counter是 colletions内的一个类 可以理解为一个简单的计数 import collections str1=['a','a','b','d'] m=collections.Counter(str1) print(m) str2=['你','好','你','你'] m1=collections.Counter(str2) print(m1) 器,可以统计字符出现的个数,例子如下 输出: Counter({'a': 2, 'b': 1, 'd': 1}) Counter({'你':

目录 Python实现C代码统计工具(四) 标签: Python 计时 持久化 声明 运行测试环境 一. 自定义计时函数 1.1 整个程序计时 1.2 代码片段计时 1.3 单条语句计时 二. 性能优化 Python实现C代码统计工具(四) 标签: Python 计时 持久化 声明 本文介绍若干种有别于cProfile/profile模块的Python程序计时方法,并对<Python实现C代码统计工具(三)>中的C代码统计工具进行性能优化.本文所述的方法也适用于其他Python脚本. 运行测试

wordcount是spark入门级的demo,不难但是很有趣.接下来我用命令行.scala.Java和python这三种语言来实现单词统计. 一.使用命令行实现单词的统计 1.首先touch一个a.txt文本文件 2.加载文本:产生弹性分布式数据集,用sc.textFile()加载文本文件到内存中去,加载到内存之后,整个RDD就是一个数组,就以换行符来做分隔 val rdd1 = sc.textFile("/home/centos/a.txt") 3.对2中产生的数组按空格进行切割,

spark经典之单词统计 准备数据 既然要统计单词我们就需要一个包含一定数量的文本,我们这里选择了英文原著<GoneWithTheWind>(<飘>)的文本来做一个数据统计,看看文章中各个单词出现频次如何.为了便于大家下载文本.可以到GitHub上下载文本以及对应的代码.我将文本放在项目的目录下. 首先我们要读取该文件,就要用到SparkContext中的textFile的方法,我们尝试先读取第一行. scala实现 import org.apache.spark.{SparkCo

MapReduce 单词统计案例编程 一.在Linux环境安装Eclipse软件 1.   解压tar包 下载安装包eclipse-jee-kepler-SR1-linux-gtk-x86_64.tar.gz到/opt/software目录下. 解压到/opt/tools目录下: [hadoop@bigdata-senior01 tools]$ tar -zxf /opt/sofeware/eclipse-jee-kepler-SR1-linux-gtk-x86_64.tar.gz -C /op

C语言实验——单词统计 Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 64 MBSubmit: 61  Solved: 34[Submit][Status][Web Board] Description 从键盘输入一行字符,统计其中单词的个数,各单词以空格分隔,且空格数可以是多个. Input 输入只有一行句子.仅有空格和英文字母构成. Output 单词的个数. Sample Input stable marriage problem Consists of Matchin

Spark 1.5.2 Spark Streaming 学习笔记和编程练习 Overview 概述 Spark Streaming is an extension of the core Spark API that enables scalable, high-throughput, fault-tolerant stream processing of live data streams. Data can be ingested from many sources like Kafka,

看hive目录下就可以了,程序在hdfs里创建一个hive的大文件夹,相当于数据库吧.上面就是一个完整的利用hive来做单词统计,其中的优劣也能看出一点.

scala 基本语法 1.声明变量 (1)val i = 1 使用val声明的变量值是不可变的,相当于java里final修饰的变量,推荐使用. (2)var i = "hello" 使用var声明的变量值是可变的 (3)val s = "hi" scala编译器会自动推断变量的类型,必要的时候可以指定类型,变量名在前,类型在后 2.常用的类型 Scala和Java一样,有7种数值类型Byte.Char.Short.Int.Long.Float和Double(无包装

目录 Python实现C代码统计工具(三) 声明 一. 性能分析 1.1 分析单条语句 1.2 分析代码片段 1.3 分析整个模块 二. 制作exe Python实现C代码统计工具(三) 标签: Python 性能分析 exe 声明 本文将对<Python实现C代码统计工具(二)>中的C代码统计工具进行性能分析,并制作Windows系统下可用的exe文件.本文所述的方法也适用于其他Python脚本. 一. 性能分析 Python标准库提供两个代码性能分析相关的模块,即timeit和cProfi

目录 Python实现C代码统计工具(二) 声明 一. 问题提出 二. 代码实现 三. 效果验证 Python实现C代码统计工具(二) 标签: Python 代码统计 声明 本文将对<Python实现C代码统计工具(一)>中的C代码统计工具进行重构,以应对各种使用场景. 一. 问题提出 此前实现的C代码统计工具较为简陋,仅能遍历和分析当前目录及其子目录下的代码文件并输出统计报告. 在实际使用中,可能期望支持同时统计多个目录和(或)文件,并可指定遍历深度.当文件总数较少且文件路径较长时,期望支持

