03 2020 档案
摘要：package io; import java.io.*; import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class readerLinedemo { public static void main(String[] args)
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摘要：package io; import com.sun.istack.internal.NotNull; import com.sun.istack.internal.Nullable; import java.io.*; import java.nio.charset.StandardCharset
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摘要：### log output control D is debug log output is or not ,E is ERROR OUTPUT is or not control by have D ,E manual control log4j.rootLogger = error,stdou
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摘要：package iter; import java.util.*; public class iterdemo { public static void main(String[] args) { // 用来迭代容器的,next() ,hasNext(),set 不可以for循环 Set set =
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摘要：流量的处理由三种对象控制，它们是：qdisc(排队规则)、class(类别)和filter(过滤器)。qdisc 分类：# todo 1.CLASSLESS QDisc(不可分类QDisc)[p|b]fifo使用最简单的qdisc，纯粹的先进先出。只有一个参数：limit，用来设置队列的长度,pfi
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摘要：#### 如何进行linux带宽测试5. how to test NetWidth : ### 5.1 method1 to see (https://blog.csdn.net/Deronn/article/details/86682715): 1.从github克隆包到本地 # git clon
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摘要：1.如何镜像重命名： 第一种方法： docker tag localimage-id repo:new_tag chenyangdeMacBook-Pro:~ chenyang$ docker images REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE hello-wor
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摘要：1.前言关于uiautomator2： python-uiautomator2封装了谷歌自带的uiautomator2测试框架，提供便利的python接口。他允许测试人员直接在PC上编写Python的测试代码，操作手机应用，完成自动化，大大提高了自动化代码编写的效率。 工作原理 以下图片使用Wind
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摘要：1、备份命令 格式：mysqldump -h主机名 -P端口 -u用户名 -p密码 --database 数据库名 > 文件名.sql 例如： mysqldump -h 192.168.1.100 -p 3306 -uroot -ppassword --database cmdb > /data/b
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摘要：现在有这样一种情形： 有一个叫做Joe的程序猿写了一个游戏程序，而你可能要去改进它。并且Joe将他的代码放在了GitHub仓库上。 image.png 下面是你要做的事情 fork并且更新GitHub仓库的图表演示 Fork他的仓库：这是GitHub操作，这个操作会复制Joe的仓库（包括文件，提交历
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摘要：Dockerhub 使用步骤官网地址 https://hub.docker.com/1、注册网页最下方点击sign up 2 输入账号密码登录dockerhub 3 点击create a repository创建仓库 4 、登录个人服务器系统，登录自己的docker账户 docker login5.
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摘要：du -h --max-depth=1，这个命令用于查看当前目录，哪个文件占用最大，删哪个
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摘要：1.假设线程组1，提取了一个token： 想要线程组2,每个请求引用在头或者请求体， 实现方式，线程组1中使用bean shell sample ${__setProperty(newtoken,${token},true)}; 线程组2调用使用： ${__P(newtoken,)} 请求参数查看n
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摘要：import os import shutil # todo python 递归算法 def copy(src,dest): files=os.listdir(src) os.mkdir(dest) for file in files: src_file_path= os.path.join(src
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摘要：a= [80, 46, 21, 18, 79, 78, 95, 7, 91, 4] length = len(a) for i in range(length): for j in range(length-1-i): if a[j]>a[j+1]: a[j],a[j+1]=a[j+1],a[j]
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摘要：# coding=utf-8 import pandas as pd import numpy as np import uuid from hashlib import sha256 # batch_size of each time write rows to id_sha256.csv bat
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摘要：netstat ano |findstr 8080 ，python subprocess 管道使用： import subprocess import threading def demo(iter_list, if_child=True): if not if_child: sub = subpr
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摘要：alex和egon的故事： True zhangsan zhangsan {'name': 'zhangsan', 'address': 'addr', 'func': <function <lambda> at 0x037F0270>} zhangsanadd 动态导入模块： 执行： 反射重写at
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摘要：先来个开胃菜： 求最大值匿名函数 a=1b=3# 方法一foo = lambda a,b:max(a,b)r1= foo(a,b)#方法2foo1= lambda a,b: a if a>b else br2=foo1(1,3)print(r1,r2)进阶：def foo(it): return i
