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    多级缓存实现方案

    来源:https://tech.youzan.com/ 为什么要做 TMC 多级缓存解决方案的痛点 TMC 整体架构 TMC 本地缓存 如何透明 整体结构 热点发现 整体流程 数据收集 热度滑窗 热度汇聚...热点探测 特性总结 实战效果 快手商家某次商品营销活动 双十一期间部分应用 TMC 效果展示** 功能展望 ---- TMC,即“透明多级缓存(Transparent Multilevel Cache...多级缓存解决方案的痛点 基于上述描述,我们总结了下列 多级缓存解决方案需要解决的需求痛点: 热点探测:如何快速且准确的发现 热点访问 key ?...效果验证:如何让应用层查看本地缓存命中率、热点 key 等数据,验证多级缓存效果? 透明接入:整体解决方案如何减少对应用系统的入侵,做到快速平滑接入? TMC 聚焦上述痛点,设计并实现了整体解决方案。

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    Pandas 高级教程——多级索引

    Python Pandas 高级教程:多级索引 Pandas 中的多级索引是一种强大的工具,用于处理具有多个维度或层次的数据。多级索引可以在行和列上创建层次结构,提供更灵活的数据表示和分析方式。...创建多级索引 3.1 在 DataFrame 中创建多级索引 创建多级索引 DataFrame data = { 'Value': [10, 20, 30, 40, 50, 60], '...多级索引的索引与切片 4.1 使用 .loc 进行多级索引的切片 # 使用 .loc 进行多级索引的切片 result = df.loc[2020] 4.2 使用 xs 方法进行多级索引的切片 # 使用...多级索引的重命名 # 重命名多级索引的级别 df.rename_axis(index={'Year': 'Time'}, inplace=True) 9....总结 多级索引是 Pandas 中用于处理层次化数据的强大工具,通过多级索引,你可以更灵活地组织和分析数据。在实际应用中,多级索引常用于处理时间序列、多维度数据等场景。

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