作者：小小明简介：Pandas数据处理专家，10余年编码经验，至今已帮助过百名以上数据从业人员解决工作实际遇到的问题，其中数据处理和办公自动化问题涉及的行业包括会计、审计、HR、气象工作人员、教师、律师、运营，以及各行业的数据分析师和专做数据分析案例的公众号号主。若你在数据处理的问题上遇到什么困难，欢迎与我交流。目录准备数据

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总所周知，Spark在内存计算领域非常强势，是未来计算的方向。Spark支持类Sql的语法，方便我们对DataFrame的数据进行统计操作。但是，作为初学者，我们今天暂且不讨论Spark的用法。我给自己提出了一个有意思的思维游戏：Java里面的随机数算法真的是随机的吗？好，思路如下：1\.取样，利用Java代码随机生成2000万条01

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数据类型计算机顾名思义就是可以做数学计算的机器，因此，计算机程序理所当然地可以处理各种数值。但是，计算机能处理的远不止数值，还可以处理文本、图形、音频、视频、网页等各种各样的数据，不同的数据，需要定义不同的数据类型。在Python中，能够直接处理的数据类型有以下几种：整数Python可以处理任意大小的整数，当然包括负整数

目前市面上充斥着大量关于跳跃表结构与Redis的源码解析，但是经过长期观察后发现大都只是在停留在代码的表面，而没有系统性地介绍跳跃表的由来以及各种常量的由来。作为一种概率数据结构，理解各种常量的由来可以更好地进行变化并应用到高性能功能开发中。本文没有重复地以对现有优秀实现进行代码分析，而是通过对跳跃表进行了系统性地介绍与形式化分析，并给出了在特定场景下的跳跃表扩展方式，方便读者更好地理解跳跃表数据结构。

本文从CommonsDBCPtestOnBorrow的作用机制着手，管中窥豹，从一点去分析数据库连接池获取的过程以及架构分层设计。以下内容会按照每层的作用，贯穿分析整个调用流程。

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