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  • 遇到的问题一: error: RPC failed; curl 18 transfer closed with outstanding read data remaining fatal: The remote end hung up unexpectedly fatal: early EOF fatal: index-pack fail...

      

             遇到的问题一:

        error: RPC failed; curl 18 transfer closed with outstanding read data remaining
        fatal: The remote end hung up unexpectedly
        fatal: early EOF
        fatal: index-pack failed

     

           这个错误是因为项目太久,tag资源文件太大

     

           解决方式一, 网上大部分解决措施:命令终端输入 

           

            git config --global http.postBuffer 524288000

      

            用上面的命令有的人可以解决,我的还不行,需要如下方式命令,只clone深度为一

     

           $ git clone /github_com/large-repository --depth 1
           $ cd large-repository
           $ git fetch --unshallow

     

            中划线处填入的git仓库的地址。。。(我用的是http方式,不是ssh)

     

              解决方式二,一般clone http方式的容易产生此问题,改成SSH的方式也有效,即https://改为git://

     

     

       遇到的问题二:

        warning: templates not found /usr/local/git/share/git-core/templates

        

          在终端输入 
          open /usr/local/
         在打开的目录中可以看到:
         如果没有 git 目录
        打开下面的地址,下载 git-osx 并安装,
         http://git-scm.com/download/mac 

         如果有 git 目录
         并且相应的 share,git-core,templates 目录都有,,说明是权限的问题.

         在终端输入:
         sudo chmod -R 755 /usr/local/git/share/git-core/templates
         注意 sudo 创建目录需要输入当前 Mac 用户的密码
         最后重新 clone 项目

        

     

        以上问题是我在Mac电脑用xcode自带git、sourcetree、终端三个方式clone某个项目都不能成功克隆下来。

       遇到的问题,其他项目都可以。

     

     

     

       相关拓展博客地址:

         http://www.jianshu.com/p/0e3421961db4

         http://blog.csdn.net/h5q8n2e7/article/details/46919579

     

     

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  • mac Read-Only filesystem

    万次阅读 多人点赞 2019-11-06 09:11:07
    结果发现居然提示我Read-Only filesystem,即使加上了sudo也没用 在我查阅相关资料后找到了解决办法(关闭SIP,然后输入sudo mount -uw /,创建文件夹添加权限,最后启用SIP),具体步骤如下: 1、重启mac,按住...

    在这次mac升级系统后,我发现我的/data目录消失了,于是我执行了命令:

    mkdir /data

    结果发现居然提示我Read-Only filesystem,即使加上了sudo也没用

    在我查阅相关资料后找到了解决办法(关闭SIP,然后输入sudo mount -uw /,创建文件夹添加权限,最后启用SIP),具体步骤如下:

    1、重启mac,按住Command+R,等到系统进入安全模式。

    2、选择一个账户,然后点击屏幕上方的工具栏找到命令行工具。

    3、执行,命令 csrutil disable

    4、重启电脑后,不要进入安全模式,执行命令sudo mount -uw /

    5、执行命令sudo mkdir /data

    6、执行命令sudo chmod 777 /data

    7、重启电脑,进入安全模式,执行命令csrutil enable (开启SIP) (!!!!该步骤可以不执行)

     

    注意!!!

    2020年04月16日18:49:41更新:

    我目前用的macOS Catalina 10.15.4

    没有SIP直接执行sudo mount -uw /

    就可以有读写权限了,但是重启会失效,目前我是写了一个脚本,并设置开启自动执行来解决的

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  • pd.read_csv用法

    万次阅读 多人点赞 2019-04-17 22:16:39
    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, ...

    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。

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  • Python中pd.read_csv()函数用法简单介绍

    万次阅读 2018-04-28 21:45:52
    dl_data.csv文件: ...q_table6 = pd.read_csv('dl_data.csv',encoding = "utf-8",header = 0,names = range(0,50)) 功能:将原来的列索引[-25......25]替换成[0....49]。 介绍:he...

     

    dl_data.csv文件:

    行索引为:[-20......19]

    列索引为:[-25......25]

    语句分析:

    q_table6 = pd.read_csv('dl_data.csv',encoding = "utf-8",header = 0,names = range(0,50))

    功能:将原来的列索引[-25......25]替换成[0....49]。

    介绍:header = 0是默认情况(即不标明,默认就是header = 0),表示以数据的第一行为列索引。

               encoding = "utf-8"表明以utf-8为编码规则。

               names = range(0,50))表示以[0....49]为列索引的名字

           

    q_table6 = pd.read_csv('dl_data.csv',encoding = "utf-8",header = None,names = range(0,50))

    功能:给数据添加一行列索引[0....49],header = None表示原来的数据是没有列索引的,就算你的数据里面有列索引,这时就把  原来的列索引当成了数据。

     

    上面两个语句都会默认为数据添加行索引,即会把原来的行索引当成数据,自己再添加新的行索引[0,1,2.....] !!!!!!!如果不想添加新的行索引,代码如下:

    q_table6 = pd.read_csv('dl_data.csv',encoding = "utf-8",index_col=0)

    index_col=0表示以原有数据的第一列(索引为0)当作行索引。

    
     
    
     

     

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  • innodb_read_only 和read_only

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    innodb_read_only 启动server 在read-only模式。对于分布在数据库应用或者数据设置为只读介质。 也可以用于数据仓库共享相同的数据目录在多个实例之间。 read_only: 当read_only 系统变量启用时, server 不允许...

空空如也

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