今天接到一个新的任务,要对一个140多M的csv文件进行数据处理,总共有170多万行,尝试了导入本地的MySQL数据库进行查询,结果用Navicat导入直接卡死....估计是XAMPP套装里面全默认配置的MySQL性能不给力,又尝试用R搞一下吧结果发现光加载csv文件就要3分钟左右的时间,相当不给力啊,翻了翻万能的知乎发现了Python下的一个神器包:Pandas(熊猫们?),加载这个140多M的csv文件两秒钟就搞定,后面的分类汇总等操作也都是秒开,太牛
系统 2019-09-27 17:52:33 2173
在学习转换之前先了解以下它们的基本概念RDD：弹性分布式数据集，是一个只读分区集合DataFrame：以命名列方式组织的分布式数据集，概念上和关系型数据库的一张表一样DataSet：分布式数据集合，Python暂时不支持了解了基本的概念之后，接下来我们通过代码编写三种数据集的形成RDD的形成frompyspark.sqlimportSparkSessionif__name__=='__main__':spark=SparkSession\.builder\
系统 2019-09-27 17:52:31 2173
#-*-coding:utf-8-*-importdatetime#给定日期向后N天的日期defdateadd_day(days):d1=datetime.datetime.now()d3=d1+datetime.timedelta(days)returnd3#昨天defgetYesterday():today=datetime.date.today()oneday=datetime.timedelta(days=1)yesterday=today-one
系统 2019-09-27 17:52:22 2173
deftrans_map(cint):ifcint<0:print"不合法"returnelifcint<10:returncintelifcint>=10:returnchr(cint-10+65)#将一个m进制的数转换为一个n进制的数deftransfer(m,n,origin):num=anyToTen(m,origin)target=tenToAny(n,num)printtargetdefanyToTen(m,origin):#任意进制的数转换为
系统 2019-09-27 17:52:21 2173
对我当前工程进行全部测试需要花费不少时间。既然有26GB空闲内存，为何不让其发挥余热呢?tmpfs可以通过把文件系统保存在大内存中来加速测试的执行效率。但优点也是缺点，tmpfs只把结果保存在内存中，所以你必须自己编写脚本来把结果回写到磁盘上进行保留。而且这些脚本必须良好书写和执行，否则就要失去部分或全部的工作成果了。一种常见的方法是直接在tmpfs文件夹中工作，然后把工作成果备份到磁盘上的一个文件夹中。当您的机器启动时你从那个备份文件夹恢复tmpfs文件
系统 2019-09-27 17:49:11 2173
本文以实例形式实现了python监控linux性能以及进程消耗性能的方法，具体实现代码如下：#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonTueJun1010:20:132014@author:lifeix"""fromcollectionsimportOrderedDictimporttimeimportosdefcpuinfo():lines=open('/proc/stat').readlines()forlineinlines:ln
系统 2019-09-27 17:47:12 2173
本文所述实例为Python处理文本文件并生成指定格式文件的方法，具体实现功能代码如下所示：importosimportsysimportstring#以指定模式打开指定文件，获取文件句柄defgetFileIns(filePath,model):print("打开文件")print(filePath)print(model)returnopen(filePath,model)#获取需要处理的文件defgetProcFile(path):returnos.l
系统 2019-09-27 17:47:04 2173
一切皆是对象在Python一切皆是对象，包括所有类型的常量与变量，整型，布尔型，甚至函数。参见stackoverflow上的一个问题Iseverythinganobjectinpythonlikeruby代码中即可以验证：#everythininpythonisobjectdeffuction():returnprintisinstance(True,object)printisinstance(0,object)printisinstance('a',o
系统 2019-09-27 17:46:22 2173
各国家用户消费分布importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltdata={'China':[1000,1200,1300,1400,1500,1600,1700,1800,1900,2500],'America':[1200,1300,1400,1500,1600,1700,1800,1900,2000,2100],'Britain':[1000,1200,1300,1400,150
系统 2019-09-27 17:46:20 2173
Python字符串字符串或串(String)是由数字、字母、下划线组成的一串字符。一般记为:s="a1a2・・・an"(n>=0)它是编程语言中表示文本的数据类型。python的字串列表有2种取值顺序:从左到右索引默认0开始的，最大范围是字符串长度少1从右到左索引默认-1开始的，最大范围是字符串开头如果你的实要取得一段子串的话，可以用到变量[头下标:尾下标]，就可以截取相应的字符串，其中下标是从0开始算起，可以是正数或负数，下标可以为空表示取到头或尾。比如
系统 2019-09-27 17:38:20 2173
