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在第一季滚雪球学 python 中,我们已经接触了 python 操作 sqlite,本篇博客为你介绍 python 与 mysql 和 nosql 之间的故事。
最近,微软给出了一个运行在IronPython中的Django的演示,以展示动态语言运行时(Dynamic Language Runtime,DLR)团队取得的一些进展。2008年3月14日到16日,在芝加哥召开的PyCon 2008演示了这一成果。
2014年,Uber构建了可扩展的容错数据库Schemaless,但随着业务的增长,原实现方式对资源消耗更多,同时请求延迟也在增加,为了保持Schemaless的性能,Uber在不影响生产服务的情况下用Go重写了Schemaless数据库的分片层,完成了将产品系统从旧实现迁移到新实现的Frontless项目。
本文介绍了当前可用的数据可视化软件包以及它们之间的关系。
去年,我们发了一篇博文,列举了一些被证明是最有用的Python库。今年,我们扩充了原来的清单,并重新审视之前讨论过的库,重点关注在过去一年内出现的更新。我们对它们进行了分组,排序不分先后,因为真的说不清它们哪个更好。
Arctic 项目名称起正式变更为 Amoro。
不管你是新手,还是对数据科学有一定研究的资深技术人,学习这些库能让你更有效率。
漏洞是软件杀手,bug是程序员的噩梦。
本系列教程为量化开发者,提供本地量化金融数据仓库的搭建教程与全套源代码。我们以恒有数(UDATA)金融数据社区为数据源,将金融基础数据落到本地数据库。教程提供全套源代码,包括历史数据下载与增量数据更新,数据更新任务部署与日常监控等操作。
本文介绍如何在CDH集群基于二次打包的Anaconda安装包部署Python多版本运行环境,并搭建本地Python第三方库。
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NumPy NumPy(Numerical Python的简称)是Python科学计算的基础包。 快速高效的多维数组对象ndarray。 作为在算法和库之间传递数据的容器。对于数值型数据,NumPy数组在存储和处理数据时要比内置的Pyth
在开发工具的时候发现查询、修改数据有时候是涉及到多个分库,
前面四篇文章讲了数据分析虚拟环境创建和pandas读写CSV、TSV、JSON、Excel、XML格式的数据,HTML页面读取,今天我们继续探索pPython、Pandas操作各类数据库。
经过良好测试,用于构建在线游戏后端的模式使用关系型数据库,例如 MySQL。