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python socket recvfrom_Python:socket.recvfrom()不返回任何地址

我正在尝试编写示例here的Python版本,但是由于某种原因,我在客户端和服务器中对socket.recvfrom()的每次调用都将其地址返回值为None.我唯一能想到的可能是套接字是STREAM套接字...(default 1060)’) args = parser.parse_args() function = choices[args.role] function(args.p) 解决方法: 使用数据报套接字或流套接字...如果要基于连接的字节流协议,请使用流套接字.如果您需要无连接的数据报协议,请使用数据报套接字. 如果要使用流套接字,请不要使用recvfrom.它基于连接,唯一可以接收的是来自该特定连接的字节....如果要使用数据报套接字,请不要使用监听或接受.由于它是无连接的,因此您既不能监听也不能接受连接.

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mysql mysqldump 只导出表结构 不导出数据

复制代码代码如下: mysqldump --opt -d 数据库名 -u root -p > xxx.sql 备份数据库 复制代码代码如下: #mysqldump 数据库名 >数据库备份名 #mysqldump... -A -u用户名 -p密码 数据库名>数据库备份名 #mysqldump -d -A --add-drop-table -uroot -p >xxx.sql 1.导出结构不导出数据 复制代码代码如下...: mysqldump --opt -d 数据库名 -u root -p > xxx.sql 2.导出数据不导出结构 复制代码代码如下: mysqldump -t 数据库名 -uroot -p > xxx.sql...3.导出数据和表结构 复制代码代码如下: mysqldump 数据库名 -uroot -p > xxx.sql 4.导出特定表的结构 复制代码代码如下: mysqldump -uroot -p -B ...数据库名 --table 表名 > xxx.sql 导入数据:   由于mysqldump导出的是完整的SQL语句,所以用mysql客户程序很容易就能把数据导入了: 复制代码代码如下: #mysql

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    jquery ajax请求成功,数据返回成功,seccess不执行的问题

    1.状态码返回200--表明服务器正常响应了客户端的请求; 2.通过firebug和IE的httpWatcher可以看出服务器端返回了正常的数据,并且是符合业务逻辑的数据。...这时第一反应是事不时数据返回的有问题,粗略的检查了返回的数据发现和第一次查询没有什么明显的区别。但是只查询第十四条数据时发现,显示不出来。...有转向,重新审视数据。 但是发现数据从中间换行了,没太在意。 在纠结了一会儿后问一同事,指出数据可能多了一个"回车键",在其指点下到数据库表中再次查看该条数据发现有一个字段的值多了一个"回车键"。...返回的数据类型一定要符合定义的数据类型。即如果你定义的 dataType 是 json 类型的,那么返回来的数据一定是 json 才可以,平且不然就会执行 error 里的程序块儿。...返回的每条数据是否是dataType中定义的数据类型。

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    「过期不候」,有生命周期的 TiDB 数据表

    TTL 表定义 这两种 TTL 表的定义非常简单,只需参考下面的样例在建表时提供相应的过期时间设置并选择期望的数据过期颗粒度即可。...需要注意的是目前绝大多数 TiDB 表的存储布局都是非聚簇的(non-clustered),如果主键索引或其它的二级索引同主数据之间删除进度不一致,则会导致在主数据删除的情况下索引数据仍然可见导致的回表失败...通过这种机制我们能够确保所有的数据比索引多存活至少一个 GC 周期,从而避免数据不一致导致的回表问题。...在理解了「分区」颗粒度 TTL 表的工作原理之后,大家应该不难理解由于目前 TiDB 并不允许「普通表」同「分区表」以及不同类型的「分区表」之间进行自由的转换,所以任何现有的 TiDB 表都不能被转化为...在 TTL 表的帮助下业务无需对数据的生命周期进行任何管理,数据能够按照用户设置的 Retention 周期自动过期删除。

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    Hive分区表数据异常:一次因数据类型不匹配导致的坑

