fileNumberInDiretory = 1000 title_list = getChongFuTitle(cursor) DiretoryNums = math.ceil(len(title_list)/fileNumberInDiretory) diff_match_split = [title_list[i:i + 1000] for i in range(0, len(title_list), 1000)] for i, j in zip(range(0, diff_match_s

今天帮同学处理一点语料. 语料文件有点大,而且是以连续两个换行符作为段落标志,他想把它按段落分隔成多个小文件.即每3个段落组成一个新文件.因为曾经没有遇到过类似的操作,在网上找了一些类似的方法,看起来都有点复杂. 所以经尝试.自己写了一段代码.完美解决这个问题. 基本思路是,先读原文件内容,并使用正則表達式.根据\n\n进行切片处理.结果为一个列表,当中每个列表元素都存放一个切片中的内容:然后创建一个写文件的句柄:接下来遍历切片列表,并写入当前切片内容,推断是否已经写入了3个段落,假设不是,则继

python实用30个小技巧 展开1.原地交换两个数字Python 提供了一个直观的在一行代码中赋值与交换(变量值)的方法,请参见下面的示例: In [1]: x,y = 10 ,20 In [2]: print(x,y) 10 20 In [3]: x, y = y, x In [4]: print(x,y) 20 10 赋值的右侧形成了一个新的元组,左侧立即解析(unpack)那个(未被引用的)元组到变量 <x> 和 <y>. 一旦赋值完成,新的元组变成了未被引用状态并且被标记

小文件指的是那些size比HDFS的block size(默认64M)小的多的文件.不论什么一个文件,文件夹和block,在HDFS中都会被表示为一个object存储在namenode的内存中, 每一个object占用150 bytes的内存空间. 所以,假设有10million个文件, 每一个文件相应一个block,那么就将要消耗namenode 3G的内存来保存这些block的信息. 假设规模再大一些,那么将会超出现阶段计算机硬件所能满足的极限. 控制小文件的方法有: 1.应用程序自己控制

************************************************************************************************************ 1. HDFS上的小文件问题 小文件是指文件大小明显小于HDFS上块(block)大小(默认64MB)的文件.如果存储小文件,必定会有大量这样的小文件,否则你也不会使用Hadoop(If you’re storing small files, then you probably h

最近还在看Python版的rcnn代码,附带练习Python编程写一个小的网络爬虫程序. 抓取网页的过程其实和读者平时使用IE浏览器浏览网页的道理是一样的.比如说你在浏览器的地址栏中输入    www.baidu.com    这个地址.打开网页的过程其实就是浏览器作为一个浏览的“客户端”,向服务器端发送了 一次请求,把服务器端的文件“抓”到本地,再进行解释.展现.HTML是一种标记语言,用标签标记内容并加以解析和区分.浏览器的功能是将获取到的HTML代码进行解析,然后将原始的代码转变成我们直接

Pythonic其实是个模糊的含义,没有确定的解释.网上也没有过多关于Pythonic的说明,我个人的理解是更加Python,更符合Python的行为习惯.本文主要是说明一些Python的惯用法和小技巧,其实与上一篇<编码规范>有异曲同工之妙,都是为了增加代码可读性,但Pythonic可能还会从性能的角度进行考虑. 首先是两个不得不说的Python的特性List Comprehension和Generator Expression,非常精简的语法,很大程度上取代了冗长for循环. 1. 列表解

程序需要更新文件.虽然大部分程序员知道在执行I/O的时候会发生不可预期的事情,但是我经常看到一些异常幼稚的代码.在本文中,我想要分享一些如何在Python代码中改善I/O可靠性的见解. 考虑下述Python代码片段.对文件中的数据进行某些操作,然后将结果保存回文件中: 1 with open(filename) as f: 2    input = f.read() 3 output = do_something(input) 4 with open(filename, 'w') as f: 5

小文件指的是那些size比HDFS的block size(默认64M)小的多的文件.如果在HDFS中存储小文件,那么在HDFS中肯定会含有许许多多这样的小文件(不然就不会用hadoop了).而HDFS的问题在于无法很有效的处理大量小文件. 任何一个文件,目录和block,在HDFS中都会被表示为一个object存储在namenode的内存中,没一个object占用150 bytes的内存空间.所以,如果有10million个文件,没一个文件对应一个block,那么就将要消耗namenode 3G

用Python来实现列举某个文件夹内所有的文件列表.吾八哥我动手写代码之前分析了下,遍历一个文件夹,肯定是需要用到os模块了,查阅模块帮助信息,可知os.listdir()方法可以列举某个文件夹内的所有文件和文件夹,os.path.isdir函数用于判断是否为文件夹.由于文件夹内肯定有多层次结构,那么应该要定义一个函数,然后使用递归的方式来实现枚举所有文件列表了.可以自己动手试试!下面是我自己体验了下写这个小功能的代码,记住一定要自己动手去实现! import os def dirpath(lp

