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BigQuery：云中的数据仓库

因此，尽管我们在技术演进方面迈出了许多步伐，但面临管理大型Hadoop集群时系统管理方面的挑战时仍然存在问题，而基于云的Hadoop具有许多局限和限制，如前所述。...将BigQuery看作您的数据仓库之一，您可以在BigQuery的云存储表中存储数据仓库的快速和慢速变化维度。...使用BigQuery数据存储区，您可以将每条记录放入每个包含日期/时间戳的BigQuery表中。...但是，对于Dremel来说，考虑到Dremel查询扩展的方式以及它们不依赖索引的事实，这不算是问题。...这使得存储在BigQuery中的FCD模式模型与用于管理时间维度的SCD模型变得相同，但是存在一个问题。ETL过程必须维护BigQuery端存在记录的“Staging DW”。

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    盘点一个dataframe读取csv文件失败的问题

    一、前言 前几天在Python钻石群【心田有垢生荒草】问了一个Pandas数据处理的问题，一起来看看吧。...大佬们 求教个方法 现在有个数据量很大的dataframe 要吐csv格式 但结果总是串行 加了encoding='utf-8'还是没解决 还有其他方法么？...下图是他提供的图片： 二、实现过程 这里【提请问粘给图截报错贴代源码】大佬给了一个答案，串行应该是分隔符的问题，csv默认是以逗号，隔开，直接清洗分隔符即可。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【心田有垢生荒草】提问，感谢【提请问粘给图截报错贴代源码】、【巭孬嫑勥烎】给出的思路和代码解析，感谢【莫生气】等人参与学习交流。

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    寻觅Azure上的Athena和BigQuery（一）：落寞的ADLA

    AWS Athena和Google BigQuery都是亚马逊和谷歌各自云上的优秀产品，有着相当高的用户口碑。...AWS Athena和Google BigQuery当然互相之间也存在一些侧重和差异，例如Athena主要只支持外部表（使用S3作为数据源），而BigQuery同时还支持自有的存储，更接近一个完整的数据仓库...因本文主要关注分析云存储中数据的场景，所以两者差异这里不作展开。 对于习惯了Athena/BigQuery相关功能的Azure新用户，自然也希望在微软云找到即席查询云存储数据这个常见需求的实现方式。...这个问题比较少有直接而正面的回答，故本系列文章就此专题进行探讨和实验。 我们先以AWS Athena为例来看看所谓面向云存储的交互式查询是如何工作的。...综上所述，ADLA不失为一个可行的办法，但它也存在一些局限和问题，而且在中国区并未发布。那么在Azure上是否还有其他的选择呢？答案是肯定的。

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    DataFrame的真正含义正在被杀死，什么才是真正的DataFrame？

    从 Mars DataFrame 的角度来看这个问题。 什么是真正的 DataFrame？...Spark DataFrame 和 Koalas 不是真正的 DataFrame 这些 DataFrame 系统的代表是 Spark DataFrame， Spark 当然是伟大的，它解决了数据规模的问题...提 PyODPS DataFrame 的原因是，我们在几年前就发现，虽然它提供了 pandas-like 的接口，一定程度上让用户能用类似 pandas 的思维解决问题，然而，当用户问我们，如何向后填充数据...Mars DataFrame 因此这里要说到 Mars DataFrame，其实我们做 Mars 的初衷和这篇 paper 的想法是一致的，因为现有的系统虽然能很好地解决规模问题，但那些传统数据科学包中好的部分却被人遗忘了...，我们希望 Mars 能保留这些库中好的部分，又能解决规模问题，也能充分利用新硬件。

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    如何解决pytest参数化时出现的Unicode编码问题？

    然而，当我们尝试在参数化测试中使用中文作为测试用例的IDs时，有时会遇到Unicode编码问题，导致测试报告中显示的是乱码。...问题描述 在Pytest中，我们可以使用@pytest.mark.parametrize装饰器来参数化测试用例，并为每组数据提供一个ID，以便在测试报告中区分不同的输入组合。...问题原因 这个问题的原因是Pytest默认将IDs视为ASCII字符串，并在测试报告中按原样显示。由于中文字符不属于ASCII字符范围，因此Pytest会将其转换为Unicode编码表示。...在conftest.py中利用pytest提供的hook函数pytest_collection_modifyitems解决unicode编码问题，具体方法如下： def pytest_collection_modifyitems...为了解决这个问题，我们可以通过在pytest.ini文件中添加配置项或者在conftest.py文件中添加函数来解决问题，这样，我们就能够获得清晰可读的中文IDs，提高测试报告的可理解性和可维护性。

