一、前言大家好，我是崔艳飞。工作中经常会遇到，需要把两张Excel或Csv数据表通过关键字段进行关联，匹配对应数据的情况，Excel虽有Vlookup函数可以处理，但数据量大时容易计算机无响应，可能出现数据丢失，处理速度较慢是软肋，而Python只需几行代码就能轻松实现，且处理速度快，详细如下。二、项目目标用Python实现两张Excel或Csv表数据关

大家在做项目时肯定会遇到列表类的数据，如果在前台一下子展示，速度肯定很慢，那么我们可以分页展示，比如说100条数据，每10条一页，在需要的时候加载一页，这样速度肯定会变快了。那么这里我给大家介绍如何在nodejs环境中用mysql实现分页。前面一些必要的配置我先不详细说了，这里主要说的是地址池的配置//数据库信息varconnectionmysq

Python一直以来被诟病速度慢，影响开发效率，希望这次Guido老爷子能帮python打一场漂亮的翻身仗。这篇文章不准备介绍Python速度如何，而是给大家带来一些常用且实用的Python代码实例，几乎是开发者必备的知识点。1、合并两个字典Python3.5之后，合并字典变得容易起来。我们可以通过符号解压字典，并将多个字典传入中，实现合并。defMerg

好买网www.goodmai.comIT技术交易平台第一部分 磁盘I/O与内存影响MySQLInnoDB引擎性能的最主要因素就是磁盘I/O，目前磁盘都是机械方式运作的，主要体现在读写前寻找此道的过程中。磁盘自带的读写缓存大小，对于磁盘的读写速度至关重要。读写速度快的磁盘，通常都带有较大的读写缓存。磁盘的寻道过程是机械方式。决定了其随机读

ApacheKafka是消息引擎系统，也是一个分布式流处理平台（DistributedStreamingPlatform）。优势在于迭代速度快，社区响应度高，使用它可以让你有更高的把控度；

列表的局限前面我们说通过队列的rpush和lpop可以实现消息队列（队尾进队头出），但是消费者需要不停地调用lpop查看List中是否有等待处理的消息（比如写一个while循环）。为了减少通信的消耗，可以sleep()一段时间再消费，但是会有两个问题：1、如果生产者生产消息的速度远大于消费者消费消息的速度，List会占用大量的内存。2、

数据结构数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。不同的数据结构的操作性能是不同的:(有的查询性能很快,有的插入速度很快,有的是插入头和尾速度很快,有的做等值判断很快,有的做范围查找很快,有的允许元素重复,有的不允许重复等等),在开发中如何选择,要根据具体的需求来选择.

随着单核CPU速度已经达到极限，CPU向多核方向发展，要持续提高网络处理带宽，传统的提升硬件设备、智能处理（如GSO、TSO、UFO）处理办法已不足够。如何充分利用多核优势来进行并行处理提高网络处理速度就是RPS解决的课题。以一个具有8核CPU和一个NIC的，连接在网络中的主机来说，对于由该主机产生并通过NIC发送到网络中的数据，CPU核的并行性是自热而然

企业数据需求不断变化，近年来变化趋势日益明显，从数据的3V特性看：体积，速度和变化；BigData强调数据量，PB级以上，是静态数据。而FastData在数据量的基础上，意味着速度和和变化，意味着客户可以更加实时化、更加快速地进行数据处理。在Forrester最近的一项研究中，超过75％的受访公司已经使用FastData解决方案。在接受调查的人中，8

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