Android M对应用的授权策略做了变动，如果我们想调用getDeviceId()获取手机串码，只在Manifest里添加android.permission.READ_PHONE_STATE权限是不够的，如果不做权限的动态申请和处理，可能会报如下错误：
 AndroidRuntime: java.lang.SecurityException: getDeviceId: Neither user 10201 nor current process has android.permission.READ_PHONE_STATE.

那如何在代码中动态申请权限呢？分四步进行：
第一步，在Manifest文件中添加权限：
<uses-permission android:name="android.permission.READ_PHONE_STATE"/>

第二步， 要获取权限进行操作的Activity实现 ActivityCompat.OnRequestPermissionsResultCallback接口（这一步视情况而定，有的Activity基类已经默认实现了这个接口，比如FragmentActivity，就不用再实现了）：
public class MainActivity extends Activity
        implements ActivityCompat.OnRequestPermissionsResultCallback {

第三步，动态申请权限并做处理：
        int permissionCheck = ContextCompat.checkSelfPermission(this, Manifest.permission.READ_PHONE_STATE);

        if (permissionCheck != PackageManager.PERMISSION_GRANTED) {
            ActivityCompat.requestPermissions(this, new String[]{Manifest.permission.READ_PHONE_STATE}, REQUEST_READ_PHONE_STATE);
        } else {
            //TODO
        }

其中REQUEST_READ_PHONE_STATE 是自定义的类常量，可以像下面这样在activity中定义：

public final static int REQUEST_READ_PHONE_STATE = 1;
第四步， 重写onRequestPermissionsResult()方法，对权限申请结果做处理：
@Override
public void onRequestPermissionsResult(int requestCode, String permissions[], int[] grantResults) {
    switch (requestCode) {
        case REQUEST_READ_PHONE_STATE:
            if ((grantResults.length > 0) && (grantResults[0] == PackageManager.PERMISSION_GRANTED)) {
                //TODO
            }
            break;

        default:
            break;
    }
}

下面对关键方法做一个解释：
1、检查是否有权限：
ActivityCompat.checkSelfPermission
eg：检查是否有读取联系人权限

ActivityCompat.checkSelfPermission(this,Manifest.permission.READ_CONTACTS)!= PackageManager.PERMISSION_GRANTED
2、是否重新请求授权（用户之前拒绝过）：
ActivityCompat.shouldShowRequestPermissionRationale(this,Manifest.permission.READ_CONTACTS)

如果应用之前请求过此权限但用户拒绝了请求，此方法将返回 true，意思是说要给用户一个 解释，告诉用户为什么要这个权限。

然而，在实际开发中，很多手机对原生系统做了修改，比如小米4的6.0的shouldShowRequestPermissionRationale 就一直返回false，而且在申请权限时，如果用户选择了拒绝，则不会再弹出对话框了。如果是这样，我们可以在回调里面处理，如果用户拒绝了这个权限，则打开本应用信息界面，由用户自己手动开启这个权限。
3、请求授权：
ActivityCompat.requestPermissions

注意的是，调用此方法后，系统会弹出一个权限申请框，供用户选择，这个选择框我们无法更改：

而且此时activity会调用onPause（）方法，用户做了选择之后，此对话框消失，onResume（）方法又会执行。
注：在华为设备上测试，如果用户勾选了“不再询问”的选项的话，shouldShowRequestPermissionRationale会返回false。而且如果再次调用requestPermissions申请权限，就不会有申请框弹出，而是直接返回申请失败。但是activity的生命周期方法的执行顺序和有系统提示框弹出时的顺序是一样的。
4、搜权结果，通过 ActivityCompat.OnRequestPermissionsResultCallback 回调获取授权结果，判断是否授权。
    @Override
    public void onRequestPermissionsResult(int requestCode, String[] permissions, int[] grantResults) {
        super.onRequestPermissionsResult(requestCode, permissions, grantResults);
        if (requestCode == REQUEST_CODE_INFO_OF_PHONE_SETTINGS) {
            if (grantResults[0] == PackageManager.PERMISSION_GRANTED) {
	            L.d("imei", "permission is granted after requested！");
            } else if (grantResults[0] == PackageManager.PERMISSION_DENIED){
	            L.d("imei", "permission is not granted after requested！");
	            //这里表示申请权限后被用户拒绝了
            } else {
                L.d("imei", "permission is not granted after requested！");
            }
        }
    }