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    pandas DataFrame的创建方法

    pandas DataFrame的增删查改总结系列文章： pandas DaFrame的创建方法 pandas DataFrame的查询方法 pandas DataFrame行或列的删除方法 pandas...DataFrame的修改方法 在pandas里，DataFrame是最经常用的数据结构，这里总结生成和添加数据的方法： ①、把其他格式的数据整理到DataFrame中； ②在已有的DataFrame...字典类型读取到DataFrame（dict to DataFrame） 假如我们在做实验的时候得到的数据是dict类型，为了方便之后的数据统计和计算，我们想把它转换为DataFrame，存在很多写法，这里简单介绍常用的几种...2. csv文件构建DataFrame（csv to DataFrame） 我们实验的时候数据一般比较大，而csv文件是文本格式的数据，占用更少的存储，所以一般数据来源是csv文件，从csv文件中如何构建...当然也可以把这些新的数据构建为一个新的DataFrame，然后两个DataFrame拼起来。

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    如何解决pytest参数化时出现的Unicode编码问题？

    然而，当我们尝试在参数化测试中使用中文作为测试用例的IDs时，有时会遇到Unicode编码问题，导致测试报告中显示的是乱码。...问题描述在Pytest中，我们可以使用@pytest.mark.parametrize装饰器来参数化测试用例，并为每组数据提供一个ID，以便在测试报告中区分不同的输入组合。...问题原因这个问题的原因是Pytest默认将IDs视为ASCII字符串，并在测试报告中按原样显示。由于中文字符不属于ASCII字符范围，因此Pytest会将其转换为Unicode编码表示。...在conftest.py中利用pytest提供的hook函数pytest_collection_modifyitems解决unicode编码问题，具体方法如下：def pytest_collection_modifyitems...为了解决这个问题，我们可以通过在pytest.ini文件中添加配置项或者在conftest.py文件中添加函数来解决问题，这样，我们就能够获得清晰可读的中文IDs，提高测试报告的可理解性和可维护性。

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    pytest文档60-pytest.main()的使用

    前言 pytest 运行用例的时候，一般用命令行去执行，有些小伙伴不太习惯命令行运行用例，可能是之前深受 unittest 框架的影响，习惯在项目的根目录下写一个 run_all.py 的文件。...pytest.main() 先看看 pytest.main() 的源码, main 函数的内容 args 传一个list对象，list 里面是多个命令行的参数 plugins 传一个...cmd 直接运行 pytest 命令一样，默认运行的是当前目录及子目录的所有文件夹的测试用例 > pytest run_all.py 在项目的根目录，新建一个 run_all.py 的文件 ?...只需写简单的2行代码 import pytest# 默认运行的是当前目录及子目录的所有文件夹的测试用例 pytest.main() 这样就能在 pycharm 里面右键运行，不带参数默认运行当前目录及子目录的所有文件夹的测试用例...pytest# 带上-s参数 pytest.main(["cases/module1"]) 运行指定的 cases/module1/test_x1.py 下的全部用例,在命令行运行时, 先cd到项目的根目录

    4.6K20

    Pytest 学习（二十五）- 解决pytest参数化测试标题都一样问题

    @pytest.fixture() def loginTo(request): # 传入参数，登录 param = request.param print(f"\nuserName...从源代码看出，其实就是@allure.title("测试登录接口")，写死的呀。 二、如何解决 那么怎么搞？这个问题问的好呀，动态的标题可以实现吗？必须能呀!...data = [("jojo", "1", "登录成功的用例"), ("rongrong", "1", "登录成功的用例"), ("lilei", "1", "登录失败的用例...") ] @allure.story("讲述登录成功，返回成功的故事！")...可以自定义各式各样的标题 单独一个值去维护标题值 可读性比较好，容易维护 转发到朋友圈 提醒一下你身边需要的朋友~ 版权归软件测试君所有 欢迎同行转载开白 作者@糖小幽 编辑@糖小幽 图片@糖小幽

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    pytest文档46-关于https请求警告问题

