欢迎阅读本篇关于Python中深拷贝与浅拷贝的入门到精通指南。在Python开发中，理解拷贝是至关重要的，因为它涉及到数据的复制和共享，对于避免潜在的bug和性能优化都有着重要作用。本文将为您深入浅出地介绍深拷贝和浅拷贝的概念、区别以及如何在不同场景下正确应用它们。
随着大数据时代的到来，越来越多的数据流向了Hadoop生态圈，同时对于能够快速的从TB甚至PB级别的数据中获取有价值的数据对于一个产品和公司来说更加重要，在Hadoop生态圈的快速发展过程中，涌现了一批开源的数据分析引擎，例如Hive、Spark SQL、Impala、Presto等，同时也产生了多个高性能的列式存储格式，例如RCFile、ORC、Parquet等，本文主要从实现的角度上对比分析ORC和Parquet两种典型的列存格式，并对它们做了相应的对比测试。
Swift 泛型条件性符合（Conditional conformances） 表示泛型类型只有在其类型参数满足某些要求时才符合特定协议的概念。
(注：最近我发现MONGODB 的文字，大家好像不大感兴趣，不知道是大家的公司不使用MONGBDB 还是由于MONGODB 太稳定，所以就忽略了，其实MONGODB 可以聊的话题和使用的范围很大，有的公司可能主力数据库就是MONGODB 所以MONGODB 确实不是可有可无的)
Aapche Parquet是一种能有效存储嵌套数据的列式存储格式，在Spark中应用较多。
上下文处理器 context_processor 可以在模板上下文中添加新的内容，添加的内容可以是变量，也可以是函数。
ECMAScript 每年都会发布一个新版本，其中的提案是已经正式通过的，并分发给开发者和用户。本文将讨论该语言的最新版本，以及它又具有了什么新功能。
YAML兼容JSON格式，简洁，强大，灵活，可以很方便的构造层级数据并快速转为Python中的字典。
无论是创建网站，还是移动应用程序，我们都需要通过 API 来传递数据，通过 API 我们可以获取到数据库中的数据，可以操作数据库，可以处理一些业务逻辑。现在最流行的 API 架构是 REST。但是，GraphQL 正在逐渐追赶着它。
JavaScript 本身不提供多维数组，但是，可以通过定义元素数组来创建多维数组，其中每个元素也是另一个数组，出于这个原因，可以说 JavaScript 多维数组是数组的数组，即嵌套数组。定义多维数组的最简单方法是使用数组字面量表示法。
最近主要在研究大数典型应用adhoc query，要实现秒级的adhoc query，通常有3种思路： 1、用搜索技术，将查询都建立索引，然后用搜索技术来实现。这种技术目前主要限制是索引建立和存储成本高，索引建立不及时，例如支付宝的higo。 2、实时计算，对不能指定维度的查询，理论上认为是实时计算，每个列上建立函数索引，这种典型的代表是mesa。关于mesa，前面我有篇简单的介绍性文章《mesa介绍:google 近实时数据仓库系统》，深入的大家可以看一看google的论文。淘宝的garuda公开的材料来
对象和数组时 Javascript 中最常用的两种数据结构，由于 JSON 数据格式的普及，二者已经成为 Javascript 语言中特别重要的一部分。在编码过程中，我们经常定义许多对象和数组，然后有组织地从中提取相关的信息片段。ES6 中添加了可以简化这种任务的新特性：解构。解构是一种打破数据结构，将其拆分为更小部分的过程。
对于长期使用python写代码的我来说，经常在Python代码中，使用.get方法来访问嵌套在JSON结构中的值。我们知道JSON（JavaScript Object Notation）是一种常见的数据交换格式，它可以包含嵌套的键值对。但是在我们使用总该如何获取嵌套对象中的值呢？
代码解析： 在这个例子中，我们使用range(1, 11)生成1到10的数字序列，并通过列表推导式计算每个数字的平方，最终得到squares列表。
二维ee.List对象的列可以作为回归缩减器的输入。下面的例子提供了简单的证明；自变量是因变量的副本，产生等于 0 的 y 截距和等于 1 的斜率。
