Python报表自动化/袁佳林这篇文章是『读者分享系列』第二篇，这一篇来自袁佳林同学，这是他在读完我的书以后做的第一个Python报表自动化项目，现在他把整体的思路以及实现代码分享出来，希望对你有帮助。你还可以看『读者分享系列』的第一篇：1.案例场景作为企业的数据统计岗，每天都需要做很多报表，日报、周报、季报、月报。如果我们能利用Python的数据分析

背景简介别踩白板这个游戏相信大家都玩过，这个是基于HTML5打造的简单小游戏，在PC端和移动端都能够运行，适应多种平台，今天我们使用原生JS搭配JQuery构建这个小游戏别踩白板。一、思路分析整体页面是一个大的矩形，长宽比例大概是3：2，然后游戏开始，不断有白板降落，然后一行是4个板，一块黑色板块，其余三块是白色板块，通过板块的点击事件绑定，然后判定是什么

本文不涉及剧透！请放心食用最近又火了一部国产剧：《隐秘的角落》如果你没看过，那可能会对朋友圈里大家说的“一起去爬山”、“小白船”、“还有机会吗”感到莫名其妙。暑期推荐旅游小五在这个端午假期也赶紧刷完了本剧，必须要写篇文章了。由于《隐秘的角落》是在爱奇艺独播，所以数据从爱奇艺下手最直接。如果没爬过爱奇艺，可以考虑使用豆瓣、微博、知乎（电视剧数据分析·万

写在前面话投稿经验模块旨在分析研究人员实际已投稿案例，帮人别了解各个期刊的审理时间周期，版面费等基本信息。另一方面，所附带不同研究领域的专家审稿意见可以给相关领域投稿人进行学习，了解期刊的同时，更懂审稿专家审理论文时所在意的要点，通过学习经验更快更好的写论文发论文。另外读到本文章的人，可以共享自己投稿经验发给作者，用于信息共享。inf

想写这个系列很久了，对自己也是个总结与提高。原来在学JAVA时，那些JAVA入门书籍会告诉你一些规律还有法则，但是用的时候我们一般很难想起来，因为我们用的少并且不知道为什么。知其所以然方能印象深刻并学以致用。本篇文章针对堆外内存与DirectBuffer进行深入分析，了解Java对于堆外内存处理的机制，为下一篇文件IO做好准备Java堆栈内存与堆外内

部分商业网站对爬虫程序限制较多，在数据采集的过程中对爬虫请求进行了多种验证，导致爬虫程序需要深入分析目标网站的反爬策略，定期更新和维护爬虫程序，增加了研发的时间和投入成本。这种情况下，使用无头浏览器例如Selenium，模拟用户的请求进行数据采集是更加方便快捷的方式。同时为了避免目标网站出现IP限制，配合爬虫代理，实现每次请求自动切换IP，能够保证长期稳定

一般对负载均衡的使用是随着网站规模的提升根据不同的阶段来使用不同的技术。具体的应用需求还得具体分析，如果是中小型的Web应用，比如日PV小于1000万，用Nginx就完全可以了；如果机器不少，可以用DNS轮询，LVS所耗费的机器还是比较多的；大型网站或重要的服务，且服务器比较多时，可以考虑用LVS。一种是通过硬件来进行进行，常见的硬件有比较昂贵的

   我们在做项目的时候经常会遇到很多性能的问题，也成为整个系统优化最疼痛的问题，主要还是因为在用户量大的时候或者就是说高并发访问的时候，我们系统的数据库会有一个限制。当然也可以通过对数据库的优化对系统进行优化，（最常见的数据库优化手段无非就是建索引，explain分析慢sql，以及sql语句的优化或者分库分表等一系列的策略，当然后面我会专门写一篇文章专

Fourinone4.0版新特性：一个高性能的数据库引擎CoolHash(酷哈嘻)一、前言：如何写一个数据库如果将操作系统和业务应用之间的软件都统称中间件的话，那么最重要的软件无疑是数据库，它比web应用服务器市场更大，几乎所有的业务系统都需要数据库，所有的企业都会购买数据库。无论是早期的商业智能也好，数据分析挖掘也好，近年的分布式

搭建了TiDB数据库集群。不过性能上没有达到我想要的秒级返回的结果。不过也能接收了，毕竟我们主要是用于olap，进行历史数据的分析。时间旧一点也是可以接受的。之前的历史数据是存放在oracle中的，由于历史数据很多，导致查询很慢，公司现在只能查询3个月前的订单（热数据），对于3个月后的订单，就不给客户查询了。我想到的一种解决办法就是分库分表，比如每一家门