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Android教程-保存数据-保存文件

File 对象适用于用一种没有跳跃的从开始一直到结尾的方式读写大量数据. 例如,它很适合通过网络进行图片文件或者任何其它的文件交换. 本课程展示了如何在 你的应用中进行文件相关的基础操作....它从所有地方都是可读的,因此保存在这里的文件可能在你的控制范围之外被读取....查询空闲空间 ---- 如果你事先知道要保存多少数据,你就可以通过调用 getFreeSpace() 或者 getTotalSpace() 发现是否有足够空间保存这些数据,而不会导致一个 IOException...这种信息在避免填充的数据量超过一定的阈值时也同样有用 . 不过,系统并不能确保你可以写入同 getFreeSpace() 所获取到的剩余空间大小同等量的数据....如果返回的数量比你想要保存数据多几个MB,或者如果文件系统占率低于90%,那么往往还算安全。否则,你可能就不应该再往里面写入了. 注意: 你并不一定要在保存你的文件之前检查剩余空间的数量.

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    Prometheus监控系统存储容量优化攻略,让你的数据安心保存

    假设采集频率是 10 秒,平均每秒上报 20 个数据点,可以支持同时监控的机器量是 4 万台。 800000\\div20=40000 很大的容量了。...若使用 node-exporter,指标数量800左右,那也能支持 1 万台机器的监控。 这只计算了机器监控数据,若还要监控各类中间件,就得再估算。...honor_labels: true # 边缘 Prometheus 会在 `/federate` 接口暴露监控数据,所以设置 metrics_path: '/federate...3 远程存储方案 Prometheus默认收集到监控数据后是存储本地,在本地查询计算。由于单机容量有限,对海量数据场景,要有其他解决方案。最直观想法:本地搞不定,那就在远端做个集群,分治处理。...[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-PUWxwLqa-1682922349277)(images/624038/25a79b6dfeeaf07e41810f283057d128

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    【专业技术】Android数据保存之文件保存

    前言: 上一篇文章写了在Android中利用SharedPreferences保存数据,SharedPreferences在保存数据的时候主要是保存一些应用程序的设置信息或者少量的用户信息,并且是以key-value...比如你需要保存从网络获取的图片到本地作为缓存数据,并且数量比较大,SharedPreferences就不能满足你的需求了,这个时候就要用到基本上所有平台都会用到的文件保存。...Android中以文件形式把数据保存到磁盘上与其他平台基本上都是类似的,本篇文章将会介绍如何利用java.io.Files的API函数进行文件的读写操作。...外部存储: 不一定存在,比如有的手机出厂是只有内部存储,没有外部存储,用户自己又没有安装micro-SD卡,这时外部存储是不可用的; 读写完全开放的,所以你保存数据可能会被用户和可其它程序读取; 卸载应用时只会删除通过...: 文件存储需要创建文件,当把文件保存到内部存储时你可以获取内部存储文件通过下面的两个方法: 1、File getFilesDir (); 返回一个文件目录,这个目录下保存应用程序的数据,通过 openFileOutput

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    【前端监控监控数据都有什么

    前端监控系列,SDK,服务、存储 ,会全部总结一遍,写文不易,点个赞吧 监控的内容我们已经说了很多了,那么我们一般上报一条监控内容都具体包含什么数据呢 今天就来详细列举一下 本文列出的数据会这样说明...1、有什么数据 2、作用是什么 3、怎么获取 我会给每个具体分个类,按分类来逐个说明 数据大概分为下面几类 1、监控数据 2、用户信息 3、设备信息 4、项目信息 5、日志信息 下面就按这个分类来说明里面包含的详细数据...监控数据 这个就是每个监控点类型相应的数据,像接口请求信息,静态资源,首屏测速等等 具体可以在相应的文章中查看 1、自动抓取接口请求数据 2、静态资源测速&错误上报 3、页面错误监控 4、单页首屏测速...所以这里就不一一列举了,本文主要是讲一些公共的监控数据 不过这里简单说个接口信息的监控数据 cgi 接口链接 status 状态码 body 请求体 responce 响应 reqHeader 请求header...便于你排查过滤日志 监控npm包版本 sdk_version 项目引入的 监控 sdk 的版本也要记录。 如果因为sdk 导致日志记录的数据有问题,sdk 修复更新了版本之后,还存在有问题的日志。

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    python 结构化保存数据

    原来的数据都是散着的,我让他按照excel这种格式记录好给我,其实就是将非结构化的数据结构化,便于我后期灵活处理,比如导入数据库或者转换成json的都可以。...当时我先将数据结构化到json文件中了,主要做了图片的地址处理,后面的案例也是用的这个数据,后期不管你是要做卡片展示或者什么都非常方便。...想的是将文本数据结构化导出,放到数据库中去,以后直接从数据库里面随意取,如果都打上知识点,难度等标签,那么价值会更大。这个属于内容建设的问题了。 首先我将网页的内容导出md格式。...最后保存到json文件中,即完成文档数据到结构化数据的转换。...经过这几个案例的折腾,我开始发现很多内容其实都可以将其结构化保存下来,这样以后你要展示,只要从数据库中提取数据,改改外壳,就可以以不同的形式展示,同时原始核心数据又得以保存下来。

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    栅格数据创建与保存

    库将数据写回到文件。...不同于普通的二进制文件,空间栅格数据的写需要注意两点: 数据的投影信息(确定了平面坐标系) 数据的地理坐标信息(确定了图像在给定坐标系下的位置) 在GDAL中,我们首先需要创建Dataset对象,然后给...Dataset对象填充数据以及元数据信息就OK了。...,比如我们对原始数据进行了处理,处理之后,空间信息,波段等都没有变化,则可以将原始数据作为原型数据,使用CreateCopy()方法创建一个和原始数据一样的Dataset对象,然后在创建好的对象中填充一个...gdal.GDT_Float32) idx_dvi = bnd_nir - bnd_red # 计算DVI指数 out2_file = 'DVI.tif' # 这里我们使用out1_file作为原型图像作为参考来保存

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    MongoDB保存数据的优化方法

    这两天频繁遇到MongoDB插入数据的问题,这里记录下。 问题描述:我有多个线程在抓数据,每天数据里有含有多个文档(Document),使用Pymongo的插入方法,逐条插入。...好了最简单的方法就是把所有需要保存数据暂时存放在列表中,最后再插入。建议加上ordered=False参数,可以防止数据保存异常。...在我这里通常是插入重复数据引起的。 还有一种情况,是在多线程情况下。多个线程共享一个列表对象,肯定是需要加锁的,如果使用Lock来管理数据插入问题,需要去给列表加锁。之前还没用过锁,去看看教程。..._value_lock.release() 觉得太麻烦,可以将保存数据等方法封装成一个类对象,实例化一个列表,在每个线程中实例化一个类对象即可,这样多个线程中是不会共享列表数据的。...当然也可以使用另外一种数据结构:Queue队列。Queue是线程安全的,自带锁,使用的时候,不用对队列加锁操作。可以将数据暂时存入queue,然后用列表取出来,数量大于100则插入,并清空列表。

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