2021-11-05

背景:使用阿里云服务,调用jenkins发布项目的时候,速度非常慢,至少五六分钟才能发布一个项目,使用OSS对象存储,内网调用接口,速度飞快!

修改yml配置

attachment:
  save:
    type: ALI_OSS_SAVE
aliyun:
  oss:
    endpoint: http://oss-XXXX.aliyuncs.com
    accessKeyId: XXXXXXXXXXXXXXX
    accessKeySecret: YYYYYYYYYYYYYYY
xdap:
  avatar:
    bucketName: 你的bucketName
    adminBucketName: 你的bucketName
    tenantBucketName: 你的bucketName

获取需要配置的参数

accessKeyId 和 accessKeySecret

登录到阿里云,然后点击用户的头像,获得id和secret
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-l4o94EXK-1636073991580)(http://pluto.definesys.com:30600/pluto/Attachments/downloadImage/9c2f09c0816e6a5f.png)]

获取oss的endpoint

  1. 找到对象存储OSS,如果找不到,可以在搜索框里面找
  2. 查看Bucket列表,要先看自己服务去所在的区有没有对应的Bucket,如果有,直接使用就可以了,如果没有,需要新建所在区的Bucket
    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-z7wptZkH-1636073991582)(http://pluto.definesys.com:30600/pluto/Attachments/downloadImage/81893fbe148a3ca7.png)]
    如果没有的话,创建就可以了
    image.png
  3. 进入对应的Bucket
    下面我这边是分为内网和外网的地址,选择内网的地址配置到endpoint上,然后将Bucket的名字配置到bucketName这三个里面,我用的都是同一个。
    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-8q4PABbY-1636073991585)(http://pluto.definesys.com:30600/pluto/Attachments/downloadImage/a719bfac3c6e2750.png)]
  4. 设置请求权限在这里插入图片描述
    image.png
    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-aKBtgW17-1636073991588)(http://pluto.definesys.com:30600/pluto/Attachments/downloadImage/a037ac9c26453540.png)]
    当前账号信息从头像的地方获取
    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-H2mT7iDT-1636073991588)(http://pluto.definesys.com:30600/pluto/Attachments/downloadImage/8a2c83e4d4e30c7d.png)]

配置jenkins

sheel命令行调用的时候,调用外网,内部调用接口使用内网ip,速度从至少六分钟,变成两分钟之内,快乐!!


::: hljs-right

活到老学到老,事情很多慢慢搞!

:::

<think>好的,我现在要帮用户解决在Pandas中筛选特定日期范围内数据的问题。用户的需求是在列名为'time'的数据中筛选2021-10-112021-11-11之间的数据,需要Python代码示例。首先,我得回想一下Pandas处理日期数据的常用方法。 首先,用户提到列名是'time',所以需要确保该列的数据类型是datetime。如果原始数据中的'time'列是字符串格式,就需要先转换。根据引用[2]里的内容,可以用pd.to_datetime()函数来转换。比如:df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])。这一步很重要,否则后续的日期比较可能不会按预期工作。 接下来,筛选日期范围。用户需要的是2021-10-112021-11-11之间的数据,包括这两个日期吗?通常使用布尔索引,结合两个条件:df['time'] >= '2021-10-11' 和 df['time'] <= '2021-11-11'。用逻辑运算符&连接这两个条件,同时要注意括号的使用,避免运算优先级的问题。所以代码应该是df[(df['time'] >= '2021-10-11') & (df['time'] <= '2021-11-11')]。 另外,如果数据量大的话,可能要考虑效率问题。比如,先确保'time'列已经转换为datetime类型,并且设置为索引,这样可能提高查询速度。不过用户的问题中没有提到数据量,所以基本的筛选方法应该足够。 再想一下是否有其他方法。比如使用between方法,可能更简洁。df[df['time'].between('2021-10-11', '2021-11-11')]。这也是一种可行的方法,可能更容易理解。 还需要注意日期格式是否正确。用户给出的日期是'YYYY-MM-DD'格式,这在Python中是可以被Pandas正确解析的。但如果有不同的格式,可能需要指定format参数。不过用户的问题中日期格式符合标准,所以不需要额外处理。 另外,是否需要考虑时区?如果数据中的时间有时区信息,可能会影响比较结果。但用户的问题中没有提到时区,所以假设数据是本地时间或没有时区信息。 总结一下步骤:首先转换'time'列为datetime类型,然后用布尔索引筛选日期范围。给出这两种方法,并附上示例代码。同时,提醒用户如果数据中存在时间部分的情况,比如时间戳包含具体时间,可能需要调整结束日期为'2021-11-11 23:59:59',或者使用包含时间的方法。 还需要参考用户提供的引用内容。引用[2]提到了转换字符串到时间格式的方法,引用[3]有关于数据排序的内容,但当前问题不需要排序,所以可能不需要涉及。但用户的问题可能是在处理时间数据后进行筛选,所以确保引用了正确的部分。 最后,生成相关问题的时候,要考虑用户可能的后续问题,比如如何处理不同日期格式、如何筛选时间范围包含时间部分,或者如何优化性能。这样用户如果有进一步的问题,可以自行参考这些问题。</think>以下是筛选特定日期范围数据的Python代码示例及详细说明: ### 基础实现步骤 1. **转换时间格式** ```python # 将列转换为datetime类型(若原始数据为字符串) df['time'] = pd.to_datetime(df['time']) ``` 2. **筛选日期范围** ```python # 筛选2021-10-112021-11-11的数据(包含两端) filtered_df = df[(df['time'] >= '2021-10-11') & (df['time'] <= '2021-11-11')] ``` ### 完整示例代码 ```python import pandas as pd # 示例数据生成 data = {'time': ['2021-10-10', '2021-10-15', '2021-11-05', '2021-11-12'], 'value': [1, 2, 3, 4]} df = pd.DataFrame(data) # 转换时间列 df['time'] = pd.to_datetime(df['time']) # 引用字符串转时间戳方法[^2] # 执行筛选 result = df[df['time'].between('2021-10-11', '2021-11-11')] # 或使用布尔表达式 print(result) ``` ### 特别说明 1. 若时间列包含时分秒,可使用: ```python start_date = pd.Timestamp('2021-10-11 00:00:00') end_date = pd.Timestamp('2021-11-11 23:59:59') ``` 2. 若日期列是索引: ```python df.loc['2021-10-11':'2021-11-11'] ```
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