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  • Labview数据建议存储
  • 数据存储

    千次阅读 2019-08-22 21:40:34
    用解析器解析出数据之后,接下来就是数据存储保存的形式可以多种多样,最简单的形式是直接保存为本地文件,如TXT,JSON,CSV等。另外,还可以保存到数据库中,如关系型数据库Mysql,非关系型数据库MongoDB,Redis...

    用解析器解析出数据之后,接下来就是数据存储。保存的形式可以多种多样,最简单的形式是直接保存为本地文件,如TXT,JSON,CSV等。另外,还可以保存到数据库中,如关系型数据库Mysql,非关系型数据库MongoDB,Redis等

    TXT文本存储

    这里是用requests提取知乎的“发现”页面,然后将热门话题的问题,回答者,答案全文提取出来,然后利用python提供的open()方法打开一个文本文件,获取一个文件操作对象,这里赋值为file,接着利用file对象的write()方法将提取的内容写入文件,最后调用close()方法将其关闭,这样抓取的内容即可成功写入文本中。

     

    JSON文件存储

    JSON,全称为JavaScript Object Notation,也就是JavaScript对象标记,它通过对象和数组的组合来表示数据

    这里是将loads()方法将字符串转为JSON对象。如果想要获取元素的值,可以使用如下:

    这里使用get获取内容的时候,如果键名不存在,不会报错,会返回None,而且里面也可以传入第二个参数,当没有找到键值对的时候,会返回第二个参数

     

    需要注意的是:JSON数据需要用双引号来包围,不能使用单引号,会出现错误

     

    读取JSON内容

     

    这里可以使用dumps()方法将JSON对象转为字符串

    如果在JSON数据中有文字,可使用如下方法进行存储

    encoding=“utf-8”是将中文字符变成unicode字符,然后转为中文的时候需要使用ensure_ascii=False

     

    CSV文件存储

     

    如果要修改列与列之间的分隔符,可以传入delimiter参数,如下分隔符为空格

    如果想要同时写入多行,可以使用writerows()方法同时写入多行,此时参数为二维列表

     

    一般情况下,爬虫爬取的都是结构化数据,我们一般用字典表示。

    这里先定义3个字段,用fieldnames表示,然后传给DictWriter来初始化一个字典写入对象,接着调用writeheader()方法先写入头信息,然后调用writerow()传入相应字典即可。

     

    csv内容读取

     

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  • 数据保存为CSV形式存储

    千次阅读 2020-03-09 11:19:30
    以下展示为自定义函数实现数据存储为csv文件: 函数标注已经写在代码中: 代码示例: import numpy as np import sklearn import pandas as pd import os import sys import tensorflow ...

    将数据保存为CSV形式存储

    可以使用pandas.Dataframe.to_csv()函数来储存数据为csv文件。

    以下展示为自定义函数实现数据存储为csv文件:
    函数标注已经写在代码中:
    代码示例:

    import numpy as np
    import sklearn   
    import pandas as pd 
    import os 
    import sys 
    import tensorflow as tf 
    from tensorflow import keras 
    
    from sklearn.datasets import fetch_california_housing #从sklearn中引用加州的房价数据
    
    housing = fetch_california_housing()
    print(housing.DESCR)
    print(housing.data.shape)
    print(housing.target.shape)
    
    #引用train_test_split对数据集进行拆分
    # test_size 控制切分比例,默认切分比例3:1
    from sklearn.model_selection import train_test_split  
    
    #拆分数据集,加载数据集后返回训练集以及测试集
    x_train_all, x_test, y_train_all, y_test = train_test_split(housing.data, housing.target, random_state = 1) 
    
    #将训练集进行一次拆分为验证集和测试集
    x_train, x_valid, y_train, y_valid = train_test_split(x_train_all, y_train_all, random_state=2)
    
    print(x_train.shape, y_train.shape)
    print(x_valid.shape, y_valid.shape)
    print(x_test.shape, y_test.shape)
    