关于更多运行时请求权限的问题，可以查看https://developer.android.com/training/permissions/requesting.html

更详细请看http://mdsa.51cto.com/art/201508/489882_all.htm#topx

应用报错：

 

          java.sql.SQLRecoverableException:IO 错误:Got minus one from a read call

 

据开发人员描述：起多个服务，最后服务的时候报这个错，无论最后的服务是啥，提供的报错日志

是java.sql.SQLRecoverableException:IO 错误:Got minus one from a read call

原因：

        当应用连接数据库时，是通过连接池的机制进行连接的，数据库参数：max-session决定连接池的

大小，而应用同样也有一个参数，这个参数表示它连接数据库连接池所占用的最少资源。

 

例如：总共有10个应用需要连接数据库，如果每个应用连接数据库的最小连接数为10，那么10个应用总共会

有100个连接，这样就要求数据库连接池的max-session必须大于100，否则就会报“ Got minus one from a read call”的错误。

解决方法：


修改max-session



 

1. 查看processes和sessions参数

 



　　SQL> show parameter processes


　　NAME                                  TYPE         VALUE


　　db_writer_processes                  integer     1


　　gcs_server_processes                 integer     0


　　job_queue_processes                  integer     10


　　log_archive_max_processes            integer     2

 

 

　　processes                            integer     50

 

 

 

 



　　SQL> show parameter sessions


　　NAME                                  TYPE         VALUE


　　license_max_sessions                 integer     0


　　license_sessions_warning             integer     0


　　logmnr_max_persistent_sessions       integer     1


　　sessions                             integer     60

 

 

　　shared_server_sessions               integer

 

 

 

 


2. 修改processes和sessions值


　　SQL> alter system set processes=300 scope=spfile;


　　系统已更改。


　　SQL> alter system set sessions=335 scope=spfile;


　　系统已更改。

3. 修改processes和sessions值必须重启oracle服务器才能生效


　　ORACLE的连接数(sessions)与其参数文件中的进程数(process)有关，它们的关系如下：


　　sessions=(1.1*process+5)


 4.重启Oracle

 

　　shutdown immediate;


　　startup;

 

5.再查看processes和sessions参数


　　SQL> show parameter processes


　　NAME                                  TYPE         VALUE


　　db_writer_processes                  integer     1


　　gcs_server_processes                 integer     0


　　job_queue_processes                  integer     10


　　log_archive_max_processes            integer    300


　　processes                            integer     50

 

 



　　SQL> show parameter sessions


　　NAME                                  TYPE         VALUE


　　license_max_sessions                 integer     0


　　license_sessions_warning             integer     0


　　logmnr_max_persistent_sessions       integer     1


　　sessions                             integer    335


　　shared_server_sessions               integer

 

 

修改生效。

1、write()

函数定义：ssize_t write (int fd, const void * buf, size_t count); 

函数说明：write()会把参数buf所指的内存写入count个字节到参数fd所指的文件内。

返回值：如果顺利write()会返回实际写入的字节数（len）。当有错误发生时则返回-1，错误代码存入errno中。

 

附加说明：

（1）write()函数返回值一般无0，只有当如下情况发生时才会返回0：write(fp, p1+len, (strlen(p1)-len))中第三参数为0，此时write()什么也不做，只返回0。man手册给出的write()返回值的说明如下：



（2）write()函数从buf写数据到fd中时，若buf中数据无法一次性读完，那么第二次读buf中数据时，其读位置指针（也就是第二个参数buf）不会自动移动，需要程序员来控制，而不是简单的将buf首地址填入第二参数即可。如可按如下格式实现读位置移动：write(fp, p1+len, (strlen(p1)-len))。 这样write第二次循环时便会从p1+len处写数据到fp, 之后的也一样。由此类推，直至(strlen(p1)-len)变为0。