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摘要：您可能听说过，带有 yield 的函数在 Python 中被称之为 generator（生成器），何谓 generator ？ 我们先抛开 generator，以一个常见的编程题目来展示 yield 的概念。 如何生成斐波那契數列 斐波那契（Fibonacci）數列是一个非常简单的递归数列，除第一个
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摘要：https://pyzh.readthedocs.io/en/latest/the-python-yield-keyword-explained.html 3. (译)Python关键字yield的解释(stackoverflow) 译者: hit9 原文: http://stackoverflow
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摘要：1.先说下常规思路： 写追加模式，第一次写入头header,第二次开始：header =None 2.后来想了下，还是不够灵敏：id列不够随意，就用生成器来yield，不断批量batch_size 内存生成就返回，避免Memory Error: d分两步： 第一步： 唯一id列：10w，sha256
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摘要：a=np.random.choice(10,(3,4)) b=np.random.choice((100,500),(3,4)) df1=pd.DataFrame(a,columns=["x1","x2","x3","x4"],index=["a","b","c"]) df2=pd.DataFram
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摘要：numpy中的random模块包含了很多方法可以用来产生随机数，这篇文章将对random中的一些常用方法做一个总结。 1、numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn) 作用：产生一个给定形状的数组（其实应该是ndarray对象或者是一个单值），数组中的值服从[0, 1)之间的
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摘要：from numpy import random random.seed(1001) array=np.random.normal(0,1,(3,4)) # <class 'numpy.ndarray'> print(array) # [[-1.08644637 - 0.89606513 - 0.3
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摘要：隐式定位：df.loc 获取前三行，第id,x0,x1列 获取索引0，3行，以及"x0"到 "x10" 之间所有列 显示定位：df.iloc 获取第一行第三行，索引1和索引3列（索引row,col都是0开始）： 通过索引获取索引0到索引2的行，索引1到索引3的列：，左开右闭原则：
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摘要：这么大数据量，小的内存，还一定要用python/pandas的话可以考虑使用迭代器，在读取csv时指定参数data_iter = pd.read_csv(file_path, iterator=True),然后指定df = data_iter.get_chunk(n)将指定的n行数据加载到内存进行处
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摘要：header=[collumn1,collumn2,.........] # usecols 读取某一列或者某几列： import numpy as npdf4=pd.read_csv("./100rowsX15cols_host.csv",usecols=["id","x0"])print(pd.
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摘要：import pandas as pddata = {'Country':['Belgium', 'India', 'Brazil'], 'Capital':['Brussels', 'New Delhi', 'Brasilia'], 'Population':[11190846, 13031710
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摘要：我们知道，Python 类是支持（多）继承的，一个类的方法和属性可能定义在当前类，也可能定义在基类。针对这种情况，当调用类方法或类属性时，就需要对当前类以及它的基类进行搜索，以确定方法或属性的位置，而搜索的顺序就称为方法解析顺序。方法解析顺序（Method Resolution Order），简称
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摘要：import csv import uuid from hashlib import sha256 import numpy as np import argparse import random,string def gen_demo(rows:int, each_iter:int, featur
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摘要：对于收常用属性的修改代码一般都是通过直接修改实现的： 比如 a=10 a=20 但是·如果我修改参数时们没有对参数范围限制进行检验，很容易修改出问题： 于是我们需要对属性做出check，在算法参数检验这种问题经常遇到于是衍生出@property，读写删除的语法： 从上面逻辑实现容易清晰地看到参数的检
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摘要：通常情况下：我们说的带宽10M 20M ；现在网速网速：200KB/s ； 使用了8M的流量等，那么带宽、网速、流量之间有什么关系，他们分别代表什么呢？ ①带宽的统计单位是：比特/秒（bps）：10M=10Mbps； ②网速是数据传输的速度，单位是：字节/秒（B/s KB/s MB/s）：1MB/s
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摘要：import hmac import base64 import json import urllib import hashlib #在进行hamc学习之前先进行基础只是的普及：hex,oct,digest,hexdigest # # todo hex是将字符串转换为十六进制字节表示，oct是转八
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摘要：import csvheaders = ['class','name','sex','height','year']rows = [ [1,'xiaoming','male',168,23], [1,'xiaohong','female',162,22], [2,'xiaozhang','femal
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摘要：#标注 sorted（）函数默认按ascii排序# coding=utf-8import urllibdict_param={"test":"FFFF","Aadmin":"33FFFHtest","key":"values"}target=sorted(dict_param.items(),key
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摘要：# coding=utf-8import base64from hashlib import sha1sha= sha1()sha.update(b"aaa"+b"bbb") # 字符串相加等价于两次update# sha.update(b'bbb')aa=sha.hexdigest()str=aa
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