： 机器学习开发人员需要数据结构，如向量，矩阵和张量，它们具有紧凑的语法和硬件加速操作。其他语言的例子：NumPy，MATLAB和R标准库，Torch。...数据输入输出： 在机器学习中，我们通常最感兴趣的是以下列格式解析和保存数据：纯文本，CSV等表格文件，SQL等数据库，Internet格式JSON，XML，HTML和Web抓取。...Pandas，dplyr。 数据分析/统计： 描述性统计，假设检验和各种统计资料。R标准库，以及很多CRAN包。...可视化： 统计数据可视化（非饼图）：图形可视化，直方图，马赛克图，热图，树状图，3D表面，空间和多维数据可视化，交互式可视化，Matplotlib，Seaborn，Bokeh，ggplot2，ggmap...Pandas, dplyr.
本文的写作由来是知识星球一个朋友对如何在 tidyverse 系列包中使用公式函数（单侧公式）不太熟悉，所以通过本文分享一下我的心得。...这里值得注意的是，当匿名函数只有一个参数时，我们用 .x 表示函数的输入参数。如果进行拓展，2 个参数时使用 .x 与 .y，3 个参数时使用 ..1, ..2, ..3 等。...基本用法 假设我们要对 df 中的 x 和 y 列进行归一化处理，在不使用 scale() 函数的情况下，我们可能会手写一个函数： scale2 <- function(x) { (x - mean...~ (.x - mean(.x)) / sd(.x)), purrr::map_df(df, ~ (. - mean(.)) / sd(.)) ) #> [1] TRUE 在理解了上述操作后多个参数的使用也就不难理解了...在公式中，我们可以直接使用前面已经定义的变量，这里是 cfs。
项目背景 R是非常流行的数据统计分析和制图的语言及环境，有一项调查显示，R语言在数据科学家中使用的程度仅次于SQL。...RDD API 用户使用SparkR RDD API在R中创建RDD，并在RDD上执行各种操作。...表，并返回相应的DataFrame 从Spark SQL表创建 从一个SQL查询的结果创建 支持的主要的DataFrame操作有： 数据缓存，持久化控制：cache(),persist(),unpersist...反序列化对嵌套类型的支持，这些问题相信会在后续的开发中得到改善和解决。...如何让DataFrame API对熟悉R原生Data Frame和流行的R package如dplyr的用户更友好是一个有意思的方向。
通过它们，你将学会如何在python中加载文件，转换变量，分类数据，绘图，创建样本数据集，处理缺损数据等等。这张表总结了三个库中常用的语句，这是用于探索性数据分析的最简单的小抄本之一。 5....通过可视化图表，数据能够栩栩如生地得以展示。这份小抄就让你学会用各种姿势在Python中进行数据可视化。一步步地找到方法绘制直方图、柱状图、线图、散点图等。 7....Scikit-Learn小抄表 这是为使用Python中scikit-learn模块的每种方法准备的小抄表。...通过dplyr包进行数据转化 这份由RStudio提供的小抄是用dplyr包做数据转换的参考材料。...R有很棒的库，用来绘制可视化图表的基本款和升级版，比如条形图、直方图、散点图、可视化地图、组合图等。 15. 用ggplot2创建数据可视化图表 这是使用ggplot2 创建可视化图表的小抄表。
data.table可是比dplyr以及Python中的pandas还好用的数据处理方式。...(ID)] 三种数据筛选的方式，dplyr包、base基础包、data.table包。其中，dplyr是select语句，data.table中要注意.()的表达方式。...（2）dplyr函数利用%>%（链式操作）来改进： 链式操作是啥意思呢？ %>%的功能是用于实现将一个函数的输出传递给下一个函数的第一个参数。...注意这里的，传递给下一个函数的第一个参数，然后就不用写第一个参数了。在dplyr分组求和的过程中，还是挺有用的。...nomatch参数用于控制，当在i中没有到匹配数据的返回结果，默认为NA，也能设定为0。
需要的软件 R和RStudio，这本书内容都是在RStudio软件中完成的，RStudio很适合初学者使用，毕竟是专门针对R开发的IDE，界面简洁明了，功能很多，操作也比较人性化，有很多好用的快捷键。...，如sum()，它可以将输入的参数相加求和；另外函数的格式是"函数名+()"，且都是英文字符，R代码是区分中英文字符和大小写的，任何字符格式的错误都会导致函数无法正常运行。...这篇文章开始需要的R包是tidyverse，这个R包涵盖了很多数据清洗和作图需要的小的R包，如readr，tidyr，dplyr，ggplot2等。...::filter() masks stats::filter() x dplyr::lag() masks stats::lag() 可以看到加载了tidyverse中的子包，conflicts显示的是其他包的同名函数被屏蔽...，dplyr::mutate()这种输入方式可以表明mutate()函数是来自于dplyr包中的，而且当dplyr中的mutate()函数被其他R包的同名函数屏蔽时，可以用这种方式调用。