（3）在write一次可以写的最大数据范围内（貌似是BUFSIZ ,8192），第三参数count大小最好为buf中数据的大小，以免出现错误。(经过笔者再次试验，write一次能够写入的并不只有8192这么多，笔者尝试一次写入81920000，结果也是可以，看来其一次最大写入数据并不是8192，但内核中确实有BUFSIZ这个参数，具体指什么还有待研究)

以下通过一个例子具体说明write函数用法

#include <string.h>
#include <stdio.h>
#include <fcntl.h>
int main()
{
  char *p1 = "This is a c test code";
  volatile int len = 0;

  int fp = open("/home/test.txt", O_RDWR|O_CREAT);
  for(;;)
  {
     int n;

     if((n=write(fp, p1+len, (strlen(p1)-len)))== 0)   //if((n=write(fp, p1+len, 3)) == 0) 
     {                                                 //strlen(p1) = 21
         printf("n = %d \n", n);
         break;
     }
     len+=n;
  }
  return 0;
}

 

此程序中的字符串"This is a c test code"有21个字符，经笔者亲自试验，若write时每次写3个字节，虽然可以将p1中数据写到fp中，但文件test.txt中会带有很多乱码。唯一正确的做法还是将第三参数设为(strlen(p1) - len，这样当write到p1末尾时(strlen(p1) - len将会变为0，此时符合附加说明（1）中所说情况，write返回0， write结束。 

2、read()

函数定义：ssize_t read(int fd, void * buf, size_t count);

函数说明：read()会把参数fd所指的文件传送count 个字节到buf 指针所指的内存中。

返回值：返回值为实际读取到的字节数, 如果返回0, 表示已到达文件尾或是无可读取的数据。若参数count 为0, 则read()不会有作用并返回0。另外，以下情况返回值小于count：

（1）读常规文件时，在读到count个字节之前已到达文件末尾。例如，距文件末尾还有50个字节而请求读100个字节，则read返回50，下次read将返回0。

（2）对于网络套接字接口，返回值可能小于count，但这不是错误，详细解释参考这篇文章https://blog.csdn.net/hhhlizhao/article/details/73912578

 

注意：read时fd中的数据如果小于要读取的数据，就会引起阻塞。（关于read的阻塞情况评论区有朋友有不同意见，笔者查阅资料后作如下补充。）以下情况read不会引起阻塞：

（1）常规文件不会阻塞，不管读到多少数据都会返回；

（2）从终端读不一定阻塞：如果从终端输入的数据没有换行符，调用read读终端设备会阻塞，其他情况下不阻塞；

（3）从网络设备读不一定阻塞：如果网络上没有接收到数据包，调用read会阻塞，除此之外读取的数值小于count也可能不阻塞，原因见上面链接。

由于笔者水平有限，文中如有谬误之处还请读者朋友指出，以免误导大家。

pd.read_csv(filepath_or_buffer, sep=’, ‘, delimiter=None, header=’infer’, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, prefix=None, mangle_dupe_cols=True, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skipinitialspace=False, skiprows=None, nrows=None, na_values=None, keep_default_na=True, na_filter=True, verbose=False, skip_blank_lines=True, parse_dates=False, infer_datetime_format=False, keep_date_col=False, date_parser=None, dayfirst=False, iterator=False, chunksize=None, compression=’infer’, thousands=None, decimal=b’.’, lineterminator=None, quotechar=’”’, quoting=0, escapechar=None, comment=None, encoding=None, dialect=None, tupleize_cols=None, error_bad_lines=True, warn_bad_lines=True, skipfooter=0, skip_footer=0, doublequote=True, delim_whitespace=False, as_recarray=None, compact_ints=None, use_unsigned=None, low_memory=True, buffer_lines=None, memory_map=False, float_precision=None)

