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python实用技巧:在列表,字典,集合中快速筛选数据

python中,要对列表、字典、集合进行数据筛选,最简单的方式就是用遍历,逐一对比,将符合条件的元素保存。这种方式虽然简单,但不够简洁优雅,以下用实例说明其他实现方式。...列表、字典、集合解析 筛选列表数据 构建一个数值范围在-5至20的10个元素的列表,并将该列表中大于3的数据取出 构建列表 from random import randint data = [randint...(-5, 20) for _ in range(10)] # 表示循环了10次,每次循环都从-5至20之间取一个数值保存到data中 print(data) 用遍历的方式筛选数据 '''迭代''' for...data进行过滤 print(result) 使用列表解析 '''列表解析''' result = [x for x in data if x > 3] print(result) 筛选字典元素 假设一个班里有...筛选一个集合中的偶数 构建集合 myset = {randint(5, 20) for _ in range(20)} # set集合中不能包含重复的数据,循环20次有可能获取到重复的数据,因此元素的个数可能小于

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    在控制流中存储数据

    如果做得好,将存储在数据中的程序状态存储在控制流中,可以使程序比其他方式更清晰、更易于维护。 在说更多之前,重要的是要注意并发性不是并行性。...本文的其余部分通过一些具体的例子来说明我一直在做的关于在控制流中存储数据的相当抽象的主张。它们恰好是用 Go 编写的,但这些想法适用于任何支持编写并发程序的语言,基本上包括所有现代语言。...这个程序如此不透明的主要原因是它的程序状态被存储为数据,特别是在名为 state 的变量中。当可以在代码中存储状态时,这通常会导致程序更清晰。...在这些情况下,调用方一次传递一个字节的输入序列意味着在模拟原始控制流的数据结构中显式显示所有状态。 并发性消除了程序不同部分之间的争用,这些部分可以在控制流中存储状态,因为现在可以有多个控制流。...我的下一篇文章“Coroutines for Go”扩展了这个想法。 局限性 这种在控制流中存储数据的方法不是万能的。

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    如何在列表,字典、集合中筛选数据——进阶学习

    一、筛选数据 引言 生活中, 我们会遇到各种各样的数据,但是总得需要容器去装它们,python中的数据结构——列表,元组,字典就能派上用场,但是数据多了起来,我们有时候需要进行筛选就可以用到下面的一些方法...(i>0): b.append(i) print(b) 今天就要讲讲其它的办法来解决这些问题 一、列表解决方案 1、 先生成一个随机的列表 2、运用列表解析的方式去实现数据筛选 代码如下...: from random import randint #第一步生成随机数列 data =[randint(-10,10) for _ in range(10)]#在-10到10之间随机生成数列 print...借用列表解决方案中生成随机列表的例子,我们直接把其转换成集合的形式 from random import randint a = [randint(-10,10) for i in range(1,11...)] print(a) b = set(a) #把列表a变成集合 print(b) image.png 我们再进行一个特殊的筛选,我们要得到能被5整除的数,这里要用到集合解析 from random

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    如何在代码中实现高效的数据存储和检索?

    要在代码中实现高效的数据存储和检索,可以采用以下几种方法: 使用合适的数据结构:选择合适的数据结构对于数据存储和检索的效率至关重要。...例如,可以按照城市将用户数据分区,这样在查询某个城市的用户时,只需要检索该城市的数据,而不需要遍历全部数据。...使用缓存:缓存是一种将数据存储在快速访问的位置,以便稍后访问时可以更快地获取到数据的技术。将一些经常访问的数据放在缓存中,可以大大提高数据的检索效率。...优化算法:通过优化算法可以提高数据检索的效率。例如,使用二分查找算法可以在有序数组中快速定位到需要的数据。...数据库优化:如果数据存储在数据库中,可以通过索引、分区等数据库优化技术来提高数据的存储和检索效率。

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    【Python】列表 List ① ( 数据容器简介 | 列表 List 定义语法 | 列表中存储类型相同的元素 | 列表中存储类型不同的元素 | 列表嵌套 )