摘要：R是非常流行的数据统计分析和制图的语言及环境，有调查显示，R语言在数据科学家中使用的程度仅次于SQL，但大数据时代的海量数据处理对R构成了挑战。...项目背景 R是非常流行的数据统计分析和制图的语言及环境，有一项调查显示，R语言在数据科学家中使用的程度仅次于SQL。...表，并返回相应的DataFrame 从Spark SQL表创建 从一个SQL查询的结果创建 支持的主要的DataFrame操作有： ·数据缓存，持久化控制：cache(),persist(),unpersist...反序列化对嵌套类型的支持，这些问题相信会在后续的开发中得到改善和解决。...如何让DataFrame API对熟悉R原生Data Frame和流行的R package如dplyr的用户更友好是一个有意思的方向。
R语言第二章数据处理③删除重复数据 ================================================ 这篇主要介绍如何在R中识别和删除重复数据。...主要用的到R base和dplyr函数： duplicated（）：用于识别重复的元素和 unique（）：用于提取唯一元素， distinct（）[dplyr package]删除数据框中的重复行...0.2 setosa ## 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa ## # ... with 17 more rows 使用...dplyr包删除数据框中的重复行 函数distinct（）[dplyr package]可用于仅保留数据帧中的唯一行。...总结 根据一个或多个列值删除重复行：my_data％>％dplyr :: distinct（Sepal.Length） R base函数从向量和数据帧中提取唯一元素：unique(my_data) R基函数确定重复元素
在实际应用场景下，虽然SQL（SQL类专业的etl语言）是数据处理的首选明星语言，性能佳、效率高、容易培养数据思维，但是SQL没法处理构建全流程的数据任务，之后仍然需要借助其他数据分析工具来对接更为深入的分析任务...（抽象化就意味着代码量少的可怕）。...DT[i,j,by] 如果这个过程是SQL中是由select …… from …… where …… groupby …… having 来完成的，在R的其他基础包中起码也是分批次完成的。...data.table列索引 列索引与数据框相比操作体验差异比较大，data.table的列索引摒弃了data.frame时代的向量化参数，而使用list参数进行列索引。...当聚合函数与data.table中的分组参数一起使用时，data.table的真正威力才逐渐显露。 mydata[,.
允许用户创建和共享文件，文件中可以包括公式、图像以及重要的代码 拥有交互式组件，可以编程输出视频、图像、LaTaX。不仅如此，交互式组件能够用来实时可视化和操作数据。...它也可以利用 scala、python、R 整合大数据工具，如 Apache 的 spark。用户能够拿到和 pandas、scikit-learn、ggplot2、dplyr 等库内部相同的数据。...自动提示功能十分的强大，那么如何在PyCharm中直接使用Anaconda已安装的库？...可以看到PyCharm自动提示功能中已经有了pandas库了，当然其他的库也都可以使用了后记 当然，也可以像之前一样，直接在PyCharm中使用pip安装下面给大家介绍下，供大家参考 PyCharm中导入数据分析库...虽然安装完Anaconda后，就可以直接使用数据分析库进行代码编写以及数据分析，但是有时候我还是习惯用PyCharm开发（毕竟有很多年的Android Studio 和IDEA的使用经验），如何在PyCharm
标准化：Excel文件（如.xls和.xlsx）是一种广泛接受的文件格式，便于数据共享和协作。...格式化 设置单元格格式：右键点击单元格，选择“格式化单元格”，设置字体、颜色、边框等。 应用样式：使用“开始”选项卡中的“样式”快速应用预设的单元格样式。 11....使用函数 使用逻辑、统计、文本、日期等函数：在单元格中输入如=SUM(A1:A10)、=VLOOKUP(value, range, column, [exact])等函数进行计算。...通过dplyr和tidyr包，我们可以轻松地对数据进行复杂的操作。 在R语言中，即使不使用dplyr和tidyr这样的现代包，也可以使用基础包中的函数来完成数据操作。...在Python编程语言中 处理表格数据通常使用Pandas库，它提供了非常强大的数据结构和数据分析工具。以下是如何在Python中使用Pandas完成类似于R语言中的操作，以及一个实战案例。
如果是在Windows平台下，那么应该首先检查R包安装路径是否有问题（使用.libPaths()函数查看），尽量不要安装到".RLibrary"之类的无版本依赖的文件夹中。...如果大家搜索过这个错误会发现遇到这个问题的人还挺多的，而且看起来他们的解决方案相对是没有切合问题本质或者是比较偶发的解决方案：如重新安装一个R包，修改R包的载入顺序等等。...Depends是代表这个依赖项会载入到全局环境中。 Imports是代表这个依赖项只会在当前包的环境中载入。 Suggests一般是用于帮助文档渲染时使用的依赖项。...(1) install.packages 在R中，使用install.packages(pkgs = "tar.gz文件路径", repos = NULL)即可。...pkgs参数传递的就是是刚才重新压缩的R源码压缩文件，注意repos = NULL不可省略。 (2) R CMD INSTALL 在命令行或者shell下，也可以使用R CMD INSTALL安装。
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