使用了三个CASE语句将不同科目的成绩转换为了列，并使用聚合函数MAX来获取每个学生在每门课程上的最高得分。
以下是列表和字典的一些进阶功能片段，整理为清晰的图片版，希望大家能更方便的阅读，并从中获得一些帮助。
以上2个方法如果Key值不对(即该属性不存在)，则会触发valueForUndefinedKey:方法，默认会抛出NSUndefinedKeyException异常，导致crash。
JavaScript 是个很神奇的东西。但是 JavaScript中的一些东西确实很奇怪，让人摸不着头脑。其中之一就是当你试图访问嵌套对象时，会遇到这个错误
由于浏览器可以迅速地解析JSON对象，它们有助于在客户端和服务器之间传输数据。本文将描述如何使用Python的JSON模块来传输和接收JSON数据。
这个题目是在一个公司现场面谈的时候的一个题目。虽然对这种找工作上来就做题目的现象比较反感。
python通过open方式读取文件数据，再通过load函数将数据转化为列表或字典；
字典的定义使用花括号 {}，其中的键和值用冒号 : 分隔。 和值可以是任何类型的对象，例如整数、浮点数、字符串、列表、元组或另一个字典。 但是，字典的键必须是不可变的，类似列表或者字典这种可变的就不能做字典的键
前言 使用 marshal_with 序列化模型非常方便，还可以处理一些嵌套字段。 嵌套字段 虽然使用 dicts 嵌套字段可以将平面数据对象转换为嵌套响应，但您可以使用它 Nested 来解组嵌套数据结构并适当地呈现它们。 官方文档示例 >>> from flask_restx import fields, marshal >>> import json >>> >>> address_fields = {} >>> address_fields['line 1'] = fields.String(att
在Python编程中，深拷贝和浅拷贝是常见的概念，它们在处理数据拷贝时起到关键作用。本文将深入探讨深拷贝和浅拷贝的区别，提供详细的示例代码，以帮助您更好地理解这两个概念。
上篇介绍了ES嵌套模型使用场景和优缺点，本篇接着介绍关于ES嵌套的索引一些基本的操作，包括插入，追加，更新，删除，查询单独放下一篇文章介绍。 首先来看下如何添加数据，上篇提到了我们项目中有三个实体类分别是User,Quest,Kp。其关系是一对多对多，User里面有个List<Quest>字段可以包含多个Quest对象而每一个Quest对象又包含一个List<Kp>字段可以包含多个Kp实体，每个实体类本身又可以拥有多个自己的属性字段。 在这里其实也能感受到用动态索引模板的好处，就是我不要关注到底有多少个字段
在 Python 中，我们可以使用各种方法按另一个列表对子列表进行分组，例如使用字典和使用 itertools.groupby（） 函数，使用嵌套列表推导。在分析大型数据集和数据分类时，按另一个列表对子列表进行分组非常有用。它还用于文本分析和自然语言处理。在本文中，我们将探讨在 Python 中按另一个列表对子列表进行分组的不同方法，并了解它们的实现。
我们在使用Python完成日常任务时，经常会遇到一些很小的辅助性的需求，又不想花费时间去搜索是否已有现成的库实现了这些功能，往往则需要自己临时编写一些逻辑或函数。
SimpleXML扩展函数提供了将XML转换为对象的工具集。这些对象处理普通的属性选择器和数组迭代器。
在接口测试中，断言是一项非常重要的操作，它是用来校验接口返回结果是否符合预期的一种手段。一般来说，接口测试断言大致可以分为以下几类：
字典是一种通过名字或者关键字引用的得数据结构，其键可以是数字、字符串、元组，这种结构类型也称之为映射。字典类型是Python中唯一內建的映射类型。字典是另一种可变容器模型，且可存储任意类型对象。(鉴于字典可存储的信息量几乎不受限制，因此会教给大家如何遍历字典中的数据。另外，你还将学 习存储字典的列表、存储列表的字典和存储字典的字典。)
在使用 yield 压平嵌套字典有多简单？这篇文章中，我们讲到，要把一个多层嵌套的字典压平，可以使用yield关键字来实现。