    一、数据容器简介 Python 中的 数据容器 数据类型 可以 存放多个数据 , 每个数据都称为 元素 , 容器 的 元素 类型可以是任意类型 ; Python 数据容器 根据 如下不同的特点 : 是否允许元素重复...或者 list() 表示空列表 ; # 空列表定义 变量 = [] 变量 = list() 上述定义 列表 的语句中 , 列表中的元素类型是可以不同的 , 在同一个列表中 , 可以同时存在 字符串 和...数字类型 ; 2、代码示例 - 列表中存储类型相同的元素 代码示例 : """ 列表 List 代码示例 """ # 定义列表类 names = ["Tom", "Jerry", "Jack"] #...- 列表中存储类型不同的元素 代码示例 : """ 列表 List 代码示例 """ # 定义列表类 names = ["Tom", 18, "Jerry", 16, "Jack", 21] #...'> 4、代码示例 - 列表中存储列表 ( 列表嵌套 ) 代码示例 : """ 列表 List 代码示例 """ # 定义列表类 names = [["Tom", 18], ["Jerry", 16

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    数据湖存储在大模型中的应用

    本次巡展以“智算 开新局·创新机”为主题,腾讯云存储受邀分享数据湖存储在大模型中的应用,并在展区对腾讯云存储解决方案进行了全面的展示,引来众多参会者围观。...会中腾讯云高级产品经理林楠主要从大模型的发展回顾、对存储系统的挑战以及腾讯云存储在大模型领域中的解决方案等三个角度出发,阐述存储系统在大模型浪潮中可以做的事情。...同时在OpenAI的研究中,研究人员也发现:在使用相同数量的计算资源进行训练时,更大的模型可以在更少的更新次数后达到最优的性能;模型性能随着训练数据量、模型参数规模的增加呈现幂律增长趋势。...网络交换快:基于自研星脉网络架构,提供最高3.2Tbps RDMA网络,结合自研拥塞控制算法及TCCL集合通信库加速分布式训练通信效率。...针对生成式AI的内容产出,数据万象能够基于腾讯内部的丰富业务实践,提供非常好的数据合规治理能力。 除了数据合规治理能力之外,数据万象还提供了多模态检索能力。

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    Bloom Filter Bitmap 快速判断数据是否在集合中

    首先申请512M的内存,512M的内存可以存储2^29B = 2^32 * 2 bit = 1G内存 然后实现一个bitmap就是用1/0表示当前位数据是否存在 每个数分配1bit 。...二、在2.5亿个整数中找出不重复的整数,内存空间不足以容纳这2.5亿个整数。 这次我们采用2-Bitmap标记数据,每个数分配2bit,00表示不存在,01表示出现一次,10表示多次,11无意义。...三、给定a、b两个文件,各存放50亿个url,每个url各占64字节,内存限制是4G,让你找出a、b文件url列表的交集?如果是三个乃至n个文件呢?...谈到两个文件的交集,或者多个文件的交集,我么首先想到的就是bloom过滤器。bloomfilter判断一个数据不在是100%肯定的,但是判断在一个集合中,是存在概率问题的。...1 : 0)]; } /** * 根据长度获取数据 比如输入63,那么实际上是确定数62是否在bitsMap中 * * @return index 数的长度

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    在pandas中利用hdf5高效存储数据

    在Python中操纵HDF5文件的方式主要有两种,一是利用pandas中内建的一系列HDF5文件操作相关的方法来将pandas中的数据结构保存在HDF5文件中,二是利用h5py模块来完成从Python原生数据结构向...接下来我们创建pandas中不同的两种对象,并将它们共同保存到store中,首先创建Series对象: import numpy as np #创建一个series对象 s = pd.Series(np.random.randn...」:指定与key对应的待写入的数据 「format」:字符型输入,用于指定写出的模式,'fixed'对应的模式速度快,但是不支持追加也不支持检索;'table'对应的模式以表格的模式写出,速度稍慢,但是支持直接通过...()-start2}秒') 图11 在写出同样大小的数据框上,HDF5比常规的csv快了将近50倍,而且两者存储后的文件大小也存在很大差异: 图12 csv比HDF5多占用将近一倍的空间,这还是在我们没有开启...time.clock() df2 = pd.read_csv('df.csv') print(f'csv读取用时{time.clock()-start2}秒') 图13 HDF5用时仅为csv的1/13,因此在涉及到数据存储特别是规模较大的数据时

