nu.xom.Serializer; public class ExcelXML { public static void main(String[] args) { excelXML(); } /** * 从Excel到XML...* 从XML到Excel */ private static void excelXML(){ /* * 首先创建一个32313133353236313431303231363533e59b9ee7ad9431333337373665XML...文档 * 要创建XML文档，首先创建一个根元素 */ Element reportRoot=new Element(“sheet”); Document xmlReport=new Document(reportRoot...rowIndex HSSFRow oneRow=excelSheet.getRow(rowIndex); if(oneRow==null){ continue; } //在迭代每一行的时候，创建xml
XML——可扩展标记语言 。 可扩展标记语言，标准通用标记语言的子集，一种用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言。...PHP5已经内置的用于解析XML的函数，但使用起来并不顺手，于是就有了下面这段代码： <?...php function xmlToArray($xml) { $array = (array)(simplexml_load_file($xml, null, LIBXML_NOCDATA))...$item[$key] = structToArray($value); } } return $item; } $file ="test.xml
然后，它尝试将资源加载为InputStream并将其转换为InputSource，这是XML解析所需要的。...具体步骤如下：使用doLoadDocument方法将给定的InputSource解析为 DOM Document对象。这个Document对象代表了 XML 文件的结构。...最后，它确保解析代理(delegate)被重置为之前的状态，以维护正确的状态。 ...debug这个类的时候，发现已经解析出这个bean的class和id了有人会好奇了，这是如何将 xml 元素封装为 BeanDefinitionHolder呢 parseBeanDefinitionElement...Bean注册：一旦 BeanDefinition 对象被创建，Spring是如何将其注册到容器中的？
将JSON数据转换为Pandas DataFrame可以方便地进行数据分析和处理。在本文中，我们将探讨如何将JSON转换为Pandas DataFrame，并介绍相关的步骤和案例。...以下是从JSON字符串创建DataFrame的步骤：导入所需的库：import pandas as pdimport json将JSON字符串解析为Python对象：data = json.loads(...以下是一些常见的操作示例：处理缺失值：df = df.fillna(0) # 将缺失值填充为0数据类型转换：df['column_name'] = df['column_name'].astype(int...结论在本文中，我们讨论了如何将JSON转换为Pandas DataFrame。...我们还探讨了如何解析嵌套的JSON数据，并提供了一个从公开API获取JSON数据并转换为DataFrame的案例。最后，我们提供了一些常见的JSON数据清洗和转换操作。
Spark2.0提供新型的流式计算框架，以结构化方式处理流式数据，将流式数据封装到Dataset/DataFrame中 思想： 将流式数据当做一个无界表，流式数据源源不断追加到表中，当表中有数据时...进行词频统计，基于SQL分析 // 第一步、将DataFrame注册为临时视图 inputStreamDF.createOrReplaceTempView("view_temp_lines")...【理解】 名称 触发时间间隔 检查点 输出模式 如何保存流式应用End-To-End精确性一次语义 3、集成Kafka【掌握】 结构化流从Kafka消费数据，封装为DataFrame；将流式数据集...{ForeachWriter, Row} /** * 创建类继承ForeachWriter，将数据写入到MySQL表中，泛型为：Row，针对DataFrame操作，每条数据类型就是Row */ class...{DataFrame, Dataset, SparkSession} /** * 实时从Kafka Topic消费基站日志数据，过滤获取通话转态为success数据，再存储至Kafka Topic中
前言 Spark 2.0 将流式计算也统一到DataFrame里去了，提出了Structured Streaming的概念，将数据源映射为一张无线长度的表，同时将流式计算的结果映射为另外一张表，完全以结构化的方式去操作流式数据...图片来源于http://litaotao.github.io/images/spark-2.0-7.png 第一个是标准的DataFrame的使用代码。...DataFrame的操作。...append 模式则是标准的对数据做解析处理，不做复杂聚合统计功能。 官方给出了complete 模式的图： ? 图片来源于官网 append 模式则是返回transform后最新的数据。...返回true是为不跳过，否则为跳过。当你打开的时候，可以通过某种手段保存version,再系统恢复的时候，则可以读取该版本号，低于该版本的则返回false,当前的则继续处理。
DataFrame数据写入到Kafka 中，要求必须value字段值，类型为String val ds = df .selectExpr("CAST(key AS STRING)", "CAST(value...deviceType":"route","signal":10.0,"time":1620463866721} .select($"value".cast(StringType)) // 解析...注册DataFrame为临时视图 etlStreamDF.createOrReplaceTempView("view_temp_iot") // step2....针对获取流式DStream进行词频统计 val etlStreamDF: DataFrame = inputStreamDF // 将DataFrame转换为Dataset操作，Dataset...针对获取流式DataFrame设置EventTime窗口及Watermark水位限制 val etlStreamDF: DataFrame = inputStreamDF // 将DataFrame