    技术环境CDH 6.3.0Hive 2.1.1存储格式:ORC表类型:分区表问题现象在一次数据仓库日常任务中,发现基于日期分区字段进行筛选的查询结果异常。...查询特定分区的数据时,本该有数据的分区却返回空结果,但直接全表扫描又能看到数据。具体表现为:查询dt='2023-06-01'分区的数据返回空,但全表计数显示该分区确有数据。...-- 返回空结果SELECT COUNT(*) FROM dwd.user_behavior WHERE dt='2023-06-01';-- 却有数据SELECT COUNT(*) FROM dwd.user_behavior...根本原因问题根源在于数据入库时分区字段值格式不统一:历史任务写入分区值为yyyyMMdd格式新任务写入分区值为yyyy-MM-dd格式表分区字段定义为STRING类型,两种格式都合法查询时只使用一种格式进行筛选...,并定期进行代码审查监控告警:对分区值格式异常设置监控告警,及时发现格式不一致的问题这次经历让我深刻认识到,即使是简单的字符串类型分区字段,格式不统一也会导致严重的数据查询问题。

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    表间数据不统一对比很麻烦,巧用数据透视层层推进提效率

    小勤:大海,现在公司手工盘点表可麻烦了,老跟系统的数据对不上,每次盘点对帐都得费半天劲儿。他们手工录的表里货品代码就经常少一个横杠、多一个横杠的,有的“文艺”干脆就写成“文”,对起来真的很麻烦。...大海:的确很难避免这种情况,盘点任务经常是分配给不同人去完成的,现场盘点人员水平参差不齐,都是自己手工习惯的表,短时间估计也很难规范统一,数据汇总后就有各种问题,你很难用公式去匹配。...用同样的方式筛选手工盘存数据透视表后进行对比,细类里有差异的地方也就这些了。 小勤:嗯,现在范围很细了,只要核对“锅”、“卷纸”和“相册”就可以了。 大海:对的,这个时候双击出明细就好用了。...分别双击“锅”的统计数据,生成明细(为避免搞混2个明细表,生成时最好重命名一下): 明细如下: 为方便2表之间的核对,可以新建窗口: 然后重排一下: 在2个垂直并排的窗口中分别选中系统表和手工表进行对比...小勤:嗯,这样一步步缩小范围,对不规范的数据对比真能省不少功夫。 大海:对的,所以表间的数据对比得看情况。如果数据都很规范,那就简单了,当数据不规范的时候,就要想办法逐步缩小范围。

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    SQL Server 数据库查询性能优化询(不涉及表结构变动情况)

    一、返回需要的数据 返回数据到客户端至少需要数据库提取数据、网络传输数据、客户端接收数据以及客户端处理数据等环节,如果返回不需要的数据,就会增加服务器、网络和客户端的无效劳动,其害处是显而易见的...B、如果需要多次用到一个大表的同一部分数据,考虑用临时表和表变量暂存这部分数据。 C、如果需要综合多个表的数据,形成一个结果,可以考虑用临时表和表变量分步汇总这多个表的数据。...E、关于临时表和表变量的选择,很多说法是表变量在内存,速度快,应该首选表变量,但是在实际使用中发现, (1)主要考虑需要放在临时表的数据量,在数据量较多的情况下,临时表的速度反而更快。...in (select [deptno] from [dept] where [loc]='MELB'); 6、is null或is not null操作 判断字段是否为空一般是不会应用索引的,因为索引不索引空值...不能用null作索引,任何包含null值的列都将不会被包含在索引中。也就是说如果某列存在空值,即使对该列建索引也不会提高性能。

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    python究竟要不要使用多线程

    将线程数和进程说继续增加为5   至于区别,大家自己感受,测试的条件(计算过于简单)、测试的环境都会影响测试结果 (2)例2   同样分别用单线程、使用多线程、使用多进程三种方法对网页进行爬虫,只是简单的返回...'http://example.webscraping.com/places/default/view/Algeria-4', 'http://example.webscraping.com...python是通过使用全局解释器锁来保护数据的安全性。   ...map   (2)用pickle模块对数据进行序列化,将其变成二进制形式   (3)通过本地套接字,将序列化之后的数据从解释器所在的进程发送到子解释器所在的进程   (4)在子进程中,用pickle对二进制数据进行反序列化...)将这些字节通过socket复制到主进程之中   (9)主进程对这些字节执行反序列化操作,将其还原成python对象   (10)最后把每个子进程所求出的计算结果合并到一份列表之中,并返回给调用者。

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    盘点市面上的电商数据采集软件与平台:评测与场景指南(2025版