    前言 使用 pytest 执行 https 请求用例的时候，控制台会出现警告：InsecureRequestWarning: Unverified HTTPS request is being made...================= 这时候会出现 InsecureRequestWarning 警告，去百度搜都是上加上这句 urllib3.disable_warnings() 然而你会发现不管用 问题分析...出现这个问题，并不是因为 ‘urllib3.disablewarnings()’ 不生效，主要是小伙伴门对 pytest 的运行规则不熟悉，pytest 框架运行的时候会查找test.py文件下的test...，点开查询解决方案 文档上有对于警告出现的详细描述，在命令行添加--disable-warnings 参数忽略警告 pytest test_https.py —disable-warnings D:\demo...文件，内容如下 [pytest] addopts = -p no:warnings 这样使用命令行执行的时候，就可以不用每次都带-p参数了

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    pytest测试框架系列（5）-常用的pytest插件

    接着上一篇pytest测试框架的分享 这次主要分享的是pytest常用的插件，用好这些插件，对我们做自动化测试会起很好的作用。...一、用例失败重试插件 在UI自动化测试的时候，有可能会出现环境或者网络等问题，导致测试脚本失败，如果我们可以将脚步重新跑一次或者两次，可能测试脚本就跑通过，如果还是没有通过，那大概率是BUG，用例失败重跑...3次，第三次才标记失败 pytest -v -s test_failures.py --reruns 2 二、改变测试用例执行顺序 pytest的测试用例执行顺序是按照assii大小进行执行的，...用例比较多的时候，按顺序执行测试用例花费的时间比较长，我们可以并发执行测试用例，并发执行的插件有两个比较常用的 pytest-parallel pytest-xdist pytest-parallel...3个线程 pytest-xdist pip install pytest-xdist #运行的命令 pytest -n x x是线程数 四、测试报告插件 pytest-html是pytest常用的一个测试报告插件

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    基于DataFrame的StopWordsRemover处理

    stopwords简单来说是指在一种语言中广泛使用的词。在各种需要处理文本的地方，我们对这些停止词做出一些特殊处理，以方便我们更关注在更重要的一些词上。...对于不同类型的需求而言，对停止词的处理是不同的。 1. 有监督的机器学习 – 将停止词从特征空间剔除 2. 聚类– 降低停止词的权重 3. 信息检索– 不对停止词做索引 4....自动摘要- 计分时不处理停止词 对于不同语言，停止词的类型都可能有出入，但是一般而言有这简单的三类 1. 限定词 2. 并列连词 3....StopWordsRemover的功能是直接移除所有停用词（stopword），所有从inputCol输入的量都会被它检查，然后再outputCol中，这些停止词都会去掉了。...假如我们有个dataframe，有两列：id和raw。

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    Python的pytest模块

    pytest是一个非常成熟的全功能的Python测试框架，主要有以下几个特点：简单灵活，容易上手支持参数化能够支持简单的单元测试和复杂的功能测试，还可以用来做selenium/appnium等自动化测试...----allure 也支持了pytest安装pytest：pip install -U pytest验证安装的版本：pytest --version几个pytest documentation中的例子...同样，我们也看到失败样例的详细信息，和执行过程中的中间结果。-q即-quiet，作用是减少冗长，具体就是不再展示pytest的版本信息。...在以上报告中可以清晰的看到测试结果和错误原因，定位问题很容易。2.运行指定的case  当我们写了较多的cases时，如果每次都要全部运行一遍，无疑是很浪费时间的，通过指定case来运行就很方便了。...运行模式：pytest test_se.py -s 另外，pytest的多种运行模式是可以叠加执行的，比如说，你想同时运行4个进程，又想打印出print的内容。

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    DataFrame和Series的使用

    DataFrame和Series是Pandas最基本的两种数据结构 可以把DataFrame看作由Series对象组成的字典，其中key是列名，值是Series Series和Python...,列索引分别为姓名，职业和年龄 pd.DataFrame() 默认第一个参数放的就是数据 - data 数据 - columns 列名 - index 行索引名 pd.DataFrame(data...',index_col='id') 2.使用 DataFrame的loc 属性获取数据集里的一行，就会得到一个Series对象 first_row = data.loc[941] first_row...的行数，列数 df.shape # 查看df的columns属性，获取DataFrame中的列名 df.columns # 查看df的dtypes属性，获取每一列的数据类型 df.dtypes df.info...，求平均，求每组数据条目数（频数）等 再将每一组计算的结果合并起来 可以使用DataFrame的groupby方法完成分组/聚合计算 df.groupby(by='year')[['lifeExp','

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