欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 为什么将CSV的数据发到kafka flink做流式计算时...，选用kafka消息作为数据源是常用手段，因此在学习和开发flink过程中，也会将数据集文件中的记录发送到kafka，来模拟不间断数据； 整个流程如下： [在这里插入图片描述] 您可能会觉得这样做多此一举...这样做的原因如下： 首先，这是学习和开发时的做法，数据集是CSV文件，而生产环境的实时数据却是kafka数据源； 其次，Java应用中可以加入一些特殊逻辑，例如数据处理，汇总统计（用来和flink结果对比验证...）； 另外，如果两条记录实际的间隔时间如果是1分钟，那么Java应用在发送消息时也可以间隔一分钟再发送，这个逻辑在flink社区的demo中有具体的实现，此demo也是将数据集发送到kafka，再由flink...消费kafka，地址是：https://github.com/ververica/sql-training 如何将CSV的数据发送到kafka 前面的图可以看出，读取CSV再发送消息到kafka的操作是
python多进程中多个参数函数的使用 1、在多参数函数，如果只想在多进程任务中依次取一个参数可迭代对象中的每个值，其他参数是固定的，使用偏函数来构建单参数函数。...2、不要用lambda函数代替偏函数，否则会报局部函数不能序列化的错误。...result = list(tqdm(pool.imap(partial(func,y = math.pi), np.linspace(0,2*math.pi,1000)), total=1000)) 以上就是python...多进程中多个参数函数的使用，希望对大家有所帮助。
本文介绍基于Python语言，遍历文件夹并从中找到文件名称符合我们需求的多个.txt格式文本文件，并从上述每一个文本文件中，找到我们需要的指定数据，最后得到所有文本文件中我们需要的数据的合集的方法。...此外，前面也提到，文件名中含有Point字段的文本文件是有多个的；因此希望将所有文本文件中，符合要求的数据行都保存在一个变量，且保存的时候也将文件名称保存下来，从而知道保存的每一行数据，具体是来自于哪一个文件...然后，我们使用pd.DataFrame()函数将展平的数组转换为DataFrame对象；紧接着，我们使用pd.concat()函数将原本的第一行数据，和展平后的数据按列合并（也就是放在了第一行的右侧），...由于我这里的需求是，只要保证文本文件中的数据被提取到一个变量中就够了，所以没有将结果保存为一个独立的文件。...如果需要保存为独立的.csv格式文件，大家可以参考文章Python批量复制Excel中给定数据所在的行。
line_list) #切分diff diff_match_split = [line_list[i:i+100] for i in range(0,len(line_list),100)] #将切分的写入多个
多进程的使用 学习目标 能够使用多进程完成多任务 1 导入进程包 #导入进程包 import multiprocessingCopy 2....terminate()：不管任务是否完成，立即终止子进程 Process创建的实例对象的常用属性: name：当前进程的别名，默认为Process-N，N为从1开始递增的整数 3....获取进程编号的目的 获取进程编号的目的是验证主进程和子进程的关系，可以得知子进程是由那个主进程创建出来的。 获取进程编号的两种操作 获取当前进程编号 获取当前父进程编号 2....小结 获取当前进程编号 os.getpid() 获取当前父进程编号 os.getppid() 获取进程编号可以查看父子进程的关系 进程执行带有参数的任务 学习目标 能够写出进程执行带有参数的任务...进程执行带有参数的任务的介绍 前面我们使用进程执行的任务是没有参数的，假如我们使用进程执行的任务带有参数，如何给函数传参呢?
