草庐IT

database-performance

全部标签

python - 在日历 : CPU vs Database 中重复 "events"

我正在从头开始构建一个日历系统(要求,因为我正在使用一种特殊类型的日历以及公历),我需要一些逻辑方面的帮助。我正在用Django和Python编写应用程序。本质上,我遇到的逻辑问题是如何尽可能巧妙地保留尽可能少的对象,而不会耗尽CPU周期选项卡。我觉得多态性可以解决这个问题,但我不确定如何在这里表达它。我有两个基本的事件子集,重复事件和一次性事件。重复事件会有订阅者,人们会收到有关他们的更改的通知。例如,如果类(class)被取消或转移到不同的地址或时间,订阅的人需要知道这件事。有些事件每天都会发生,直到时间结束,不会被编辑,并且“只是发生”。问题是,如果我有一个对象来存储事件信息及其

Python 列表/字典与 numpy 数组 : performance vs. 内存控制

我必须反复读取数据文件并将数据存储到(numpy)数组中。我选择将数据存储到“数据字段”字典中:{'field1':array1,'field2':array2,...}。案例1(列表):使用列表(或collections.deque())“附加”新数据数组,代码高效。但是,当我连接存储在列表中的数组时,内存增长并且我没有设法再次释放它。示例:filename='test'#datafilewithamatrixofshape(98,56)nFields=56#InitializedatadictionaryandlistoffieldsdataDict={}#datadirector

python - 尝试推送通知时的 Cloud Pub/Sub Demo : 403 User not authorized to perform this action.

我正在学习GoogleCloudPub/Sub并遵循此官方文档:WritingandRespondingtoPub/SubMessages-Python当我将它部署到云端并尝试提交消息时,我收到以下错误:Aninternalerroroccurred:403Usernotauthorizedtoperformthisaction.(POSThttps://pubsub.googleapis.com/v1/projects/your-project-id/topics/your-topic:publish)Seelogsforfullstacktrace.我猜这是由于某些身份验证问题?任

python - django.core.exceptions.ImproperlyConfigured : 'django_mongodb_engine' isn't an available database backend

我无法正确运行djangomongo引擎。我在settings.py中的数据库条目是DATABASES={'default':{'ENGINE':'django_mongodb_engine','NAME':'local',}}我的pipfreeze结果是Django==1.8.2django-mongodb-engine==0.5.2djangotoolbox==1.6.2pymongo==3.0.2运行时出错pythonmanage.pyrunserver是django.core.exceptions.ImproperlyConfigured:'django_mongodb_eng

Python 与 Perl : performance reading a gzipped file

我有一个包含一百万行的gzip数据文件:$zcatmillion_lines.txt.gz|head12345678910...我处理这个文件的Perl脚本如下:#read_million.plusestrict;my$file="million_lines.txt.gz";openMILLION,"gzip-cdfq$file|";while(){chomp$_;if($_eq"1000000"){print"Thisisthemillionthline:Perl\n";last;}}在Python中:#read_million.pyimportgzipfilename='milli

IDEA连接Database报错Driver class ‘com.mysql.cj.jdbc.Driver‘ not found Driver files are not downloaded.

报错如下图:解决:1.根据步骤查看下图,3的位置会出现缺少driver,和download字样。直接下载最新版,然后重新配置2.重新配置

python - sqlalchemy.exc.操作错误 : (OperationalError) unable to open database file None None

我正在运行另一个人的程序,不便之处请向我寻求帮助。该程序是一个网站。服务器端由python和flask(模块,http://flask.pocoo.org/)编写。该程序已在服务器上成功运行。我需要做的是在上面修改一些东西。由于生产服务器不允许测试,我在开发服务器本地通过flask测试了它。但是,我什至无法运行原始程序。以下来自python。(venv)kevin@ubuntu:~/python/public_html$pythonindex.wsgiTraceback(mostrecentcalllast):File"index.wsgi",line6,infromappimport

python - 操作错误 : database is locked

所以我知道这个问题在flask中并不新鲜,之前已经有人问过。但是,由于我是python的新手,所以在bash中执行数据库命令时仍然遇到问题。这是我做的importsqlite3conn=sqlite.connect('/home/pjbardolia/mysite/tweet_count.db')c=conn.cursor()c.execute("createtablecount_twitter(count_idintegerprimarykeyautoincrement,count_presentintegernotnull,last_tweetnotnull)")c.execute

redis设置database 不生效剖析

设置database不生效剖析前言配置加载类问题commons-pool对象池对比主页传送门:📀传送前言  事情是这样的今天在拉取了同事的代码做redis缓存设置的时候,发现即使已经设置了database,但是存数据的时候还是用的默认0数据库。这引起了我的好奇,遂开始琢磨是什么情况造成的这种现象。配置上述仅为测试代码问题,为了便于维护可以这么写,spring:redis:host:${REDIS_HOST:localhost}port:${REDIS_PORT:6379}password:${REDIS_PASSWORD:}database:${REDIS_DATABASE:0}加载类然后通过

python - scikits学习和nltk : Naive Bayes classifier performance highly different

我正在比较两个朴素贝叶斯分类器:一个fromNLTK还有一个fromscikit-learn.我正在处理多类分类问题(3类:正(1)、负(-1)和中性(0))。在不执行任何特征选择(即使用所有可用特征)的情况下,使用包含70,000个实例的训练数据集(带有噪声标记,实例分布为17%正、4%负和78%中性),我训练两个分类器,第一个是nltk.NaiveBayesClassifier,第二个是sklearn.naive_bayes.MultinomialNB(fit_prior=True)。训练后,我在30,000个实例的测试集上评估了分类器,得到以下结果:**NLTK'sNaiveBa