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    JuiceFS 在 ElasticsearchClickHouse 温冷数据存储中的实践

    Data Stream Data Stream(数据流)是 ES 中一个重要概念,它有如下特征: 流式写入:它是一个流式写入的数据集,而不是一个固定大小的集合; 仅追加写:它是用追加写的方式将数据更新进去...在 ClickHouse 里,数据分成 Partition 来存储,每个 Partition 会有一个标识; Part:在每个 Partition 中,又会再进一步地细分为多个 Part。...在 ClickHouse 中,一个节点配置的多块盘是有优先级的,默认情况下数据会优先落在最高优先级的盘上。这样实现了 Part 从一个存储介质转移到另外一个存储介质上。...在迁移的过程中,如果底层存储介质的写入性能差,整个迁移的流程也会拖得很长,对于整个 pipeline 或数据管理也会带来一些挑战。...需要注意的是以上测试中对象存储是通过 ClickHouse 的 S3 磁盘类型进行访问,这种方式只有数据是存储在对象存储上,元数据还是在本地磁盘。

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    在pandas中利用hdf5高效存储数据

    在Python中操纵HDF5文件的方式主要有两种,一是利用pandas中内建的一系列HDF5文件操作相关的方法来将pandas中的数据结构保存在HDF5文件中,二是利用h5py模块来完成从Python原生数据结构向...接下来我们创建pandas中不同的两种对象,并将它们共同保存到store中,首先创建Series对象: import numpy as np #创建一个series对象 s = pd.Series(np.random.randn...」:指定h5文件中待写入数据的key 「value」:指定与key对应的待写入的数据 「format」:字符型输入,用于指定写出的模式,'fixed'对应的模式速度快,但是不支持追加也不支持检索;'table...图11 在写出同样大小的数据框上,HDF5比常规的csv快了将近50倍,而且两者存储后的文件大小也存在很大差异: ?...图13 HDF5用时仅为csv的1/13,因此在涉及到数据存储特别是规模较大的数据时,HDF5是你不错的选择。

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    在 Hadoop 中,如何管理集群中的元数据?如何优化 NameNode 的元数据存储?

    在 Hadoop 中,元数据管理主要集中在 NameNode 上。NameNode 负责存储文件系统的命名空间信息,包括目录结构、文件属性以及块的位置信息等。...为了确保高效和可靠的元数据管理,可以采取以下措施来优化 NameNode 的元数据存储:1. 配置合适的内存大小NameNode 的性能很大程度上取决于其可用的内存大小。...确保 NameNode 有足够的内存来缓存文件系统元数据是非常重要的。...NameNode 或 Checkpoint 节点二级 NameNode(Secondary NameNode)或 Checkpoint 节点定期从 NameNode 获取编辑日志并合并到文件系统镜像中,...这有助于防止 NameNode 在长时间运行后因日志文件过大而变得不稳定。3.

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    精读《我在阿里数据中台大前端》

    而我们说数据中台,其实阿里提出的中台只有两个:业务中台与数据中台。...2 精读 全链路数据能力 从能力上看,数据中台处理数据的方方面面,从数据产生开始就进行追踪,不仅打通了数据采集、存储、处理、查询、消费的全链路,还用以下几种方式赋能业务:研发数据管理平台并监控数据质量,...如何建设和管理数据 想要数据用的好,首先要管的好,在大数据时代,企业必须建立一套自己的标准数仓系统对数据的采集、运维调度做全链路管理,让大数据变成好数据,让好数据可以发挥价值。...之后对数据建模,建模即是对数据的进一步抽象,可能是抽象为一个 Cube 模型,这样在顶层认知上,所有数据都是不同维度的 Cube,方便统一理解。...QuickBI 数据分析工具。 人人都是数据分析师的情况在不断增强。