进程的注意点 学习目标 能够说出进程的注意点 ---- 1. 进程的注意点介绍 进程之间不共享全局变量 主进程会等待所有的子进程执行结束再结束 2....进程之间不共享全局变量 import multiprocessing import time # 定义全局变量 g_list = list() # 添加数据的任务 def add_data():...", g_list) def read_data(): print("read_data", g_list) if __name__ == '__main__': # 创建添加数据的子进程...add_data_process = multiprocessing.Process(target=add_data) # 创建读取数据的子进程 read_data_process...= multiprocessing.Process(target=read_data) # 启动子进程执行对应的任务 add_data_process.start() # 主进程等待添加数据的子进程执行完成以后程序再继续往下执行
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...# 前面省略，从下面直奔主题，举个代码例子： result2txt=str(data) # data是前面运行出的数据，先将其转为字符串才能写入 with open('结果存放.txt...file_handle.write(result2txt) # 写入 file_handle.write('\n') # 有时放在循环里面需要自动转行，不然会覆盖上一条数据...上述代码第 4和5两行可以进阶合并代码为： file_handle.write("{}\n".format(data)) # 此时不需在第2行中的转为字符串 附一个按行读取txt： with open...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
有时候我们需要将获取到的数据保存到文本中。...utf-8") as f: f.write(json.dumps(json_str,ensure_ascii=False,indent=2)) 有几个要点： 1.代码中json_str为获取到的json...数据，数据类型为dic(不直接使用con的原因是它不能设置ensure_ascii和indent的值) 2.ensure_ascii=False表示让中文正常显示，而不是以ASCII编码方式编码 3.indent...表示下行相对于上一行的缩进，否则会显得很乱。...(只有使用json_dumps()方法才有这个参数，所以不适用str()方法的原因)
import requests import json url = 'https://www.vivo.com/store/shops' headers = ...
需求 给出一个空汇总表，和若干单独的 Excel 文件，每个文件里头有一个表格里存有一个人的信息，要将这些文件里的信息全部对应地导入到汇总表里。...以前写的，也不给实际例子了，直接上代码，逻辑不复杂，看看就明白。记在这里备以后查。...附件1里是分条数据 '插入内容行 Dim iC As Integer For iC = 0 To 3 '插入内容行...Next '##################################复制数据过程#############################...myTotalWS.Range("Q6").Value = myCurOpenWS.Range("H18").Value '################################复制数据过程结束
存在的两个问题 在前面的内容中，我们在程序中用到了数据和栈，将数据、栈和代码都放到了一个段里面。我们在编程的时候要注意何处是数据，何处是栈，何处是代码。...解决办法 所以，应该考虑用多个段来存放数据、代码和栈。 怎样做呢？ 我们用和定义代码段一样的方法来定义多个段，然后在这些段里面定义需要的数据，或通过定义数据来取得栈空间。 3....示例代码 具体做法如下面的程序所示，这个程序将数据、栈和代码放到了不同的段中。...3.1.2 对段地址的引用 现在，程序中有多个段了。 如何访问段中的数据呢？ 当然要通过地址，而地址是分为两部分的，即段地址和偏移地址。 如何指明要访问的数据的段地址呢？...”段中的数据，将“stack”当做栈了呢？
本文介绍基于Python语言，针对一个文件夹下大量的Excel表格文件，基于其中每一个文件内、某一列数据的特征，对其加以筛选，并将符合要求与不符合要求的文件分别复制到另外两个新的文件夹中的方法。 ...其中，每一个Excel表格文件都有着如下图所示的数据格式。 如上图所示，各个文件都有着这样的问题——有些行的数据是无误的，而有些行，除了第一列，其他列都是0值。...因此，计算出每一个表格文件对应的的0值数量百分比后，我们就进一步将这一Excel表格文件复制到对应的文件夹内。 知道了需求，我们就可以开始代码的撰写。其中，本文用到的代码如下所示。...该函数的目的是根据给定的阈值将具有不同缺失率的文件从一个文件夹复制到另外两个文件夹。 ...useful_path：有用文件的目标文件夹路径，将满足阈值要求（也就是0值数量低于阈值）的文件复制到此处。
