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小白入門：用什么寫Python?

怎么學(xué)python

建網(wǎng)站原本是網(wǎng)站策劃師、網(wǎng)絡(luò)程序員、網(wǎng)頁設(shè)計師等，應(yīng)用各種網(wǎng)絡(luò)程序開發(fā)技術(shù)和網(wǎng)頁設(shè)計技術(shù)配合操作的協(xié)同工作。成都創(chuàng)新互聯(lián)專業(yè)提供成都網(wǎng)站建設(shè)、做網(wǎng)站,網(wǎng)頁設(shè)計,網(wǎng)站制作(企業(yè)站、響應(yīng)式網(wǎng)站設(shè)計、電商門戶網(wǎng)站)等服務(wù),從網(wǎng)站深度策劃、搜索引擎友好度優(yōu)化到用戶體驗(yàn)的提升,我們力求做到極致!

俗話說得好，“摩天大樓從地起”，學(xué)習(xí)任何編程語言都一定要把該語言的基礎(chǔ)打牢，而怎么打地基呢？秘訣只有一條：多敲代碼多敲代碼多敲代碼。學(xué)習(xí)前期建議找一本講python基礎(chǔ)的書或博客，把里面的例題跟著操作一遍，在基礎(chǔ)打扎實(shí)后，可上一些比較出名的競賽項(xiàng)目的網(wǎng)站如kaggle等，通過做項(xiàng)目去鞏固知識。

推薦書籍:《Python基礎(chǔ)教程(第3版)》Magnus Lie Hetland著

推薦理由：全面介紹了Python的基礎(chǔ)知識、基本概念，高級主題，還有Python程序測試、打包、發(fā)布等知識，及10個具有實(shí)際意義的Python項(xiàng)目的開發(fā)過程，涉及的范圍較廣，既能為初學(xué)者夯實(shí)基礎(chǔ)，又能幫助程序員提升技能，適合各個層次的Python開發(fā)人員閱讀參考。

基礎(chǔ)知識

代碼規(guī)范

1. 縮進(jìn)

相比于其他語言用大括號和end來標(biāo)識代碼塊，python語言比較“獨(dú)特”，其通過代碼的縮進(jìn)來標(biāo)識所屬代碼塊，通常4個空格為一個縮進(jìn)，可用tab鍵實(shí)現(xiàn)。縮進(jìn)是python代碼的重要組成部分，若你的代碼縮進(jìn)格式不正確，如同一段代碼塊語句縮進(jìn)不一致，首句未頂格等，都會運(yùn)行出錯。

#一個完整的語句首句要頂格

i=0

#同一代碼塊的語句應(yīng)縮進(jìn)一致

for i in range(5):

print(i)

i+=1

2. 注釋

編程語言的注釋，即對代碼的解釋和說明。給代碼加上注釋，可提高代碼的可讀性，當(dāng)你閱讀一段他人寫的代碼時，通過注釋迅速掌握代碼的大致意思，讀起代碼將更加得心應(yīng)手。

python語言的注釋分為單行注釋和多行注釋，在注釋符后的內(nèi)容計算機(jī)會自動跳過不去執(zhí)行。

單行注釋：在需注釋語句前加“#”，可在代碼后使用，也可另起一行使用

i=1 #在代碼后使用注釋

#另起一行使用注釋

多行注釋：在語句開頭和結(jié)尾處加三個單引號或三個雙引號（前后須一致）

'''

使用單引號的多行注釋

'''

"""

使用雙引號的多行注釋

"""

使用注釋除了起到望文生義，迅速了解代碼意思的作用外，還有一個小妙處，可以將某段未完成或需要修改的代碼隱蔽起來，暫時不讓計算機(jī)執(zhí)行。

3. 多行語句

python中默認(rèn)以行結(jié)束作為代碼結(jié)束的標(biāo)記，而有時候?yàn)榱碎喿x方便，我們需要將一個完整代碼跨行表示，這時候我們可以使用續(xù)行符：反斜杠“\”來將一行語句分為多行顯示：

score = eng_score + \

math_score + \

his_score

注意：若語句中使用大括號{}、中括號[]或小括號()將數(shù)據(jù)括起來，則不需要使用續(xù)行符，如下所示：

name=['Ada','Ailsa','Amy',

'Barbara','Betty','Blanche'

