前言上项目的时候，遇见一次需求，需要把在线的其中一个collection里面的数据迁移到另外一个collection下，于是就百度了看到好多文章，其中大部分都是使用导入的方法，没有找到在线数据的迁移方法。于是写了python脚本，分享出来。思路：collection数据量比较大，所以一次性操作所有数据太大，于是分段执行操作。先分段按1000条数据量进行查询，处理成json数据把处理后的json数据发送到目的collection上即可实现:一、使用http的
系统 2019-09-27 17:52:33 2074
问题：用两个栈来实现一个队列，完成队列的Push和Pop操作。分析：栈的特性是“先进后出”，队列为“先进先出”。思路：入队：直接把新元素压入stack1即可。出队：根据队列先进先出的性质，由于先进入队列的元素被压倒stack1的栈底，要想实现先入队列的先出队，需要将stack1中的元素逐个弹出并压入stack2，经过弹出和压入之后最先进入的元素就处于stack2的栈顶，有可以直接弹出。python实现代码：classSolution:def__init__
系统 2019-09-27 17:52:27 2074
对于部署在百度应用引擎BAE上的项目，使用百度云存储BCS（BaiduCloudStorage）是不错的存储方案。百度云存储已有PythonSDK，对它进行简单封装后，就可以直接在Flask中使用了，项目代码见GitHub上Flask-BCS。使用示例代码：复制代码代码如下:fromflaskimportFlaskfromflask_bcsimportBCSBCS_HOST='BCSHOST'BCS_ACCESS_KEY='BCSAccessKey'BCS
系统 2019-09-27 17:52:25 2074
一、缺失值的处理方法由于各种各样的原因，真实世界中的许多数据集都包含缺失数据，这些数据经常被编码成空格、nans或者是其他的占位符。但是这样的数据集并不能被scikit-learn算法兼容，因为大多数的学习算法都会默认数组中的元素都是数值，因此素偶有的元素都有自己的代表意义。使用不完整的数据集的一个基本策略就是舍弃掉整行或者整列包含缺失值的数值，但是这样处理会浪费大量有价值的数据。下面是处理缺失值的常用方法：1.忽略元组当缺少类别标签时通常这样做（假定挖掘
系统 2019-09-27 17:50:59 2074
在数据分析领域，最热门的莫过于Python和R语言，此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了，你的数据根本不够大》指出：只有在超过5TB数据量的规模下，Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据：硬件环境CPU：3.5GHzIntelCorei7内存：32GBHDDR31600MHz硬盘：3TBFusionDrive数据
系统 2019-09-27 17:50:47 2074
IDLE中的快捷键：Ctrl+[、Ctrl+]缩进、取消缩进代码Alt+3、Alt+4注释、取消注释当前代码行Alt+NAlt+P下一条命令和上一条命令（注：命令即历史输入内容）Alt+/提示代码中出现过的字符串，自动补齐，多按几次可以循环选择Alt+M打开模块代码，先选中模块，然后按下此快捷键，会帮你打开模块的Py源码供浏览Alt+C打开类浏览器，方便在源码文件中的各个方法体之间切换Alt+FP打开路径浏览器，方便选择导入包进行查看浏览F1打开Pytho
系统 2019-09-27 17:50:15 2074
maketrans和translate函数是进行字符串字符编码的常用方法。本文着重点在于演示其基本用法和在不同版本下操作的差异。本文提到的2.X版本指2.6以上的版本，3.X版本指3.1以上的版本。2.X版本把字符串基本分为两种：unicode字符串和8位字符串str，后者包含字节数据和我们常见的ASCII码数据；而3.X版本则重新对字符串进行了划分，分为了字节字符串bytes和文本字符串str，两者都是不可变的，所以添加了一个可变的字节字符串类型byte
系统 2019-09-27 17:49:54 2074
自动化一直是测试圈中的热聊，也是大家追求的技术方向。在测试中，往往回归测试也是测试人员的“痛点”。对于迭代慢、变更少的功能，就能用上自动化来替代人工回归，减轻工作量。问题在分享环境搭建之前，先抛出我的一个疑问吧。app启用时，分不同的场景：1.首次安装启用，有欢迎页；2.非首次启用，直接进入到登录页；3.配置了推荐展示时，启用app，会先展示推荐内容，才进入到登录页。不同场景对应的activity都是不同的，我目前处理办法是，写了个输入函数，加了个if判断
系统 2019-09-27 17:49:53 2074
1.下载地址https://www.python.org/，目前版本是https://www.python.org/downloads/release/python-373/，https://www.python.org/downloads/release/python-2715/。2.依次完成v2版本和v3版本的安装，安装是勾选pip和安装环境变量。3.进入v2版本的安装目录，重命名python为python24.cmd进入v2版本的scripts目录，
系统 2019-09-27 17:49:49 2074
Python基础a[::-1]：翻转列表解释：a[i:j:s]，当s<0时，i缺省时，默认为-1.j缺省时，默认为-len(a)-1所以a[::-1]相当于a[-1:-len(a)-1:-1]，也就是从最后一个元素到第一个元素复制一遍。所以你看到的是倒序输出。numpy相关newaxisnp.newaxis在使用和功能上等价于None，可以看作是None的一个别名可以理解为新增了一个所有值都为空的维度。从上图可以看出，newaxis给x新增了一个Y-axi
系统 2019-09-27 17:48:48 2074
