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编程这件事现在有点热门了,经常能在网上看到有人问该怎么学编程。不用说,问这种题的同学都是对编程没啥经验的,有不少甚至是完全零基础的。 要搞清该怎样学编程,先得问自己一个问题:为什么要学编程?学来想干什么?
ETL是将数据从来源端经过清洗(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程。正常的 ETL 过程应当是 E、T、L 这三个步骤逐步进行,也就是先清洗转换之后再加载进目标端(通常是数据库),最后在数据库中的只是合理的结果数据。这个过程本来很合理,但实际过程中经常被执行成ELT甚至LET,即源端数据先装载进目标库再进行清洗和转换。
AMQP架构中有两个主要组件:Exchange和Queue,两者都在服务端,又称Broker,由RabbitMQ实现的。客户端通常有Producer和Consumer两种类型
Redis是一个开源(BSD许可)的基于内存的数据结构存储系统,可以用作数据库、缓存和消息中间件。Redis使用ANSI C实现,2013年起由Pivotal公司资助。Redis的全称意为REmote DIctionary Server。
MongoDB是一款可扩展、高性能的开源文档数据库,是当今最流行的NoSQL数据库软件之一。它采用C++开发,支持复杂的数据类型和强大的查询语言,提供了关系数据库的绝大部分功能。由于MongoDB高性能、易部署、易使用等特点,已经在很多领域都得到了广泛的应用。............
报表的性能很重要,是一个总被谈及的问题,跑的慢的报表用户体验恶劣,无法忍受。解决这些慢的性能问题,也成了项目方和工程师头疼的事情。一出状况,就得安排技术好的,能力强的工程师去救火,本来利润就薄,还得不断的追加人工成本,而且工程师有时候也无能为力,并不是所有的性能问题都能靠程序员能力解决的 这个总会让人头疼的问题没办法解决吗?没有好的方法去提升性能了吗? 解决这个问题之前,我们得先理清楚问题的根源,是什么导致了报表的性能问题,找到根源,我们才能对症下药,才能治本
SQLite可以方便地嵌入Java,但数据源加载繁琐,计算能力不足,无法独立完成业务逻辑,架构上弱点颇多。SPL也很容易嵌入Java,且直接支持更多数据源,计算能力更强,流程处理方便,可独立实现业务逻辑。SPL还提供了多种优化体系结构的手段,代码既可外置也可内置于Java,支持解释执行和热切换,可进行高性能内存计算。
一个优美而又整齐的文章排版是斩获读者三连的必备要素
urllib 模块用于读取来自网上(服务器上)的数据,比如不少人用 Python 做爬虫程序,就可以使用这个模块。
在日常生活中,“时间”这个属于是比较笼统和含糊的。在物理学中,“时间”是一个非常明确的概念。在 Python 中,“时间”可以通过相关模块实现。
堆(heap),是一种数据结构。用维基百科中的说明:堆(英语:heap),是计算机科学中一类特殊的数据结构的统称。堆通常是一个可以被看做一棵树的数组对象。
在 Python 被安装的时候,就有不少模块也随着安装到本地的计算机上了。这些东西就如同“能源”、“电力”一样,让 Python 拥有了无限生机,能够非常轻而易举地免费使用很多模块。所以,称之为“自带电池”。它们被称为“标准库”。...
在 Python 被安装的时候,就有不少模块也随着安装到本地的计算机上了。这些东西就如同“能源”、“电力”一样,让 Python 拥有了无限生机,能够非常轻而易举地免费使用很多模块。所以,称之为“自带电池”。它们被称为“标准库”。...
在 Python 被安装的时候,就有不少模块也随着安装到本地的计算机上了。这些东西就如同“能源”、“电力”一样,让 Python 拥有了无限生机,能够非常轻而易举地免费使用很多模块。所以,称之为“自带电池”。它们被称为“标准库”。...
在 Python 被安装的时候,就有不少模块也随着安装到本地的计算机上了。这些东西就如同“能源”、“电力”一样,让 Python 拥有了无限生机,能够非常轻而易举地免费使用很多模块。所以,称之为“自带电池”。它们被称为“标准库”。...
assert,翻译过来是“断言”之意。assert 是一句等价于布尔真的判定,发生异常就意味着表达式为假。 assert 的应用情景就有点像汉语的意思一样,当程序运行到某个节点的时候,就断定某个变量的值必然是什么,或者对象必然拥有某个属性等,简单说就是断定什么东西必然是什么,如果不是,就抛出错误。......
处理多个异常,并不是因为同时报出多个异常。程序在运行中,只要遇到一个异常就会有反应,所以,每次捕获到的异常一定是一个。所谓处理多个异常的意思是可以容许捕获不同的异常,有不同的 except 子句处理。......
