以前写的一点东西,放上来吧。否则就扔掉了

本文回顾了作者早期关于配置管理的文章,并探讨了配置管理的不同方面,包括ADMINISTRATOR、TOOL、CM、BUILD和RELEASE等内容。文章还对比了产品组装员与BUILD MANAGER的角色差异。

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以前写的一点东西,放上来吧。否则就扔掉了

 

今天闲来无事, 长去的几个配置管理论坛转了转,发现自己以前写的几篇随笔竟然被多家网站转发。

“VSS 备份的3种方法”,转发的最多,点击率也高。 其次是“SCM与垃圾清理工的比较”,还有“SCM  VS. 库房管理员”。当时做配置管理时间不长, ,现在看那时写的文章,发现观点未免偏颇,配置管理中的BUILD部分并没有太多涉及,只是转发了Martin Fowler的“ 持续集成”一文作为补充。。网络真是个神奇的东西,相对于传统的书刊,在文章的审核上,没有那么严格,所以有问题的文章也能被转来转去,希望没有误人子弟。==|||。 不过,那时候,写东西比较有热情,现在的文笔已然少见那份热情了。

配置管理可以涉及到Administrator,TOOL,CM, BUILD,RELEASE 等部分。
Administrator 主要是涉及配置管理服务器及相关网络的规划,安装,维护。
Tools,涉及BUILD ,CM相关工具的开发维护。
CM, 包括CM规划,项目CM计划,日常CM支持工作。
BUILD, 主要是DAILYbuild,及其测试。
RELEASE,基线建立和发布。

在西门子的时候,想写篇随笔,讨论BUILD, 但是东西不是很成形。

其实,还可以再补充一些重要的东西,产品组装员和Build Manager(软件产品集成工程师?)的比较。 先留个坑在这里吧。有时间再填。


产品组装员要熟悉每个组件的位置, 型号,要完成完整的产品。要 保证产品质量 要有作业指南和工作计划.

一个Build Manager要熟悉产品,整体的构成,每个COMPONENT的特点,他们的接口,合理选择某个产品它相关的COMPONENT,对产品编译过程中出现的问题可以大致定位。就如同我们攒PC机,可以大致检测出是硬盘的问题,还是风扇的问题,然后,才可以更换新的合格的组件。攒机器的配置清单是不是可以看作BUILDMANAGER的

BUILD。XML文件呢?呵呵。
同样,BUILDMANAGER需要作SMOKETEST, 产品组装员要做加电测试。BUILDMANAGER也要有个CHECKLIST,保证检

测的完整性。
BUILDMANAGER的工作计划和项目的计划紧密相连,每个RELEASE都是先有计划的。

转载于:https://www.cnblogs.com/applegirl/archive/2007/06/28/798734.html

<think>好的,用户想用Pandas删除索引为15的行。首先,我需要回忆一下Pandas中删除行的方法。根据之前的引用,用户提到了使用df.drop()方法,比如引用[1]中删除索引3和4的数据,引用[2]中也用drop方法删除了索引0的行。所以,我应该确认drop的参数是否正确。用户的问题是要删除索引为15的行,所以正确的做法是使用df.drop(15)。但需要注意,drop默认是删除行,如果索引是整数的话,直接传入索引值即可。不过,还要考虑该索引是否存在,否则会出错。可能需要检查一下DataFrame中是否有索引15,或者使用errors='ignore'参数来避免报错。另外,引用[1]中的例子是df.drop([3,4]),所以对于单个索引,应该成df.drop(15)还是df.drop([15])呢?因为drop的参数可以是单个标签或列表,所以如果传入单个标签,需要用方括号包起来吗?比如,如果索引是整数,df.drop(15)会删除索引为15的行,但根据Pandas文档,当删除行时,需要指定axis=0或者使用labels参数。不过,默认情况下,axis=0,所以df.drop(15)应该可以工作,但有时候可能需要明确指定索引。例如,在引用[2]中的例子是df.drop(0),没有用列表,但可能因为索引是默认的整数索引,所以没问题。不过,为了确保正确,最好将索引放入列表中,比如df.drop([15]),这样即使索引不存在,也不会引发错误,特别是当使用errors='ignore'时。另外,用户是否需要原地修改?可能需要使用inplace=True参数,或者重新赋值。总结步骤:使用df.drop(15, axis=0),或者df.drop([15]),并处理可能的错误。如果索引不存在,可以添加errors='ignore'来避免KeyError。例如,df.drop(15, errors='ignore')。同时,提醒用户注意索引是否存在,或者是否需要重置索引。可能还需要检查用户的数据结构,比如索引是否是唯一的,是否有重复的索引,但根据用户的问题,只需要删除索引为15的行,不管是否有重复。如果存在重复索引,drop会删除所有该索引的行。但用户可能希望只删除特定位置,比如引用[3]中的索引去重,但用户的问题明确是删除索引为15的行,所以直接使用drop即可。 最后,给出示例代码,并参考之前的引用,比如引用[1]和引用[2]中的方法,确保正确性。同时,可能需要提醒用户关于inplace参数的使用,是否需要重新赋值给df。</think>要删除Pandas DataFrame中索引为15的行,可以使用`df.drop()`方法并指定索引值。具体实现步骤如下: ### 解决方案 1. **基本删除操作** ```python df = df.drop(15) # 删除索引为15的行 ``` 或使用列表形式删除多个索引: ```python df = df.drop([15, 20]) # 同时删除索引15和20 ``` 2. **处理索引不存在的情况** 如果索引15可能不存在,添加`errors='ignore'`避免报错: ```python df = df.drop(15, errors='ignore') # 安全删除,忽略KeyError[^2] ``` 3. **验证索引类型** 确保DataFrame的索引确实是整数类型(可通过`print(df.index)`查看)。若索引为其他类型(如字符串),需调整删除逻辑。 ### 代码示例 ```python import pandas as pd # 示例数据(假设索引15存在) data = {'A': [10, 20, 30], 'B': ['X', 'Y', 'Z']} df = pd.DataFrame(data, index=[14, 15, 16]) # 删除索引15的行 df = df.drop(15) print(df) ``` ### 注意事项 - **原地修改**:若需直接修改原DataFrame,添加参数`inplace=True`(例如`df.drop(15, inplace=True)`)[^2]。 - **索引去重**:若索引有重复值,`df.drop(15)`会删除所有索引为15的行[^3]。 ---
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