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame

filepath="C:\\Users\\zhouy_000\\Desktop\\python_study\\20190417\\test.csv"
df=pd.read_csv(filepath,header=0,encoding="gbk")
print(df)
# =============================================================================
#    姓名  年龄         出生日  爱好   关系
# 0  小王  23   1991/10/2  足球   朋友
# 1  小丽  23   1992/11/2  篮球  NaN
# 2  小黑  25  1991/10/18  游泳   同学
# 3  小白  21    1989/9/9  游戏  NaN
# 4  小红  25    1990/8/7  看剧  NaN
# 5  小米  24  1991/12/12  足球  NaN
# 6  大锤  26    1988/9/9  看剧   个人
# =============================================================================
df=pd.read_csv(filepath,header=None,encoding="gbk",names=["A","B","C","D","E"],
               skiprows=1,skipfooter=1,usecols=["A","B","C"],index_col=0,engine="python")
print(df)
# =============================================================================
#      B           C
# A                 
# 小王  23   1991/10/2
# 小丽  23   1992/11/2
# 小黑  25  1991/10/18
# 小白  21    1989/9/9
# 小红  25    1990/8/7
# 小米  24  1991/12/12
# 
# =============================================================================

重要参数：

filepath_or_buffer : 路径 URL 可以是http, ftp, s3, 和 file.

sep: 指定分割符，默认是’,’C引擎不能自动检测分隔符，但Python解析引擎可以

delimiter: 同sep

delimiter_whitespace: True or False 默认False, 用空格作为分隔符等价于spe=’\s+’如果该参数被调用，则delimite不会起作用

header: 指定第几行作为列名(忽略注解行)，如果没有指定列名，默认header=0; 如果指定了列名header=None

names 指定列名，如果文件中不包含header的行，应该显性表示header=None

index_col: 默认为None 用列名作为DataFrame的行标签，如果给出序列，则使用MultiIndex。如果读取某文件,该文件每行末尾都有带分隔符，考虑使用index_col=False使panadas不用第一列作为行的名称。

usecols： 默认None 可以使用列序列也可以使用列名，如 [0, 1, 2] or [‘foo’, ‘bar’, ‘baz’]，选取的列

as_recarray：默认False , 将读入的数据按照numpy array的方式存储，0.19.0版本后使用 pd.read_csv(…).to_records()。 注意，这种方式读入的na数据不是显示na,而是给以个莫名奇妙的值

squeeze: 默认为False, True的情况下返回的类型为Series

prefix:默认为none, 当header =None 或者没有header的时候有效，例如’x’ 列名效果 X0, X1, …

mangle_dupe_cols ：默认为True,重复的列将被指定为’X.0’…’X.N’，而不是’X’…’X’。如果传入False，当列中存在重复名称，则会导致数据被覆盖。

dtype: E.g. {‘a’: np.float64, ‘b’: np.int32} 指定数据类型

engine: {‘c’, ‘python’}, optional 选择读取的引擎目前来说C更快，但是Python的引擎有更多选择的操作

skipinitialspace: 忽略分隔符后的空格,默认false,

skiprows: list-like or integer or callable, default None 忽略某几行或者从开始算起的几行

skipfooter: 从底端算起的几行，不支持C引擎

nrows： int 读取的行数

na_values: 默认None NaN包含哪些情况，默认情况下, ‘#N/A’, ‘#N/A N/A’, ‘#NA’, ‘-1.#IND’, ‘-1.#QNAN’, ‘-NaN’, ‘-nan’, ‘1.#IND’, ‘1.#QNAN’, ‘N/A’, ‘NA’, ‘NULL’, ‘NaN’, ‘n/a’, ‘nan’, ‘null’. 都表现为NAN

keep_default_na: 如果na_values被定义,keep_default_na为False那么默认的NAN会被改写。 默认为True

na_filter: 默认为True, 针对没有NA的文件，使用na_filter=false能够提高读取效率

skip_blank_lines 默认为True,跳过blank lines 而且不是定义为NAN

thousands 千分位符号，默认‘，’

decimal 小数点符号，默认‘.’

encoding: 编码方式

memory_map如果为filepath_or_buffer提供了文件路径，则将文件对象直接映射到内存上，并直接从那里访问数据。使用此选项可以提高性能，因为不再有任何I / O开销。

low_memory 默认为True 在块内部处理文件，导致分析时内存使用量降低，但可能数据类型混乱。要确保没有混合类型设置为False，或者使用dtype参数指定类型。请注意，不管怎样，整个文件都读入单个DataFrame中，请使用chunksize或iterator参数以块形式返回数据。 （仅在C语法分析器中有效）

注：与read_excel类似

参考：https://blog.csdn.net/weixin_39175124/article/details/79434022

以上，记录本人学习过程。