一个简单的例子：布朗运动¶ 要初始化Buffer，我们必须提供一个示例数据集，它定义我们将要流式传输的数据的列和dtypes。接下来，我们定义length以保留最后100行数据。...如果数据是DataFrame，我们可以指定是否还要使用DataFrame````index。...) 最后，我们可以使用clear方法清除流和绘图上的数据： In [ ]: #dfstream.clear() 使用Streamz库¶ 现在我们已经发现了什么Pipe和Buffer可以做它的时间来展示如何将它们与...例如，让我们将滚动均值应用于我们的x值，窗口为500毫秒，并将其叠加在“原始”数据之上： In [ ]: source_df = streamz.dataframe.Random(freq='5ms',...本教程的最后几节将介绍如何将目前为止所涉及的所有概念纳入交互式Web应用程序以处理大型或小型数据集，首先介绍[参数和小部件]（./ 12 参数 and_Widgets.ipynb）。
注册为临时视图，其中使用函数get_json_object提取JSON字符串中字段值,编写SQL执行分析，将最终结果打印控制台 代码如下： package cn.itcast.structedstreaming...对获取数据进行解析，封装到DeviceData中 val etlStreamDF: DataFrame = iotStreamDF // 获取value字段的值，转换为String类型...依据业务，分析处理 // TODO: signal > 30 所有数据，按照设备类型 分组，统计数量、平均信号强度 // 4.1 注册DataFrame为临时视图 etlStreamDF.createOrReplaceTempView...启动流式应用，结果输出控制台 val query: StreamingQuery = resultStreamDF.writeStream .outputMode(OutputMode.Complete...对获取数据进行解析，封装到DeviceData中 val etlStreamDF: DataFrame = iotStreamDF // 获取value字段的值，转换为String类型
1.3 版本引入 DataFrame，1.6 版本引入 Dataset，2.0 提供的功能是将二者统一，即保留 Dataset，而把 DataFrame 定义为 Dataset[Row]，即是 Dataset...里的元素对象为 Row 的一种(SPARK-13485)。...那么后面发现 Dataset 是包含了 DataFrame 的功能，这样二者就出现了很大的冗余，故在 2.0 时将二者统一，保留 Dataset API，把 DataFrame 表示为 Dataset[...最后我们只需要基于 DataFrame/Dataset 可以开发离线计算和流式计算的程序，很容易使得 Spark 在 API 跟业界所说的 DataFlow 来统一离线计算和流式计算效果一样。...那么对于流式计算时，我们仅仅是调用了 DataFrame/Dataset 的不同函数代码，如下： ? 最后，在 DataFrame/Dataset 这个 API 上可以完成如下图所示的所有应用： ?
Pandas 本身并不是为流式计算设计的，但它可以通过分块读取文件、增量更新 DataFrame 等方式模拟流式计算的效果。对于小规模或中等规模的数据集，Pandas 的流式处理能力已经足够强大。...chunk in pd.read_csv('large_file.csv', chunksize=1000): # 对每个分块进行处理 print(chunk.head())2.2 增量更新 DataFrame...在某些情况下，我们可能需要逐步更新一个 DataFrame，而不是一次性加载所有数据。...import pandas as pd# 初始化空的 DataFramedf = pd.DataFrame()# 模拟流式数据输入for i in range(5): new_data = pd.DataFrame...def data_stream(): for i in range(10): yield {'A': i, 'B': i * 2}df = pd.DataFrame(data_stream
读写代码 import pandas as pd # 一个轻量的XML解析器 import xml.etree.ElementTree as ET import os """ 读入XML数据，...返回pa.DataFrame """ def read_xml(xml_FileName): with open(xml_FileName, "r") as xml_file:...代码解析 (1)read_xml(xml_FileName)函数 功能：读入XML数据，返回pa.DataFrame 这里利用到了一个轻量级的XML解析器：xml.etree.ElementTree。...传入文件名，先读取文件内容，然后利用parse()函数解析XML，创建一个树状结构并存放在tree变量中，在tree对象上调用getroot()方法得到根节点，最后调用iter_records()函数，...保存数据时用到了DataFrame对象的apply()方法，遍历内部每一行，第一个参数xml_encode指定了要应用到每一行记录上的方法，axis=1表示按行处理，默认值为0，表示按列处理。
6.1 读写文本格式的数据 pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数。表6-1对它们进行了总结，其中read_csv和read_table可能会是你今后用得最多的。...表6-1 pandas中的解析函数 我将大致介绍一下这些函数在将文本数据转换为DataFrame时所用到的一些技术。...pandas有一个内置的功能，read_html，它可以使用lxml和Beautiful Soup自动将HTML文件中的表格解析为DataFrame对象。...本书所使用的这些文件实际上来自于一个很大的XML文档。 前面，我介绍了pandas.read_html函数，它可以使用lxml或Beautiful Soup从HTML解析数据。...XML和HTML的结构很相似，但XML更为通用。这里，我会用一个例子演示如何利用lxml从XML格式解析数据。