'Carina','Carrie','Carry'

'Daisy','Darcy','Diana']

什么是算法

在學(xué)習(xí)使用python之前，要先明確使用python的目的是什么？作為一名數(shù)據(jù)分析工作者，我們并不需要使用python語言來設(shè)計程序，只需要使用python來完成算法的實(shí)現(xiàn)。那么算法又是什么呢？

算法是指解決某項(xiàng)問題的流程或步驟，我們可以用一個很貼近生活的例子去理解，假如你需要做一道“西紅柿炒雞蛋”，根據(jù)菜譜：先準(zhǔn)備食材，然后下油熱鍋，將西紅柿倒進(jìn)去翻炒后，加入蛋液翻炒至熟。

這就是我們完成“西紅柿炒雞蛋”這道菜所用的“算法”，而完成這個算法所需要的就是原料和操作說明，下面來看看原料和說明是什么。

變量

Python語言中的“原料”即對象,在python里萬物皆對象,而對象通過引用變量唯一存在,引用上面的例子,可以將”雞蛋”理解為”對象”,而給它取的名字”小紅家雞生的蛋”則是”變量”。

變量的概念想必大家不會陌生,和中學(xué)方程中學(xué)的變量基本上是一致的.變量可以理解為對事物的一個代號或者貼的一個標(biāo)簽,是一個可重復(fù)使用的量;而不同于方程中的變量,編程語言中的變量不僅僅是數(shù)值型, 還可以是字符型、邏輯型等其他數(shù)據(jù)類型。

1. 變量的性質(zhì)

先定義后使用在python中引用變量需要先定義，否則會報錯，但與其他編程語言如C語言不同，python定義變量不需要事先定義變量類型，變量類型隨變量所賦值的類型決定可重復(fù)賦值及運(yùn)算在python中變量可以重復(fù)賦值使用，變量間也可相互賦值，同時可以對變量進(jìn)行運(yùn)算操作#變量可重復(fù)賦值

i=2

i=3

#可對變量做運(yùn)算

i+1

#查看變量的數(shù)據(jù)類型

type(a)

2. 變量的命名規(guī)則

只能包含：數(shù)字、字母、下劃線不能以數(shù)字開頭，不能包含python保留字、關(guān)鍵字、函數(shù)名慎用小寫字母l和大寫字母O, 避免與數(shù)字1和0混淆建議用駝峰命名法，即以單詞加“"命名，如:studentname#查看python有哪些保留字

import keyword

print(keyword.kwlist)

3. 變量的賦值

基本賦值在python中，我們使用“=”對變量進(jìn)行賦值，如“x=3"。這里要注意，數(shù)據(jù)和變量是分開存儲的，即在內(nèi)存中先建立數(shù)據(jù)“3”，然后建立一個標(biāo)記“x”，再將x指向內(nèi)存中的值。若重新對變量x賦值為“2”，實(shí)質(zhì)上是修改了數(shù)據(jù)的引用，變量x重新指向內(nèi)存中的數(shù)據(jù)“2”。

多重賦值對同一對象可以引用多個變量，例如一個人可以有多重身份，Mr Li 是一位父親，同時也是一位教師，不同的變量，實(shí)質(zhì)指向的對象是同一事物。father = teacher = 'Mr Li'

多元賦值對多個變量同時賦值，等號兩邊可加括號可不加a,b,c=1,2,3

(a,b,c)=(1,2,3)

語句

了解完算法中的“原料”，我們再來看看算法中的“操作說明”是什么呢？算法中的“操作說明”可以說是算法的“靈魂”，就好像一道菜完成的作品如何，很大程度取決于廚師的廚藝（即做菜秘籍）。構(gòu)成算法“操作步驟”的是語句，其中包含python的基本語句和控制流程語句。控制流程語句的語法相對較復(fù)雜，在后面的文章再繼續(xù)介紹，我們先認(rèn)識一下python的基本語句：

其實(shí)前面我們已經(jīng)接觸過python的基礎(chǔ)語句：賦值語句，賦值語句較簡單不展開介紹，下面主要介紹python另一個使用特別廣泛的基礎(chǔ)語句：輸出與輸入語句。