目录 Python实现C代码统计工具(一) 声明 一. 问题提出 二. 代码实现 三. 效果验证 四. 后记 Python实现C代码统计工具(一) 标签: Python 代码统计 声明 本文将基于Python2.7脚本语言,实现一个简易的C代码统计工具. 本文同时也发布于作业部落,视觉效果略有不同. 一. 问题提出 代码规模较大时,不易对其做出准确的评估.通过代码统计工具,可自动分析和统计软件项目中的文件行数.有效代码行数.注释行数及空白行数,提供准确而直观的代码量报告.基于这种定量报告,可以有

怎么样通过编写Python小程序来统计测试脚本的关键字 通常自动化测试项目到了一定的程序,编写的测试代码自然就会很多,如果很早已经编写的测试脚本现在某些基础函数.业务函数需要修改,那么势必要找出那些引用过这个被修改函数的地方,有些IDE支持全文查找和引用查找,而有些简单的可能就没有,因为日后要用到统计功能.和一些其它的需求,所以写了一个脚本.除了跟目录下全文查找引用过的文件外,还是支持统计查找到的数量,一次可以查找多个关键字,支持按主关键字来归类. #encoding: utf-8 import

Storm基本概念 Storm是一个分布式的.可靠地.容错的数据流处理系统.Storm分布式计算结构称为Topology(拓扑)结构,顾名思义,与拓扑图十分类似.该拓扑图主要由数据流Stream.数据流的生成者Spout和数据流的运算者Bolt组成.如下图所示: 在Storm系统中,数据主要是通过tuple数据结构进行传输的.tuple就是一个列表,列表中可以存放任何类型的数据(该数据类型必须要实现序列化). Spout的作用就是从数据源中获取需要的数据,起到一个数据采集器的作用.然后spout

项目结构 pom.xml文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.or

使用Counter进行计数统计 想必大家对计数统计都不陌生吧!,简单的说就是统计某一项出现的次数.实际应用中很多需求都需要用到这个模型,如检测样本中某一值出现的次数.日志分析某一消息出现的频率分析文件中相同字符串出现的概率等.这类似的需求有很多种实现方法.我们逐一来看一下使用不同数据结构是的实现方式 一.使用dict ​ 首先来看看dict这种方法实现,废话不多说,先看看这个小小的骚操作,后面的操作会让你大大底爽一下,彻底的让你满足,请看表演: some_data = ['a', '2', 2,

python制作简单excel统计报表3之将mysql数据库中的数据导入excel模板并生成统计图 # coding=utf-8 from openpyxl import load_workbook from openpyxl.chart import ( AreaChart, Reference ) import MySQLdb class GaokaoExport(object): def __init__(self): self.wb = load_workbook('./static/t

python制作简单excel统计报表2之操作excel的模块openpyxl简单用法 # coding=utf-8 from openpyxl import Workbook, load_workbook from openpyxl.drawing.image import Image from openpyxl.styles import Font,colors from datetime import datetime import MySQLdb class ExcelUtils(obj

第1步:输出单个文件中的前 N 个最常出现的英语单词. 功能1:输出文件中所有不重复的单词,按照出现次数由多到少排列,出现次数同样多的,以字典序排列. 功能2: 指定文件目录,对目录下每一个文件执行统计的操作. 功能3:指定文件目录,是会递归遍历目录下的所有子目录的文件进行统计单词的功能. 功能4:输出出现次数最多的前 n 个单词, 前几个功能已经在之前的博客园中回答相应的解决方法,所以重点来看一下第三个功能,如何递归查询所有子目录下的文件,并进行单词统计. 那么我们首先要解决的是判断这个文件是

本文要解决的问题:"键盘输入一段英语语句,将这段话写入content.txt中,然后输出这段话,并且统计语句中英文单词的数目以及各个单词出现的次数." 分析问题知,核心是文件读写和单词统计. 单词统计可以参考我以前的一篇文章:java源码--统计字符串中字符出现的次数,不过要注意的是以前这篇文章是统计字符,不用判断是否是单词,本问题中统计单词就要判断多少字符是一个单词,同时忽略大小写问题. 文件读写不是很难,方法基本是死的,不用考虑方法.代码解决问题的难点还是单词的统计,我的代码中用了

原文链接: https://www.toutiao.com/i6764296608705151496/ 单词统计的是统计一个文件中单词出现的次数,比如下面的数据源 其中,最终出现的次数结果应该是下面的显示 那么在MapReduce中该如何编写代码并出现最终结果? 首先我们把文件上传到HDFS中(hdfs dfs –put -) 数据名称:data.txt,大小是size是2G 红黄绿三个块表示的是数据存放的块 然后数据data.txt进入map阶段,会以<K,V>(KV对)的形式进入,K表示的