    (11610, 8) (11610,)
    (3870, 8) (3870,)
    (5160, 8) (5160,)

    from sklearn.preprocessing import StandardScaler
    
    scaler = StandardScaler()
    #对数据进行归一化处理
    
    #由于transform处理处理数据时二维数组,所以要将数据转化一下
    #x_train: [none, 28, 28] -> [none, 784]
    #对于使用fit_transform 和transform 请参考我的TensorFlow中的博客
    x_train_scaled = scaler.fit_transform(x_train)
    x_valid_scaled = scaler.transform(x_valid)
    x_test_scaled = scaler.transform(x_test)
    
    from sklearn.preprocessing import StandardScaler
    
    scaler = StandardScaler()
    #对数据进行归一化处理
    
    #由于transform处理处理数据时二维数组,所以要将数据转化一下
    #x_train: [none, 28, 28] -> [none, 784]
    #对于使用fit_transform 和transform 请参考我的TensorFlow中的博客
    x_train_scaled = scaler.fit_transform(x_train)
    x_valid_scaled = scaler.transform(x_valid)
    x_test_scaled = scaler.transform(x_test)
    
    from sklearn.preprocessing import StandardScaler
    
    scaler = StandardScaler()
    #对数据进行归一化处理
    
    #由于transform处理处理数据时二维数组,所以要将数据转化一下
    #x_train: [none, 28, 28] -> [none, 784]
    #对于使用fit_transform 和transform 请参考我的TensorFlow中的博客
    x_train_scaled = scaler.fit_transform(x_train)
    x_valid_scaled = scaler.transform(x_valid)
    x_test_scaled = scaler.transform(x_test)
    
    # np.c_[] : 按照列连接字符串
    train_data = np.c_[x_train_scaled, y_train]
    valid_data = np.c_[x_valid_scaled, y_valid]
    test_data = np.c_[x_test_scaled, y_test]
    
    #将添加的新的一列Y值添加一个列名
    header_cols = housing.feature_names + ["MidanHouseValue"]
    header_str = ",".join(header_cols)
    
    #生成csv文件
    train_filenames = save_to_csv(output_dir, train_data, "train", header_str, n_parts=20)
    valid_filenames = save_to_csv(output_dir, valid_data, "valid", header_str, n_parts=10)
    test_filenames = save_to_csv(output_dir, test_data, "test", header_str, n_parts=10)
    
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  • 数据存储 使用场景 许多时候我们需要将用户的数据保存到本地,以便以后的调用。比如说openid,如果每次打开小程序都需要发送code到后台解析成出openid,对资源消耗还是比较大的。这个时候数据缓存就派上了用场。 ...

    安卓和小程序体验

    小程序体验

    安卓版本体验 安卓体验download

    数据存储

    使用场景

    许多时候我们需要将用户的数据保存到本地,以便以后的调用。比如说openid,如果每次打开小程序都需要发送code到后台解析成出openid,对资源消耗还是比较大的。这个时候数据缓存就派上了用场。

    两种数据缓存

    1.wx.setStorageSync(string key, any data)

    2.wx.setStorage(Object object)

    两种都可以实现缓存数据,区别就在于同步和异步

    以Sync(同步,同时)结尾的都是都是同步缓存,二者的区别是,异步不会阻塞当前任务,同步缓存直到同步方法处理完才能继续往下执行。
        通俗点说,异步就是不管保没保存成功,程序都会继续往下执行.同步是等保存成功了,才会执行下面的代码.
        使用异步,性能会更好;而使用同步,数据会更安全
        一般都使用同步,异步是为了用户体验的情况而选择,同步相对简单。

    wx.setStorage(Object object)

    将数据存储在本地缓存中指定的 key 中。会覆盖掉原来该 key 对应的内容。除非用户主动删除或因存储空间原因被系统清理,否则数据都一直可用。单个 key 允许存储的最大数据长度为 1MB,所有数据存储上限为 10MB。