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    为什么在推荐系统中适合使用mongdb存储数据

    为什么在推荐系统中适合使用mongdb存储数据 在推荐系统中,MongoDB是一个常用的数据库选择,它提供了许多特性和功能,使其成为推荐系统的理想选择。...案例背景: 假设我们正在开发一个电影推荐系统,用户可以根据自己的喜好和观看历史,获取个性化的电影推荐列表。我们需要存储用户的个人信息、观看历史和电影数据,并根据这些数据进行推荐。...在推荐系统中,用户的个人信息、观看历史和电影数据可能是多层嵌套的结构,使用MongoDB可以方便地存储和查询这些数据。...选择数据库和集合 db = client["movie_recommendation"] collection = db["user_history"] # 存储用户观看历史数据 user_id =...MongoDB在推荐系统中的使用具有灵活的数据模型、高性能的查询、可扩展性和高可用性等优势。通过具体的案例和代码示例,我们可以看到MongoDB在存储和查询推荐系统数据方面的便利性和效果。

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    审计对存储在MySQL 8.0中的分类数据的更改

    通常,此类数据将包含一个分类级别作为行的一部分,定义如何处理、审计等策略。在之前的博客中,我讨论了如何审计分类数据查询。本篇将介绍如何审计对机密数据所做的数据更改。...敏感数据可能被标记为– 高度敏感 最高机密 分类 受限制的 需要清除 高度机密 受保护的 合规要求通常会要求以某种方式对数据进行分类或标记,并审计该数据上数据库中的事件。...特别是对于可能具有数据访问权限但通常不应查看某些数据的管理员。 敏感数据可以与带有标签的数据穿插在一起,例如 公开 未分类 其他 当然,您可以在MySQL Audit中打开常规的插入/更新/选择审计。...以下简单过程将用于写入我想在我的审计跟踪中拥有的审计元数据。FOR和ACTION是写入审计日志的元数据标签。...注意:使用位置–默认情况下是您的“select @@datadir;” 对于我而言,我将运行以下OS命令,并寻找sec_level_trigger来从日志中过滤掉这些审计事件。

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    Pandas在爬虫中的应用:快速清洗和存储表格数据

    关键数据分析在本案例中,我们将以 贝壳网(www.ke.com) 上的上海二手房信息为例,演示如何使用 Pandas 进行数据清洗和存储。目标是获取楼盘名称、价格等信息,并进行房价分析。1....# 存储为 Excel 文件df.to_excel('shanghai_ershoufang.xlsx', index=False)代码演变模式可视化在实际应用中,爬虫代码可能需要多次迭代和优化。...) |+------------------+ +------------------+ +------------------+在实际项目中,可能还会涉及其他技术,如数据库存储...总结结合 Pandas 和爬虫技术,可以高效地获取、清洗和存储网页中的表格数据。通过合理设置爬虫代理、User-Agent 和 Cookie,可以有效应对反爬虫机制。...数据清洗是数据分析中至关重要的一步,Pandas 提供了丰富的功能来处理各种数据清洗任务。

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    数据压缩:视觉数据压缩感知技术在存储优化中的应用

    本文将深入探讨视觉数据压缩感知技术的原理、应用案例、面临的挑战以及未来的发展方向。I. 引言视觉数据,包括图片和视频,因其丰富的信息量和广泛的应用场景,在数据存储中占据了相当的比重。...传统的数据压缩方法在处理视觉数据时,往往难以平衡压缩率和视觉质量。近年来,随着深度学习等人工智能技术的发展,压缩感知技术开始在视觉数据存储优化中发挥重要作用。II....它基于一个观察:如果数据可以从一个稀疏表示中重建,那么只需要记录和存储这些稀疏的测量值,而不是全部数据。...视频压缩的目标是在保持视频播放流畅性和视觉质量的同时,尽可能地减少数据的传输和存储需求。...通过训练一个模型来学习数据的稀疏编码,然后在编码的基础上进行量化和编码,从而实现压缩。在解码过程中,通过重建步骤恢复出接近原始质量的数据。

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    Flask session的默认将数据存储在cookie中的方式

    Flask session默认使用方式说明 一般服务的session数据是在cookie处存储session的id号,然后通过id号到后端中查询session的具体数据。...为了安全,一般session数据都是存储在后端的数据库中。...但是也有其他的存储方式,如下: Flask session的默认存储方式是将整个数据加密后存储在cookie中,无后端存储 将session的id存储在url中,例如:url?...sid=sessionid,这是session id针对于无法存储cookie情况的做法。 那么本章节主要介绍Flask默认将session数据存储在cookie中的方式。...其中可以知道session的数据是存储在这个cookie的value中的,而为了保证一定程度的安全,所以设置了密钥进行加密。

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