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    实例讲解利用python行数获取与数据预处理

    写在前面:本文从北京公交路线数据的获取和预处理入手,记录使用python中requests库获取数据,pandas库预处理数据的过程。...如上图所示,数据获取分为请求,解析,存储三个最主要的步骤。 1.如何用python模拟网络请求?...我们这里选择了csv文件的形式,一方面是数据量不是太大,另一方面也不需要进行数据库安装,只需将数据整理成dataframe的格式,直接调用pandas的to_csv方法就可以将dataframe写入csv...完整的代码可以在后台回复“北京公交”进行获取。 数据预处理 在上一步获取数据之后,我们就可以使用pandas进行数据的分析工作。...总结 本文我们主要借助于北京公交数据的实例,学习了使用python行数获取和数据预处理的流程。内容虽然简单但不失完整性。

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    python统计文件行数

    需求: 需要统计一个文件的行数....当 外部系统提供统计行数的方法时,你可以使用它们(通过os.popen),如unix的wc - l.当然,通过自己的程序来完成会更简单,快捷和通用.你可以假设大多数的文本文件都有合理的大小,所以把它们一次读入内存中处理是可行的...首先我调用所有的方法来读文件,以确保不会发生异常情况(如果发生的话程序会中止),接下来,在函数timo中,我调用每种方法10次,然后看看结果,这是一个比较旧但比较稳定的机器: [situ@tioni nuc]$ python...测量代码的性能是很重要的,Python标准库也提供了timeit来实现这些工作.我建议你使用timeit,而不是像我在本节做的那样,自己写测试代码,我写的代码是好几年前的事情了,现在既然有了timeit

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    Mysql获取数据的总行数count(*)很慢

    日常开发中,获取数据的总数是很常见的业务场景,但是我们发现随着数据的增长count(*)越来越慢,这个是为什么呢, count(*)的实现方式 我们要明确不同的存储引擎,他的实现方式不一样 MyiSAM...引擎把一个表的总行数存在了磁盘上,因此执行count(*)的时候直接返回个数,效率很高 而innoDB引擎就麻烦了,他的执行count(*)的时候,是一行行的累加计数 当然我们要知道此事的说的是没有带条件的...而普通索引叶子节点是主键索引,所以主键索引比普通索引的树大些,因此mysql优化器会拿到索引树小的,进行遍历计算,在保证逻辑正确的前提下,尽量减少扫描的数据量,是数据库优化的通用手段之一 此时你可能还依稀记得下面命令可以获取行的数量...,但是据官方说明,这个命令返回的行数,是不准确的,只有达到40-50%,所以这个命令也不能直接使用 show table status 总结如下 MyiSAM表虽然count(*)很快,但是不支持事物...比如有个页面要显示近期操作的100条记录和总操作数,这页面的逻辑就是到redis获取总数,再到数据库获取100条记录,如下两种会发生数据不一致的情况 查询到100结果里面有最新插入的数据,而redis

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