一、前言 前几天在Python白银交流群有个叫【邓旺】的粉丝问了一个将Python网络爬虫的数据追加到csv文件的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习下。...这个mode含义和open()函数中的mode含义一样，这样理解起来就简单很多了。 更改好之后，刚那个问题解决了，不过新问题又来了，如下图所示，重复保存标题栏了。...而且写入到文件中，也没用冗余，关键的在于设置index=False。 事实证明，在实战中学东西更快！ 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要分享了将Python网络爬虫的数据追加到csv文件的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【邓旺】提问，感谢【月神】、【蛋蛋】、【瑜亮老师】给出的具体解析和代码演示，感谢【dcpeng】、【艾希·觉罗】等人参与学习交流。
DuckDB 是一款进程内分析数据库，它可以在无需维护分布式多服务器系统的情况下处理出人意料的大型数据集。最棒的是什么？您可以直接从 Python 应用程序分析数据。...匹兹堡 —— 即使分析非常大的数据集，也不总是需要集群。你可以将很多内容打包到运行开源 DuckDB 近进程分析数据库系统的单台服务器中。...它是一个从 Python 安装程序进行的单一二进制安装，可用于多个平台，所有平台均已预编译，因此可以通过命令行或通过客户端库下载并运行。...与客户端-服务器数据库不同，它不依赖于第三方传输机制将数据从服务器传输到客户端。相反，就像 SQLite 一样，应用程序可以作为 Python 调用的一部分提取数据，在同一内存空间内的进程内通信中。...您可以通过多种不同的方式将数据帧本机写入数据库，包括用户定义函数、完整的关联 API、 Ibis 库 以同时跨多个后端数据源同时写入数据帧，以及 PySpark，但使用不同的导入语句。
在进行python数据分析的时候，首先要进行数据预处理。 有时候不得不处理一些非数值类别的数据，嗯， 今天要说的就是面对这些数据该如何处理。...目前了解到的大概有三种方法： 1，通过LabelEncoder来进行快速的转换； 2，通过mapping方式，将类别映射为数值。不过这种方法适用范围有限； 3，通过get_dummies方法来转换。...=0 列 axis = 1 行 imr = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0) imr.fit(df) # fit 构建得到数据...imputed_data = imr.transform(df.values) #transform 将数据进行填充 print(imputed_data) df = pd.DataFrame([[...['classlabel'].values) #df['color'] = color_le.fit_transform(df['color'].values) print(df) #2, 映射字典将类标转换为整数
KMM.m function [laKMM, laMM, BiGraph, A, OBJ, Ah, laKMMh] = KMM_mmconv(X, c, m,...
进程 multiprocess Process —— 进程 在python中创建一个进程的模块 start daemon 守护进程 join 等待子进程执行结束 锁 Lock acquire...release 锁是一个同步控制的工具 如果同一时刻有多个进程同时执行一段代码， 那么在内存中的数据是不会发生冲突的 但是，如果涉及到文件，数据库就会发生资源冲突的问题 我们就需要用锁来把这段代码锁起来...那么另一个进程进来后就会阻塞一会儿，阻塞的时候非常短 队列是进程安全的，内置了锁来保证队列中的每一个数据都不会被多个进程重复取值 import time import random from multiprocessing...') 执行结果 c1 收到包子:0 c1 收到包子:1 c1 收到包子:2 c1 收到包子:3 c1 收到包子:4 主进程 多个消费之之间的竞争问题带来的数据不安全问题 from multiprocessing...，推荐做法也是将程序设计为大量独立的线程集合，通过消息队列交换数据。
，在数据科学中很多涉及大量计算、CPU密集型的任务都可以通过多进程并行运算的方式大幅度提升运算效率从而节省时间开销，而在Python中实现多进程有多种方式，本文就将针对其中较为易用的几种方式进行介绍。...二、利用multiprocessing实现多进程 multiprocessing是Python自带的用于管理进程的模块，通过合理地利用multiprocessing，我们可以充分榨干所使用机器的CPU...图2 multi_processes.py运行结果 在上面的例子中，我们首先初始化用于存放多个线程的列表process_list，接着用循环的方式创建了CPU核心数-1个进程并添加到process_list....join()之后的非.join()的内容，即前面的进程阻塞了后续的进程，这种情况下并不能实现并行的多进程，要想实现真正的并行，需要现行对多个进程执行.start()，接着再对这些进程对象执行.join...()函数将传入的函数以串行的方式作用到传入的序列每一个元素之上，而Pool()中的.map()方法则根据前面传入的并行数量5，以多进程并行的方式执行，大大提升了运算效率。
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