    作者:Devnullcoffee|领域:WebScraping、电商数据工程|云原生实践:对象存储、云函数、消息队列、数据仓库摘要:从“桌面软件、浏览器插件、云平台、专业API”四类方案出发,基于成功率...目录评测维度与方法方案类型与代表产品综合排名与对比表(2025)评测PangolinScrapeAPI(电商场景优势)云原生落地架构(腾讯云参考)示例代码:Python实现榜单监控合规建议与风险控制结语与行动建议评测维度与方法...综合排名与对比表(2025)方案类型成功率反封能力电商特定能力易用性长期成本适用场景PangolinScrapeAPI(推荐)专业API优秀优秀优秀(赞助位识别/榜单解析/邮编精度)优秀(JSON/Webhook...地域精度:支持邮编/城市维度返回本地化结果,适合区域定价、库存与物流分析。榜单解析:BestSellerNewReleaseMovers&Shakers;便于实时监控与趋势分析。...电商数据采集#WebScraping#亚马逊#榜单监控#SponsoredAds#PangolinScrapeAPI#云原生#Serverless#对象存储#数据仓库#自动化监控#合规```

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    不废话!10集免费视频直发,轻松搞定各种Excel表数据汇总 | Power BI

    但是,日常工作中碰到的Excel数据表多种多样,有的比较规范,有的则是比较乱,以下,我总结了10种常见的汇总Excel数据表的情况,直接以视频形式直接发布: 1、很多表放在同一个工作簿内,怎么汇总比较好...2、数据分成很多个工作簿放在一个文件夹里,怎么处理好? 3、不同的数据表之间格式有差异,怎么办? 4、数据表的标题(表头)不在第1行,怎么办? 5、数据表的标题(表头)都在第n行,怎么办?...6、各个数据表的标题(表头)的位置不确定,又怎么办? 7、又有抬头汇总数据,又有明细表数据,怎么统一汇总? 8、格式化填写的表单(如个人简历/VIP登记表等),怎么汇总?...9、各数据表的表头行/列位置都不确定,又怎么办? 10、每一个表都要经过很多步骤处理,这些处理过程怎么用到其他表?...08-实战应用:格式化表单数据的自动汇总 09-标题行列位置均不确定 10-数据批量汇总-单表处理转自定义函数

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    Scrapy组件之item

    该方法负责解析返回的数据(response data),提取数据(生成 item)以及生成需要进一步处理的 URL 的 response对象。   ...selector list 列表 css(): 传入 CSS 表达式,返回该表达式所对应的所有节点的 selector list 列表 extract(): 序列化该节点为 unicode 字符串并返回...list re(): 根据传入的正则表达式对数据进行提取,返回 unicode 字符串 list 列表 shell命令抓取   scrapy提供了shell命令对网页数据进行抓取   命令格式:scrapy...shell web D:\Pystu\example>scrapy shell http://example.webscraping.com/places/default/view/Afghanistan...(metadata),可以为每个字段指明任何类型的元数据 2. item创建 item = ExampleItem(name="Afghanistan",population="29121262")

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    【数据结构入坑指南(三.1)】--《面试必看:单链表与顺序表之争,读懂“不连续”之美背后的算法思想》

    一、单链表特性全解 1.1 单链表:数据的"一线牵" --在学习顺序表时,发现有几个缺陷: 中间/头部的插入、删除,时间复杂度为O(N); 增容要申请新空间,拷贝数据,释放旧空间,有消耗; 增容一般呈两倍增长...,会空间浪费; --由于对上面的思考(改善),引入单链表: --链表:链表是一种是一种物理存储结构上非连续,非顺序的存储结构,数据元素的逻辑顺序通过链表的指针链接次序实现。...1.2 单链表结构:数据的“小火车” --链表的逻辑结构是线性的,可想象成一列火车拉着一节一节的车厢: --对于这种结构,每个车厢都是独立空间,且将车厢称为节点,由两部分组成: 存储的数据; 下一节点的地址...:从数组到顺序表,如何让数据管理变得强大而优雅?》​​...《从数组到动态顺序表:数据结构与算法如何优化内存管理?》 结语:至此,单链表的基础骨架已然搭建。我们实现了增删,也领略了其“一线牵”的灵活。 然而,这趟旅程远未结束。

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