Python 数据处理之对 list 数据进行数据重排(为连续的数字序号) # user ID 序号重新排,即,原来是 1,3,4,6 ,排为 1,2,3,4 # item ID 序号重新排,too 使用 方法: df3['userid_reset'] = df3['userid'].rank(ascending=1, method='dense') df3['itemid_reset'] = df3['itemid'].rank(ascending=1, method='dense') 参数意

---恢复内容开始--- python/MySQL(索引.执行计划.BDA.分页) MySQL索引: 所谓索引的就是具有(约束和加速查找的一种方式)   创建索引的缺点是对数据进行(修改.更新.删除)比较慢! 索引共分为: 1.主键索引: 特性:加速查找.不能为空.不能重复 2.普通索引: 特性:加速查找 3.唯一索引: 特性:加速查找.可以为空.不能重复 4.联合索引: 特征:(多列)联合主键索引.联合唯一索引.联合普通索引 5.全文索引: 特征:对文本的内容进行分词,进行搜索 索引用途及案例

python 3 mysql 索引原理与慢查询优化 一 介绍 为何要有索引? 一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,在生产环境中,我们遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化显然是重中之重.说起加速查询,就不得不提到索引了. 什么是索引? 索引在MySQL中也叫做“键”,是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构.索引对于良好的性能 非常关键,尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对于性能的影响愈发重要. 索引优化应

1.顺序表介绍 顺序表是最简单的一种线性结构,逻辑上相邻的数据在计算机内的存储位置也是相邻的,可以快速定位第几个元素,中间不允许有空,所以插入.删除时需要移动大量元素.顺序表可以分配一段连续的存储空间Maxsize,用elem记录基地址,用length记录实际的元素个数,即顺序表的长度, 上图1表示的是顺序表的基本形式,数据元素本身连续存储,每个元素所占的存储单元大小固定相同,元素的下标是其逻辑地址,而元素存储的物理地址(实际内存地址)可以通过存储区的起始地址Loc (e0)加上逻辑地址(第i个

High Performance MySQL, Third Edition by Baron Schwartz, Peter Zaitsev, and Vadim Tkachenko http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/ https://zh.wikipedia.org/wiki/ISAM https://en.wikipedia.org/wiki/ISAM ISAM (an acronym for Indexed Sequential Access M

文字描述 分块查找又称为索引顺序查找,是顺序查找的一种改进方法.在此查找算法中,除表本身外, 还需要建立一个”索引表”.索引表中包括两项内容:关键字项(其值为该字表内的最大关键字)和指针项(指示该子表的第一个记录在表中位置).索引表按关键字有序,则表或者有序或者分块有序.所谓“分块有序”指的是第二个子表中所有记录的关键字均大于第一个子表中的最大关键字,第三个子表中的所有关键字均大于第二个子表中的最大关键字,,,,以此类推. 因此分块查找算法需分两步进行: 先确定待查记录所在的块(子表).由于索引

1.按照测试用例的上下顺序,而不是按方法的名称的字母顺序来执行测试用例. 之前的文章链接 python修改python unittest的运行顺序 之前写的,不是猴子补丁,而是要把Test用例的类名传到run里面去执行,与原生的使用有一点区别.现在修改成,用的时候代码与原生unittest完全一模一样,但运行时候使用与原生不同的逻辑. import time import unittest from unittest.main import TestProgram from app.utils.

ISAM Indexed Sequential Access Method 索引顺序存取方法 学习了:https://baike.baidu.com/item/ISAM/3013855 是IBM发展起来的文件系统:可以任意或者连续的记录任何访问.

查询时,如果数据量很大,where 后面的条件与建索引的顺序相同,也没有什么多少差别,聚集索引稍微快点; 但where 后面的条件与建索引顺序不同,速度会慢下来,到底慢多少,不同的机器会不一样,没有绝对的说法. MSSQL引擎首先对条件进行优化,优化以后再查询.1,还是那句,先看执行计划.2.2008的话,对where的顺序它会自己优化,测试过,顺序对执行计划没有影响,不过2005好像有.所以从规范化来说,还是把筛选性高的放在where的前面,而不是考虑是否聚集索引3.对于建立索引,就有讲究了,

这是我的第一篇博客,还请大家多多指点 Thanks ♪(･ω･)ﾉ         今天我想讲一讲关于Elasticsearch的索引建立,当然提前是你已经安装部署好Elasticsearch. ok,先来介绍一下Elaticsearch,它是一款基于lucene的实时分布式搜索和分析引擎,是后台系统,用来存储数据,检索数据,属于完全命令行交互. 那为什么选择python作为脚本进行命令的写入和数据的上传呢?那是因为Python里面有固定的模板,可以上传数据到Elasticsearch. 接下来

Python 装饰器执行顺序 之前同事问到两个装饰器在代码中使用顺序不同会不会有什么问题,装饰器是对被装饰的函数做了一层包装,然后执行的时候执行了被包装后的函数,例如: def decorator_a(fun): def inner_a(*args, **kwargs): print 'inner_a' return fun(*args, **kwargs) return inner_a @decorator_a def test(): print 'test_func' test() inne