原文地址:https://www.cnblogs.com/ballwql/p/8944025.html HDFS总体架构 在介绍文件存储方案之前,我觉得有必要先介绍下关于HDFS存储架构方面的一些知识,在对架构有初步了解后,才会明白为什么要单独针对小文件展开介绍,小文件存储和其它文件存储区别在什么地方. 这里我只是就Hadoop生态中的存储层展开介绍,对于其它部分本文暂未描述.众所周知,HDFS是目前非常流行的分布式文件存储系统,其逻辑架构如下图所示: HDFS也是典型的Master/Slave

①自定义按某列排序,二次排序 writablecomparable中的compareto方法 ②topk a利用treemap,缺点:map中的key不允许重复:https://blog.csdn.net/u010660276/article/details/50967054 b封装mapper<key,value>中的key实现writablecompareable接口,实现排序https://blog.csdn.net/lzm1340458776/article/details/43228

这篇文章主要学习了python解析并读取PDF文件内容的方法,包括对学习库的应用,python2.7和python3.6中python解析PDF文件内容库的更新,包括对pdfminer库的详细解释和应用.主要参考了一些已有的博客内容,代码. 主要思路是首先利用一个做项目的形式,描述所做的问题,运行环境,和需要安装的库,然后写代码,此代码是在python2.7中运行,小编也写出在python3.6中运行的代码,并详细解释python2.7和python3.6中python库的一些不同之处,最后详细

用文本编辑器打开一个文件就是把一个文件读入了内存中 ,所以打开文件的操作也是在内存中的,断电即消失,所以若要保存其内容就必须点击保存让其存入硬盘中 python解释器执行py文件的原理 : 第一阶段:python解释器启动,此时就相当于启动了一个文本编辑器 第二阶段:python解释器相当于文本编辑器,去打开test.py文件,从硬盘上将test.py的文件内容读入到内存中(小复习:pyhon的解释性,决定了解释器只关心文件内容,不关心文件后缀名) 第三阶段:python解释器解释执行刚刚加载到

xml.etree.ElementTree模块实现了一个简单而有效的用户解析和创建XML数据的API. 在python3.3版本中,该模块进行了一些修改: xml.etree.cElementTree模块被弃用. 警告:xml.etree.ElementTree模块在解析恶意构造的数据会产生一定的安全隐患.所以使用该模块的时候需要谨慎. 下面来看看该模块是怎样解析和创建XML数据文档的. 首先,我们应该了解一下什么是XML树和元素,XML是一种固有的层次化数据格式,这是一种最自然的格式类表示一棵

引言 本来计划每周完成一篇Python的自学博客,由于上一篇到这一篇遇到了过年.开学等杂事,导致托更到现在.现在又是一个新的学期,春天也越来越近了(冷到感冒).好了,闲话就说这么多.开始本周的自学Python之路.而且,同时从这周开始,也要开始自学Tensorflow.希望能严格要求自己,不会托更.加油啦. 正文 这个周主要学习了集合,文件的操作,以及一点函数中的知识.下面将会详细介绍各个内容. 集合 集合也是Python的一种变量类型.它与列表不同,集合中没有顺序,没有重复.通常定义一个集合可

"+++++++++++++++ LOSF 海量小文件存储和优化方案 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++"一.问题产生原因以及解决思路: 对于LOSF而言,IOPS/OPS是关键性能衡量指标,造成性能和存储效率低下的主要原因包括元数据管理.数据布局和I/O管理.Cache管理.网络开销等方面. 从理论分析以及上面LOSF优化实践来看,优化应该从元数据管理.缓存机制.合并小文件等方面展开,而且优化是一个系统工程,结合硬件.软件,从多

Python中基本的读文件和简单数据处理 暂无评论 DataQuest上面的免费课程(本文是Python基础课程部分),里面有些很基础的东西(csv文件读,字符串预处理等),发在这里做记录.涉及下面六个案例: Find the lowest crime rate(读取csv文件,字符串切分,for循环和if判断过滤数据) Discover weather pattern in LA(for循环和if判断进行频数统计) Building a Spell Checker(词频统计,字符串预处理,字典

文件操作 文件操作大概分三步: 把文件打开. 操作文件. 把文件关上. 打开文件 打开文件用open()函数,打开成功后返回一个资源,具体语法如下. open(要打开的文件,打开方式,打开文件的格式,默认为utf-8) #例如 f = open('passengers.txt','r',encoding='utf-8') 上例用open以只读的模式打开文件,因为该文本是utf-8编码的,所以第三个参数是utf-8 w 模式是写入,是创建一个新文件的写,所以如果已经有了该文件就会被覆盖掉,注意安全

Python之路番外:PYTHON基本数据类型和小知识点 一.基础小知识点 1.如果一行代码过长,可以用续行符 \换行书写 例子 if (signal == "red") and \ (car == "moving"): car = "stop" else : pass 等同于 if (signal == "red") and (car == "moving"): car = "stop"

我们很多时候,写好的程序需要打包成.exe文件才可以发给客户,那么今天我就来谈一谈,如何将一个写好的Python程序打包成exe文件! 首先,我们我们使用到的工具是python 3.7 和 Pyinstaller这两个工具,python 3.7我相信大家都不陌生了吧!因为我们写python程序使用的都是它.那就让我们来讲一讲Pyinstaller 这个东东吧!首先,它的官网先亮起来:http://www.pyinstaller.org   我去怎么是全英文的,没关系,通过官网我们只需要知道Pyi