    参数

    Object object

    属性类型默认值必填说明
    keystring 本地缓存中指定的 key
    dataany 需要存储的内容。只支持原生类型、Date、及能够通过JSON.stringify序列化的对象。
    successfunction 接口调用成功的回调函数
    failfunction 接口调用失败的回调函数
    completefunction 接口调用结束的回调函数(调用成功、失败都会执行)

    示例代码

    wx.setStorage({
      key:"key",
      data:"value"
    })
    
    try {
      wx.setStorageSync('key', 'value')
    } catch (e) { }

    wx.setStorageSync(string key, any data)

    wx.setStorage 的同步版本

    参数

    string key

    本地缓存中指定的 key

    any data

    需要存储的内容。只支持原生类型、Date、及能够通过JSON.stringify序列化的对象。

    示例代码

    wx.setStorage({
      key:"key",
      data:"value"
    })
    
    try {
      wx.setStorageSync('key', 'value')
    } catch (e) { }
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  • 数据的存储及应用体系是企业生态运转的中枢神经,数据湖已经成为海量数据存储与分析的重要承载方式。 在汹涌而至的信息化浪潮下,大数据技术不断更新迭代,数据管理工具得到飞速发展,相关概念也随之而生。数据湖...

    简介: 在云计算和大数据时代,基于数据开展生产、运营、决策成为常态,根据Gartner报道,2019年数据基建方面的采购费用飙升到660亿美元,占据基础架构类软件费用的24%。数据的存储及应用体系是企业生态运转的中枢神经,数据湖已经成为海量数据存储与分析的重要承载方式。

    在汹涌而至的信息化浪潮下,大数据技术不断更新迭代,数据管理工具得到飞速发展,相关概念也随之而生。数据湖(Data Lake)概念自2011年被推出后,其概念定位、架构设计和相关技术都得到了飞速发展和众多实践,数据湖也从单一数据存储池概念演进为支撑高效、安全、稳定企业级数据应用的下一代基础数据平台。

     

    wp1.png

     

    此次发布的《数据湖应用实践白皮书》涵盖了数据湖的定义与架构、数据湖核心组件与方案介绍、数据湖构建方案、应用实践等内容,希望为用户提供新的洞察。

     

    wp2.png

     

    通过阅读本书,包括开发者、IT运维人员、企业数字化管理者等可以全面了解阿里云基于云原生技术的企业级数据湖解决方案和相关产品,也能明晰传统数据仓库和数据湖的差异。 

     

    wp3.png

     

    在云计算和大数据时代,基于数据开展生产、运营、决策成为常态,根据Gartner报道,2019年数据基建方面的采购费用飙升到660亿美元,占据基础架构类软件费用的24%。数据的存储及应用体系是企业生态运转的中枢神经,数据湖已经成为海量数据存储与分析的重要承载方式。

     

    wp4.png

     

    市场调研机构Research and Markets发布的报告显示,2020年,全球数据湖市场的价值为37.4亿美元,预计到2026年将达到176亿美元,在2021年至2026年的预测期间的复合年增长率为29.9%。

     

    wp5.png

     

    云原生时代的到来,引领数据湖进入了“云湖共生”新的阶段。在此背景下,阿里云推出基于云原生技术的企业级数据湖解决方案,该方案采用了存储计算分离架构,存储层基于阿里云对象存储OSS构建,并与阿里云数据湖分析(Data Lake Analytics 简称 DLA)、数据湖构建(Data Lake Formation简称 DLF)、E-MapReduce(简称EMR)、DataWorks(简称DW)等计算引擎无缝对接,且兼容丰富的开源计算引擎生态。

     

    wp6.png

     

    十年踪迹十年心,结合先进的数据科学与机器学习技术,数据湖还能为企业提供预测分析,帮助企业构建、优化训练模型等。希望这本白皮书可以为企业和组织的数字化转型实践提供指引,为相关领域的业务决策者与实践者提供面向行业应用场景的重要参考。

    原文链接

    本文为阿里云原创内容,未经允许不得转载。

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