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想象一下，你想做一个监控，主题逻辑构建完已经够烦了，结果输出的文本你还需要进行一系列麻烦的操作，包括但不限于：数字位数用0补全，统一小数位数，按百分比输出，文字位置调整等等。字符串格式化是python的一个非常强大的工具，可以将我们从输出文本格式处理的苦海中解脱出来，最关键的是，它只针对输出文本进行修正，不会影响原始数据的格式。

agg使用的好，并行计算没烦恼，但是agg只能使用spark自己集成的方法，如mean，std等，如果要使用自定义的函数需要先注册udf有一说一，pyspark的udf注册机制和很多游戏引擎是一样的，参数都是一个回调函数，一个返回类型。这里我比较推荐使用udf()函数进行注册，这样不会锁定旧函数。旧的函数还可以和正常函数一样使用。如果像某些保守党大佬们使用装饰器来进行注册，旧的函数直接被锁死了，只能在agg里调用了。

Python作为高级语言，会帮助使用者处理一些和业务逻辑不是很相关的事情，能够让程序员专注于自己想要做的事情，节省程序员时间，但是缺陷很明显，那就是使用者并不清楚底层的原理，有时候会出现一些难以发现，莫名其妙的问题。这里做一些总结，方便遇到类似问题的同学查阅。二维数组的初始化问题Python中list对象在创建的时候，指针指向的只有这个列表本身，如果这个列表中嵌套了列表，那么对这个列表的所有操作都会被map到列表中所有的元素上。比如：temp_list = [[0,0],[0,0]]temp_lis

[TensorFlow]Embedding Layer 和 Globalaveragepooling1d Layer原理及作用前言GlobalAveragePooling1D 的作用和原理Embedding 的作用Embedding 的原理前言序列模型主要针对文字，音乐，语言等这种上下文关系比较强的输入数据进行分类、预测工作。但是这类数据有一个很值得关注的问题：不同的元素之间并不是孤立的，而是存在复杂关系的。比如，“我很好”，"我很棒"中，"棒"和"好"可能是意义相近的。再比如，主语之后一般会加谓语，这

Python + Mysql 数据操作持久化存储策略与SQLPython与数据库的协同工作持久化存储策略与SQL在任何应用中，都需要持久化存储，目前一般的存储机制包括：稳健、数据库系统以及一些混合类型。一些复杂且要求高响应的项目离不开结构化数据库，而结构化数据库离不开SQL查询语言。在数据库存储策略中，一般有这样的结构![数据库存储策略结构](https://img-blog.csdnimg.cn/20201119024640557.png?x-oss-process=image/watermark

在numpy中生成随机数的函数和matlab有很多的相似性，可以以矩阵为基本单位来生成各种不同的随机数，下面是通过random函数中的normal函数来生成服从正态分布的随机数作者：采石工链接：https://www.zhihu.com/question/39823283/answer/115241445来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。