怎么做 从XML文件直接向一个pandas DataFrame对象读入数据需要些额外的代码：这是由于XML文件有特殊的结构，需要针对性地解析。接下来的章节，我们会详细解释这些方法。...xml.etree.ElementTree是一个轻量级XML解析器，我们用它来解析文件的XML结构。...和之前一样，分别将读取和写入的文件名定义为变量（r_filenameXML，w_filenameXML）。...使用DataFrame对象的.apply(...)方法遍历内部每一行。第一个参数指定了要应用到每行记录上的方法。axis参数的默认值为0。意味着指定的方法会应用到DataFrame的每一列上。...以’_’为间隔，连接列表元素。如果不含空白字符，就将原始列名加入列表。
外层DAG设计的初衷是让最合适的锤子去敲击最适合的钉子，大多数计算引擎因其设计阶段的历史局限性，都很难做到兼顾所有的工作负载类型，而是在不同程度上更好地支持某些负载（如批处理、流式实时处理、即时查询、分析型数据仓库...Input基础类为计算引擎定义了该引擎内支持的所有输入类型，如Spark引擎中支持Parquet、Orc、Json、CSV、Text等，并将输入类型转换为数据流通媒介（如Spark执行引擎的Dataframe...对于业务人员来说，XML配置开发文件即是Weiflow的入口。Weiflow通过Scala的XML内置模块对用户提供的XML文件进行解析并生成相应的数据结构，如DAG node，模块间依赖关系等。...在Scala中，函数为一等公民，且所有函数均为对象。...以Spark为例，在Weiflow的业务模块实现部分，充分利用了Spark的各种性能优化技巧，如Map Partitions、Broadcast variables、Dataframe、Aggregate
._ 然后，创建一个流式 Streaming DataFrame 来代表不断从 localhost:9999 接收数据，并在该 DataFrame 上执行 transform 来计算 word counts...接下来，我们调用 .as[String] 将 DataFrame 转化为 Dataset，这样我们就可以执行 flatMap 来 split 一行为多个 words。...为了说明这个模型的使用，让我们来进一步理解上面的快速示例： 最开始的 DataFrame lines 为输入表 最后的 DataFrame wordCounts 为结果表 在流上执行的查询将 DataFrame...基本操作 - Selection, Projection, Aggregation 大部分常见的 DataFrame/Dataset 操作也支持流式的 DataFrame/Dataset。...启动流式查询 一旦定义了最终的结果 DataFrame/Dataset，剩下的就要启动流计算。
，将无效解析保留为NaN。...### 无穷大 inf 类似的值将被解析为np.inf（正无穷大），而 -inf 将被解析为-np.inf（负无穷大）。这些将忽略值的大小写，意思是Inf也将被解析为np.inf。...顶级的 read_html() 函数可以接受一个 HTML 字符串/文件/URL，并将 HTML 表格解析为 pandas DataFrame 的列表。让我们看一些例子。...顶级的 read_xml() 函数可以接受 XML 字符串/文件/URL，并将节点和属性解析到 pandas 的 DataFrame 中。...使用下面的 XSLT，lxml 可以将原始的嵌套文档转换为更扁平的输出（如下所示，仅用于演示），以便更容易解析为 DataFrame： In [405]: xml = """<?
文件接收器 将输出存储到目录文件中，支持文件格式：parquet、orc、json、csv等，示例如下： 相关注意事项如下： 支持OutputMode为：Append追加模式； 必须指定输出目录参数...，需要两个参数：微批次的输出数据DataFrame或Dataset、微批次的唯一ID。...DataFrame/Dataset 。...3.应用其他DataFrame操作，流式DataFrame中不支持许多DataFrame和Dataset操作，使用foreachBatch可以在每个微批输出上应用其中一些操作，但是，必须自己解释执行该操作的端到端语义...5.foreachBatch不适用于连续处理模式，因为它从根本上依赖于流式查询的微批量执行。 如果以连续模式写入数据，请改用foreach。
具体思路： 一、工具类common文件：公共模块 1）file_process类--相关文件处理函数 2）excel_to_doc函数--表格插入函数 3）xml_extract 解析函数--对数据包内容解析...if fileinfo[1]==ext: filenames.append(file) return filenames # 批量修改一个文件下的文件后缀为xml...mode="w") as f: f.write(DATA_1.values[0]) f.close() # 修改后缀为xml...( BuildID) # 解析数据 xml_read = xml_extract.read_xml(r_filenameXML...) data = pd.DataFrame(xml_read) #数据处理，省略。。。。
项目源码地址： https://github.com/StudiousXiaoYu/spring-ai-hunyuan当前已支持的功能包括： ✅ Chat（支持流式回答与图片理解） ✅ Embedding...3.8+✅ 腾讯云账号 + HunYuan 秘钥（Secret ID / Secret Key）创建 Spring Boot 项目并集成在你的 Spring Boot 项目中添加如下依赖（以 pom.xml...总结目前默认模型为HunYuan Pro，如果想要使用其他模型，可以自行配置model参数进行调整。...03-course-image_audio: 涉及图像和音频处理，展示如何将多媒体功能集成到 Spring AI 应用中。...06-course-document: 实战操作，处理和解析文档数据，提升开发效率。07-course-function-call: 深入探讨如何在 Spring AI 中实现的函数调用和数据交互。
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