Bcolz

原文:http://bcolz.blosc.org/en/latest/reference.html First level variables bcolz.__version__ ''' bcolz包的版本。 ''' bcolz.dask_here ''' 是否检测到dask的最低版本。 ''' bcolz.min_dask_version ''' 需要dask的最低版本(dask是可选的)。

  安装： ‎bcolz 依赖于 NumPy，也可以选择 Numexpr。此外，如果要从源安装，并且 C 编译器（Python 2 的 Clang、GCC 和 MSVC 2008 和 Python 3 的 MSVC 2010）。‎ 也就是先要安装numpy和Numexpr，再装这个大哥。 Do: $ easy_install -U bcolz or: $ pip install -U bcolz

如何在一台没有安装Visual Studio IDE上的电脑上安装non pure-python 库方法比较多。此处拿bcolz安装作为例子。安装前提是你的Window电脑上安装了Python，建议使用python3.x。 简介： bcolz提供柱状数据容器，可以在内存和磁盘上进行压缩。列存储可以高效地查询表，以及廉价的列添加和删除。它基于NumPy，并将它作为标准的数据容器来与bcolz对象进行

1. 读写 zip 相关模块安装可以参考 [Python] 读取 rar/zip 压缩文件 import zipfile def ls_zip(zip_file_path): '''获取zip压缩文件夹dir''' _zip = zipfile.ZipFile(zip_file_path) zip_dir = _zip.namelist() return zip

1、读取 import bcolz import pandas as pd ct = bcolz.open(rootdir=path) ''' 打开一个基于磁盘的carray / ctable。 参数: rootdir:路径名(字符串) 承载carray / ctable对象的目录。 mode:打开模式(字符串) 指定打开对象的模式。支持的值是: 'r'为只读 'w'清空以前的基础数据

raise Exception("this is an ex") bcolz总结: 0.需要用bcolz的columns需要为ndarray的列,不能直接拿list去赋值,因为我发现它产生了大量的blp文件,而实际上正确的生成只会产生少量的. 1.先写成博客,最后在去发表.

Q: error: command 'gcc' failed with exit status 1 ---------------------------------------- ERROR: Failed building wheel for bcolz A: export DISABLE_BCOLZ_AVX2=true

1.直接修改 eg:把data.bcolz文件中A列为0的数据填充为1000. data = bcolz.open("data.bcolz", "a") #以"a"方式打开可以进行修改 col_A = data["A"] for i in range(col_A.shape[0]): if col_A[i] == 0: col_A[i] = 1000 data.f

寻找Apache Commons Compress的替代压缩java库（https://Commons.Apache.org/proper/commons-compress/）。当试图读取使用“enhanced_deflated”（即deflate64）压缩的zip条目时，Commons Compress会引发错误。下面是抛出异常的示例摘录。 下面是堆栈跟踪的相关部分： unsupportedZi

主要内容：对称矩阵,上（下）三角矩阵,稀疏矩阵,矩阵压缩存储的 3 种方式数据结构中，提供针对某些特殊矩阵的压缩存储结构。 这里所说的特殊矩阵，主要分为以下两类： 含有大量相同数据元素的矩阵，比如对称矩阵； 含有大量 0 元素的矩阵，比如稀疏矩阵、上（下）三角矩阵； 针对以上两类矩阵，数据结构的压缩存储思想是：矩阵中的相同数据元素（包括元素 0）只存储一个。 对称矩阵 图 1 对称矩阵示意图 图 1 的矩阵中，数据元素沿主对角线对应相等，这类矩阵称为 对称矩阵。 矩阵中

主要内容：一、数据持久化,二、持久化的形式,三、源码分析,四、总结一、数据持久化 redis做为一种内存型数据库，做持久化，个人感觉略有鸡肋的意思。似乎有一种，别人有，自己不有也不行的感觉。以目前Redis主流的应用方式，如果仔细分析，基本上都是在内存中即可完成，对持久化没要求或者说不大。再举一个反例，如果内存中有几百G甚至更多的数据，真要是整体当机，恢复的时间基本就是灾难。 目前基本应用仍然是以关系型数据库或者其它数据库（如Hadoop，Mysql等）为持久化

我正在尝试将位于azure datalake中的csv压缩为zip。该操作是使用datricks中的python代码完成的，我在其中创建了一个挂载点以将dbfs与datalake直接关联。 这是我的代码: 但是我收到了这个错误： 有什么办法吗？ 提前感谢。

目的 配置 NFS 共享为 OpenShift 节点提供存储,并且配置 OpenShift 持久卷以绑定至数据库 Pod。 环境 openshift v3.11.16/kubernetes v1.11.0 步骤 配置 NFS 共享持久卷1. 登录到 NFS 服务器 # ssh nfs.example.com2. 创建 config-nfs.sh 脚本，内容如下 #!/usr/bin/sh exp

问题内容： 我正在使用以下代码来压缩和解压缩字符串数据，但是我面临的问题是，它很容易被压缩而不会出错，但是decompress方法会引发以下错误。 线程“主”中的异常java.io.IOException：不是GZIP格式 仍然不知道如何解决此问题！！！ 问题答案： 这是因为 发送您可以从中获得的，并在其中使用它来构建您的。以下是需要在代码中进行的更改。

现状 & 痛点 对于Seata而言，是通过记录DML操作的前后的数据进行用于后续可能的回滚操作的，并且把这些数据报错到数据库的一个blob的字段里面。对于批量插入，更新，删除等操作，其影响的行数可能会比较多，拼接成一个大的字段插入到数据库，可能会带来以下问题： 超出数据库单次操作的最大写入限制(比如MySQL的max_allowed_package参数)； 较大的数据量带来的网络IO和数据库磁盘I

问题内容： 我正在尝试在Google数据存储区中查询类似的内容（使用pm-> persistanceManager）： 执行时-我回来了： App Engine数据存储区不支持运算符OR 。 人们对此类查询的最佳体验方法是什么？ 任何帮助表示赞赏！ 问题答案： 执行多个查询。与其他所有数据库一样，数据存储区也无法有效执行析取。与其他数据库不同，它向用户暴露了这一困难，以明确您的工作效率不高。您唯一