逻辑错误可能会由于不完整或者不合法的输入导致,也可能是无法生成、计算等,或者是其它逻辑问题。当 Python 检测到一个错误时,解释器就无法继续执行下去,于是抛出异常。
生成器(英文:generator)是一个非常迷人的东西,也常被认为是 Python 的高级编程技能。不过,我依然很乐意在这里跟大家——尽管你可能是一个初学者——探讨这个话题,因为我相信各位大佬看本教程的目的,绝非仅仅 将自己限制于初学者水平,一定有一颗不羁的心——要成为 Python 高手。那么,开始了解生成器吧。 还记得上节的“迭代器”吗?生成器和迭代器有着一定的渊源关系。生成器必须是可迭代的,诚然它又不仅仅是迭代器,但除此之外,又没有太多的别的用途,所以,我们可以把它理解为非常方便的自定义迭代器...
迭代,正如大家已知,对序列(列表、元组)、字典和文件都可以用 iter() 方法生成迭代对象,然后用 next() 方法访 问。当然,这种访问不是自动的,如果用 for 循环,就可以自动完成上述访问了。.........
在Python中,每个Python文件都可以作为一个模块,模块的名字就是文件的名字。比如有这样一个文件test.py,在test.py中定义了函数add。
在python中,一个.py文件就称之为一个模块(module)。最大的好处是大大提高了代码的可维护性。其次,编写代码不必从零开始。当一个模块编写完毕,就可以被其他地方引用。我们在编写程序的时候,也常常引用其他模块,包括Python内置的模块和来自第三方模块............
数据抽象 -->表示世界中一类事物的特征,就是对象的属性.比如鸟有翅膀,羽毛等(类的属性); 过程抽象 -->表示世界中一类事物的行为,就是对象的行为.比如鸟会飞,会叫(类的方法)
在类的属性中,分为公有类属性和私有类属性; 公有类属性:所有对象都可访问; 私有类属性:只能在类内部访问,不能通过实例对象访问
面向对象(object-oriented ;简称: OO) 至今还没有统一的概念 我这里把它定义为: 按人们认识客观世界的系统思维方式,采用基于对象(实体) 的概念建立模型,模拟客观世界分析、设计、实现软件的办法。 面向对象编程(Object Oriented Programming-OOP) 是一种解决软件复用的设计和编程方法。 这种方法把软件系统中相近相似的操作逻辑和操作应用数据、状态,以类的型式描述出来,以对象实例的形式在软件系统中复用,以达到提高软件开发效率的作用。............
有些时候,需要对文件进行重命名、删除等一些操作,Python 的 os 模块中都有这么功能
文件作用:就是把一些数据存放起来,可以让程序下一次执行的时候直接使用,加载到内存中,而不必重新制作一份,省时省力。在Python,使用open函数,可以打开一个已经存在的文件,或者创建一个新文件open(文件名,访问模式).........
局部变量,就是在函数内部定义的变量. 不同的函数,可以定义相同的名字的局部变量,但是各用个的不会产生影响.如果一个变量,既能在一个函数中使用,也能在其他的函数中使用,这样的变量就是全局变量..........
如果在开发程序时,需要某块代码多次,但是为了提高编写的效率以及代码的重用,所以把具有独立功能的代码块组织为一个小模块,这就是函数
集合(set)是一个无序的不重复元素序列。 可以使用大括号 { } 或者 set() 函数创建集合,注意:创建一个空集合必须用 set() 而不是 { },因为 { } 是用来创建一个空字典。
Python的元组与列表类似,不同之处在于元组的元素不能修改。元组使用小括号,列表使用方括号。元组和字符串都是不可变序列.字典是用键值对的方式存储多个数据,获取元素用key的方式获取,值无特殊顺序,列表是通过下标获取,有顺序............
在python3中input 获取的数据,都以字符串的方式进行保存,即使输入的是数字,那么也是以字符串方式保存 判断密码是否正确
Python目前有两个版本,Python2.x和Python3.x,最新版分别为2.7.14和3.6.3.IPython 是一个python的交互式shell,比默认的pythonshell好用得多,支持变量自动补全,自动缩进,支持bashshell命令,内置了许多很有用的功能和函数。..................