MySQL索引 索引分类 最左前缀原则 覆盖索引 索引下推 联合索引顺序   What's Index ? 索引就是帮助RDBMS高效获取数据的数据结构. 索引可以让我们避免一行一行进行全表扫描.它的价值就是可以帮助你对数据进行快速定位.   索引分类 按照功能逻辑来分 普通索引 INDEX(col_name)或者key index_name(col_name) 没有任何约束,一张表可以有多个普通索引 唯一索引 UNIQUE INDEX index_name(col_name) 在不同索引上增加

<1>.python的列表 索引方式: 例如,list1 = ['张三','男','33','江苏','硕士','已婚',['身高178','体重72']] 1.正向单索引 print(list1[0])   print(list1[3]) ... out: 张三 江苏 ... 2.负向单索引 print(list1[-1])  print(list1[-3]) out: ['身高178','体重72'] 硕士 3.切片索引  例题:list2 = ['江苏','安徽','浙江','上海','

选择.修改数据(单层索引) 推荐使用.at..iat..loc..iloc 操作 句法 结果 备注 选择列 df[col] Series 基于列名(列的标签),返回Series 用标签选择行 df.loc[label] Series 基于行名.列名(行.列的标签),默认为df.loc(axis=0)[label] 用函数选择行 df.loc[lambda,lambda] Series 基于行名.列名(行.列的数值),默认为df.loc(axix=0)[lambda] 用整数位置选择行 df.il

大家好~我是米洛! 欢迎关注我的公众号测试开发坑货,一起交流!点赞收藏关注,不迷路. Unittest unittest大家应该都不陌生.它作为一款博主在5-6年前最常用的单元测试框架,现在正被pytest,nose慢慢蚕食. 渐渐地,看到大家更多的讨论的内容从unittest+HTMLTestRunner变为pytest+allure2等后起之秀. 不禁感慨,终究是自己落伍了,跟不上时代的大潮了. 回到主题 感慨完了,回到正文.虽然unittest正在慢慢被放弃,但是它仍然是一款很全面的测试框

本文转载自: http://hanjianwei.com/2013/07/25/python-mro/ 对于支持继承的编程语言来说,其方法(属性)可能定义在当前类,也可能来自于基类,所以在方法调用时就需要对当前类和基类进行搜索以确定方法所在的位置.而搜索的顺序就是所谓的「方法解析顺序」(Method Resolution Order,或MRO).对于只支持单继承的语言来说,MRO 一般比较简单:而对于 Python 这种支持多继承的语言来说,MRO 就复杂很多. 先看一个「菱形继承」的例子: 如

问题背景 : 当我们需要创建一个组合索引, 索引的顺序对于效率影响很大, 怎么确定索引的顺序; 解决方法 : 我们应该依据字段的全局基数和选择性, 而不是字段的某个具体的值来确定; 表结构 :  dc_listing 代码 :  SELECT COUNT(DISTINCT accountId) / COUNT(*) AS accountId_sel, COUNT(DISTINCT userName) / COUNT(*) AS userName_sel, COUNT(*)FROM dc_list

字符串是字符的有序集合,可以通过其位置来获得具体的元素. 在python中,字符串中的字符是通过索引来提取的,索引从0开始. python可以取负值,表示从末尾提取,最后一个为-1,倒数第二个为-2,即程序认为可以从结束处反向计数. 如下图所示: 下面是对python索引和切片的总结: 1. 索引获取特定偏移的元素 字符串中第一个元素的偏移为0 字符串中最后一个元素的偏移为-1 str[0]获取第一个元素 str[-2]获取倒数第二个元素 2. 分片提取相应部分数据 通常上边界不包括在提取字符串

字符串是字符的有序集合,可以通过其位置来获得具体的元素.在 python 中,字符串中的字符是通过索引来提取的,索引从 0 开始. python 可以取负值,表示从末尾提取,最后一个为 -1,倒数第二个为 -2,即程序认为可以从结束处反向计数. 下面是对 python 索引和切片的总结: 1. 索引获取特定偏移的元素 字符串中第一个元素的偏移为 0 字符串中最后一个元素的偏移为-1 str[0] 获取第一个元素 str[-2] 获取倒数第二个元素 2. 分片提取相应部分数据 通常上边界不包括在提

流程控制 流程:计算机执行代码的顺序,就是流程 流程控制:对计算机代码执行顺序的控制,就是流程控制 流程分类:顺序结构.选择结构(分支结构).循环结构 顺序结构 一种代码自上而下执行的结构,是python还有其他语言的默认执行的流程. 选择结构(分支结构) 分类:单分支结构.双分支结构.多分支结构.巢状结构(嵌套结构) 单分支结构: 格式: if 判断条件: 条件成立时,要执行的操作 举例: 注意: 1.if条件表达式结果为真,则执行if之后所控制的代码块,如果为假,则不执行后面的代码块. 2.

探究多个装饰器执行顺序 装饰器是Python用于封装函数或代码的工具,网上可以搜到很多文章可以学习,我在这里要讨论的是多个装饰器执行顺序的一个迷思. 疑问 大部分涉及多个装饰器装饰的函数调用顺序时都会说明它们是自上而下的,比如下面这个例子: def decorator_a(func): print 'Get in decorator_a' def inner_a(*args, **kwargs): print 'Get in inner_a' return func(*args, **kwarg