JackieJia的博客

在实际业务开发中，我们开发人员可能面临一个问题针对部分重要业务场景需要尽可能保障业务顺畅流转，那就需要保证这些重要业务场景涉及到的接口底层方法处理时不会因为网络抖动而中断（其他原因不在本篇文章赘述），那如何降低或避免这种网络原因导致的问题呢？

Python解析excel或csv文件中处理nan值判断

通过Hive高效的处理大数据，从而让我们对大数据更加感兴趣～～

在实际业务需求中，常常会遇到同一种类型的常量，通常的做法是定义若干个常量来表示，但是更友好的方式则是采用枚举类来定义如下则是代码示例from enum import Enum,uniqueclass Weekday(Enum): Sun = 0 Mon = 1 Tue = 2 Wed = 3 Thu = 4 Fri = 5 Sat = 6print(Weekday.Fri.name)...

在我们实际业务开发中，肯定会遇到将集合对象的数据遍历完后写入到数据库或者导出为一个csv文件里，如下是一个具体实现的示例demo代码示例import pandas as pdclass Test: calorie = 0 duration = 0 flag = 0def init_object(): """ init class atrributes :return: list """ test = Test() tes

在我们实际的业务开发中，有时需要抽象一个对象（类的实例化），然后需要将对象转为json字符串作为输出进行加工处理如下代码是示例，仅供参考import jsonclass Test: """ age name """ # init args :age、sname age = 0 name = ''def obj_json(): """ convert object to json str :return json