这个问题在这里已经有了答案:HowtoextractCNfromX509CertificateinJava?(20个回答)关闭4年前。首先让我说明这是一个美学问题。我已经解决了自己的问题，我只是对更好的方法感到好奇。所以，我有一个证书DN，如下所示:CN=JimmyBlooptoop,OU=Someplace,OU=Employees,DC=Bloopsoft-Inc现在，我想从中获取CN。在java中，除了从X509证书中获取完整DN外，没有原生支持，无需使用像bouncycaSTLe这样的第3方库——我无法使用。所以我必须把它解析出来，这不是什么大问题。唯一让它有点棘手的是CN并不
这个问题在这里已经有了答案:HowtoextractCNfromX509CertificateinJava?(20个回答)关闭4年前。首先让我说明这是一个美学问题。我已经解决了自己的问题，我只是对更好的方法感到好奇。所以，我有一个证书DN，如下所示:CN=JimmyBlooptoop,OU=Someplace,OU=Employees,DC=Bloopsoft-Inc现在，我想从中获取CN。在java中，除了从X509证书中获取完整DN外，没有原生支持，无需使用像bouncycaSTLe这样的第3方库——我无法使用。所以我必须把它解析出来，这不是什么大问题。唯一让它有点棘手的是CN并不
有什么简单的方法可以从x509证书中以字符串形式获取完整的主题DN(或颁发者DN)？我无法在pkix.Name中找到任何类似“.String()”的方法 最佳答案 解决方案(感谢同事):varoid=map[string]string{"2.5.4.3":"CN","2.5.4.4":"SN","2.5.4.5":"serialNumber","2.5.4.6":"C","2.5.4.7":"L","2.5.4.8":"ST","2.5.4.9":"streetAddress","2.5.4.10":"O","2.5.4.11":"
我是Python新手，正在尝试从hadoop流中读取数据。这是我的python代码，var_list=get_config()工作正常。if__name__=="__main__":var_list=get_config()dat=pd.read_table(lines,delimiter=',',header=0)#print(dat)print(dat.dtypes)#print(dat['var8'])这是我传递的文件，第一行作为标题。$catdataclient_id,var1,var2,var3,var4,var5,var6,var7,var8121,1,2,3,4,5,6,
由于一系列不幸的事件，一个程序从/dataN/dfs/dn/current/BP-XXXXXXX/current/finalized/subdirN/subdirN/blk_NNNNNNNNNN进入/tmp/blk_NNNNNNNNNN我没有从程序中获取任何日志记录来判断原始subdirN/subdirN/目录的位置。有什么方法可以根据fsimage文件、block文件本身或其他一些元数据找出这个block应该在哪里？我通过查找相应的*.meta文件能够恢复一些block，但仍然存在一些漏洞。复制使我免于最糟糕的情况，但我仍然缺少5个我想尝试恢复的“关键任务”文件。从hdfsfsck/
我知道我的错误将是非常简单的，但我试图找到问题所在但我没有看到它，也许你可以帮助我....我正在尝试使用php创建一个函数，这样我就可以连接到LDAP并找到所需的信息。我的php代码如下:$ldapconfig['host']="127.0.0.1";$ldapconfig['port']=NULL;$ldapconfig['basedn']="dc=example,dc=com";$ldapconfig['binddn']="user";$ldapconfig['bindpw']="password";functionldap_authenticate($user,$pass){gl
请看这本pandas系列词典。所有系列的索引都是整数并且有一些潜在的重叠，但肯定不会重合。我观察到pd.concat沿着axis=1组合事物时似乎很慢当我有大索引、很多非重叠和许多要连接的项目时。提示我离开axis=0随后unstack().我最终得到了完全相同的结果。但是取消堆叠更快。有没有人知道为什么会这样？我知道将序列串联起来应该很快，但我猜到拆栈过程与pd.concat(axis=1)几乎相同。.dict_of_series={'s%s'%i:pd.Series(1,np.unique(np.random.randint(1000,10000,size=1000)))forii
示例代码在这里importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame({'Customer':['Bob','Ken','Steve','Joe'],'Spending':[130,22,313,46]})#[400000rowsx4columns]df=pd.concat([df]*100000).reset_index(drop=True)In[129]:%timeitdf['Grade']=np.where(df['Spending']>100,'A','B')10loops,bestof3:21.6msperloopIn[130]:%tim
有没有办法强制parquet文件将pd.DataFrame列编码为给定类型，即使该列的所有值都为空？parquet在其模式中自动分配“null”这一事实阻止我将许多文件加载到单个dask.dataframe中。尝试使用df.column_name=df.column_name.astype(sometype)转换pandas列无效。为什么我会问这个我想将许多parquet文件加载到一个dask.dataframe中。所有文件都是使用df.to_parquet(filename)从尽可能多的pd.DataFrame实例生成的。所有数据框都具有相同的列，但对于某些给定的列，可能仅包含空值。
我正在处理一个包含2,000,000行的大型记录文件。每行包含有关电子邮件的特征和分别用于非垃圾邮件或垃圾邮件的二进制标签[0,1]。我想将所有特征(例如email_type的值从[1,10]转换为二进制矩阵。这可以使用pd.get_dummies()来完成，它根据一列特征创建一个二进制矩阵。这对数据的小子样本非常有效，比如10,000行。但是，对于100,000+行，我看到错误Killed:9。为了解决这个问题，我尝试了以下方法:步骤:使用numpyp.array_split()将DataFrame分成10,000行的block为每个10,000行的DataFrame创建一个二进制矩