最近一个半月都在搞SparkStreaming+Hbase+Redis+ES相关的实时流项目开发，其中重度使用了ElasticSearch作为一个核心业务的数据存储，所以这段时间更新文章较少，现在开发基本完事，接下来的会写几篇有关ElastiSearch的使用心得。 大多数时候我们使用es都是用来存储业务比较简单的数据，比如日志log类居多，就算有一些有主外键关联的数据，我们也会提前join好，然后放入es中存储。 的确，扁平化后的数据存入索引，无论是写入，更新，查询都比较简单。但是有一些业务却没法扁平化后
经过为期两个月的开发，我们很高兴地宣布 eKuiper 1.10.0 现已正式发布！
今天，要为大家带来Python中Web页面的抓取教程。许多人看到代码就觉得头疼或是特别困难，其实Web爬虫是非常简单的。Python是面向对象的语言，而且与其他语言相比，类和对象都更容易操作，所以是Python Web爬虫最简单的入门方法之一。此外，还有许多库能简化Python Web爬虫工具的构建流程。
管理接口框架配置是构建强大的接口测试框架的关键一环。良好的配置管理可以提高测试效率、可维护性和可扩展性。在本文中，我们将重点介绍使用YAML（YAML Ain’t Markup Language）来管理接口框架配置的最佳实践，并通过实例演示其用法。
楼下新开了一家重庆砂锅肥肠，扩音喇叭一直在放：正宗的老重庆砂锅肥肠，麻辣可口，老巴适了。
简单说，所谓对象，就是一种无序的数据集合，由若干个“键值对”（key-value）构成。
相信我们都已经通过“Hello World”程序开始了我们的python之旅。在python中，它可以在一行中完成:
clickhouse作为一款数据分析的数据库，有很多种的数据类型，大概可以划分：基础类型，复合类型，特殊类型。
在Python中是一个无序的数据值集合，用于像存储map一样存储数据值，与其他只将单个值作为元素的数据类型不同，Dictionary持有key和value，即键值对。
本人主要是 Java ，他们招聘的岗位说是 Sr Developer and Manager。在面试进行到 3 个小时的时候，他们突然提出了使用的技术栈不是 Java，他们使用的 Ruby and Rails。当时就蒙圈了，折腾了 4 个多小时讨论的完全不是一个技术栈的东西，虽然本人并不拒绝学习，但是这个差得还是有点远。
很多初学者其实对Spark的编程模式还是RDD这个概念理解不到位，就会产生一些误解。
前言 Flask-RESTX 提供了一种简单的方法来控制您在响应中实际呈现的数据或期望作为输入有效负载的数据。使用该fields模块，您可以在资源中使用所需的任何对象（ORM 模型/自定义类/等）。fields还允许您格式化和过滤响应，因此您不必担心暴露内部数据结构。 在查看您的代码时，也非常清楚将呈现哪些数据以及将如何格式化。 基本用法 user模型 class Users(db.Model): __tablename__ = 'user' # 数据库表名 id = db.Column(
此外，索引签名常用于创建复杂的工具类型，可以用来操作和转换其他类型。让我们通过4个具体的例子来深入了解如何使用索引签名来实现类型安全的动态对象。
当我们有很多类型一样的数据时，可以使用数组来进行存储并管理，但是这样的缺点是数组的大小是提前给定的、是固定的。
python中字典和列表的使用，在数据处理中应该是最常用的，这两个熟练后基本可以应付大部分场景了。不过网上的基础教程只告诉你列表、字典是什么，如何使用，很少做组合说明。
用切边可以选取大多数序列类型的一部分，切片的基本形式是在方括号中使用start:stop：
之前简单介绍了一下列式存储： 和谐号为啥快？因为铁轨是列式存储！ 今天介绍一种大数据时代有名的列式存储文件格式：Parquet，被广泛用于 Spark、Hadoop 数据存储。Parquet 的中文是镶木地板，意思是结构紧凑，空间占用率高。注意，Parquet 是一种文件格式！
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