MySQL是全球最流行的开源的开源关系数据库软件之一,因为其高性能、成熟可靠和适应性而得到广泛应用。MySQL目前在不少大规模网站和应用中被使用,比如 Facebook、Twitter和Yahoo!等。
Tomcat是由Apache软件基金会下属的Jakarta项目开发的一个Servlet容器,按照Sun Microsystems提供的技术规范,实现了对Servlet和Java Server Page(JSP)的支持。同时,它提供了作为Web服务器的一些特有功能,如Tomcat管理和控制平台、安全域管理和Tomcat阀等。由于Tomcat本身也内含了一个HTTP服务器,也可以当作一个单独的Web服务器来使用
Nginx是一款轻量级的Web 服务器/反向代理服务器及电子邮件(IMAP/POP3)代理服务器,在BSD-like 协议下发行。其特点是内存利用率高,并发能力强。
Apache是一个高稳定性的、商业级别的开源Web服务器。目前Apache已经是世界使用排名第一的Web服务器软件。由于其良好的跨平台和安全性,Apache被广泛应用在多种平台和操作系统上。作为Apache软件基金会支持的项目,它的开发者社区完善而高效。自1995年发布至今,一直以高标准进行维护与开发。Apache名称源自美国的西南部一个印第安人部落:阿帕奇族,它支持类UNIX和Windows系统.........
Docker启动时会在主机上自动创建一个docker0虚拟网桥,实际上是一个Linux网桥,可以理解为一个软件交换机,它会在挂载其上的接口之间进行转发
Docker 镜像由多个只读层叠加而成,启动容器时,Docker 会加载只读镜像层并在镜像栈顶部添加一个读写层>,如果运行中的容器修改了现有的一个已经存在的文件,那么该文件将会从读写层下面的的只读层复制到读写层,该文件的只读版本仍然存在,只是已经被读写层中该文件的副本所隐藏,次即“写时复制”机制...............
Docker依赖的技术实际上已经以不同形式存在一段时间了,但Docker是那个成功抓住技术行业兴趣点的解决方案。这把Docker推到了一个令人羡慕不已的位置——社区先驱们完成
用户想通过BI,实现查询和报表自由,也就是可以灵活地分析自己想要的数据,挖掘出更大的价值。 厂商想通过BI,给用户赋能,盘活用户数据价值的同时,也能体现出BI产品本身的价值。 那实际的情况如何呢,BI有没有发挥出它预期的作用呢,我们就来探究一下............
Docker依赖的技术实际上已经以不同形式存在一段时间了,但Docker是那个成功抓住技术行业兴趣点的解决方案。这把Docker推到了一个令人羡慕不已的位置——社区先驱们完成了这一系列工具的开创工作,这些工具又吸引使用者加入社区并不断地回馈社区,形成了一个自行运转的生态系统。......
bridge:Docker 默认方式,网桥模式 none:容器没有网络栈(主要用于离线分析等模式,数据可以通过目录挂载的方式传输,方便又安全) container:使用其它容器的网络栈,Docker容器会加入其它容器的 network namespace(相当容器二的网卡直接进入容器一的虚拟空间内,两个容器直接通过本地回环接口通信,非常高校。一般用于只有网络采用这种模式联通,其他进程都是互相隔离的) --network container:(ContainerName) host:表示容器使用 ......
每个容器启动时会创建一对虚拟网卡,一个网卡在容器内的虚拟空间内,一个在主机的docker网桥上,然后网卡一连接网卡二,网卡二连接网桥。其他容器的虚拟网卡也都连接到网桥(三层交换)上,就可以使不同的容器之间互相通信了
基于JVM的开源数据处理语言主要有Kotlin、Scala、SPL,下面对三者进行多方面的横向比较,从中找出开发效率最高的数据处理语言。本文的适用场景设定为项目开发中常见的数据处理和业务逻辑,以结构化数据为主,大数据和高性能不作为重点,也不涉及消息流、科学计算等特殊场景。......
最直观的理由就是,commit会把当前容器运行的日志等文件也打包到镜像中造成镜像体积偏大。从软件版本管理角度讲,Dockerfile本身是脚本文件,是可以版本化的。理论上使用Dockerfile,在任何时候任何机器上都可以重演镜像制作过程制作出一模一样的镜像,这是非常有利于工程化的。强烈建议使用Dockerfile来制作镜像...
Dockerfile提供了一个普通、简单和通用的语言来配置Docker镜像。使用 Dockerfile,用户可以使用任何偏好的方式来达到所期望的最终状态。用户可以调用Puppet,可以从其他脚本里复制,甚至可以从一个完整的文件系统复制!..................
Docker提供了docker commit命令,支持用户提交自己对制定容器的修改,并生成新的镜像。命令格式为docker commit CONTAINER[REPOSITORY[: TAG]]。
erry 是集工单统计、任务钩子、权限管理、灵活配置流程与模版等等于一身的开源工单系统,当然也可以称之为工作流引擎。 致力于减少跨部门之间的沟通,自动任务的执行,提升工作效率与工作质量,减少不必要的工作量与人为出错率。.....................
区块链由于是一种去中心化的技术,全世界所有的矿工同时工作,各自独立的挖掘满足要求的区块。由于是各自独立的工作,就有可能出现两个独立的矿工先后发现了两个不同的满足要求的区块