1. 輸出語句

python中輸出值的方式主要有兩種：表達(dá)式和print( )函數(shù)，兩者的區(qū)別在于，表達(dá)式輸出的結(jié)果為一個python對象，而在實(shí)際運(yùn)用中，為方便閱讀，通常需要按照一定格式輸出結(jié)果，print( )函數(shù)就很好地解決此問題。

print( )語法：

print(*objects, sep=' ', end='\n', file=sys.stdout, flush=False)

print( )參數(shù)：

objects -- 復(fù)數(shù)，表示可以一次輸出多個對象。輸出多個對象時，需要用 , 分隔。sep -- 用來間隔多個對象，默認(rèn)值是一個空格。end -- 用來設(shè)定以什么結(jié)尾。默認(rèn)值是換行符 “\n”，可換成其他字符串。file -- 要寫入的文件對象。flush -- 輸出是否被緩存通常決定于 file，但如果 flush 關(guān)鍵字參數(shù)為 True，流會被強(qiáng)制刷新。#打印多個值，設(shè)置中間分隔符為“-”

print("廣州","上海","深圳",sep="-")

#先以默認(rèn)結(jié)尾符"\n"輸出，再以結(jié)尾符設(shè)置為“-”，注意區(qū)別二者區(qū)別

print("廣州")

print("上海")

print("深圳")

print("廣州",end="-")

print("上海",end="-")

print("深圳",end="-")

以上代碼實(shí)行結(jié)果為：

2. 輸入語句

在python中獲取鍵盤輸入數(shù)據(jù)的函數(shù)是input()函數(shù)，input函數(shù)會自動將輸入的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為字符串類型，并自動忽略換行符，同時可給出提示字符串。如果需要得到其他類型的數(shù)據(jù)，可對其進(jìn)行強(qiáng)制性類型轉(zhuǎn)換。

input( )語法：

input([prompt])

input( )參數(shù)：

prompt: 給輸入者的提示信息，可選參數(shù)age=input("請輸入您的年齡：")

深入研究查詢Elasticsearch，過濾查詢和全文搜索

或如何了解缺少哪些官方文件

如果我不得不用一個短語來描述Elasticsearch，我會說：

目前，Elasticsearch在十大最受歡迎的開源技術(shù)中。 公平地說，它結(jié)合了許多本身并不獨(dú)特的關(guān)鍵功能，但是，當(dāng)結(jié)合使用時，它可以成為最佳的搜索引擎/分析平臺。

更準(zhǔn)確地說，由于以下功能的結(jié)合，Elasticsearch變得如此流行：

· 搜索相關(guān)性評分

· 全文搜索

· 分析（匯總）

· 無模式（對數(shù)據(jù)模式無限制），NoSQL，面向文檔

· 豐富的數(shù)據(jù)類型選擇

· 水平可擴(kuò)展

· 容錯的

通過與Elasticsearch進(jìn)行合作，我很快意識到，官方文檔看起來更像是所謂文檔的"擠壓"。 我不得不在Google上四處搜尋，并且大量使用stackowerflow，所以我決定編譯這篇文章中的所有信息。

在本文中，我將主要撰寫有關(guān)查詢/搜索Elasticsearch集群的文章。 您可以通過多種不同的方式來實(shí)現(xiàn)大致相同的結(jié)果，因此，我將嘗試說明每種方法的利弊。

更重要的是，我將向您介紹兩個重要的概念-查詢和過濾器上下文-在文檔中沒有很好地解釋。 我將為您提供一組規(guī)則，以決定何時使用哪種方法更好。

在閱讀本文后，如果我只想讓您記住一件事，那就是：

當(dāng)我們談?wù)揈lasticsearch時，總會有一個相關(guān)性分?jǐn)?shù)。 相關(guān)性分?jǐn)?shù)是嚴(yán)格的正浮點(diǎn)數(shù)，表示每個文檔滿足搜索標(biāo)準(zhǔn)的程度。 該分?jǐn)?shù)是相對于分配的最高分?jǐn)?shù)的，因此，分?jǐn)?shù)越高，文檔與搜索條件的相關(guān)性越好。

但是，過濾器和查詢是您在編寫查詢之前應(yīng)該能夠理解的兩個不同概念。

一般來說，過濾器上下文是一個"是/否"選項(xiàng)，其中每個文檔都與查詢匹配或不匹配。 一個很好的例子是SQL WHERE，后面是一些條件。 SQL查詢總是返回嚴(yán)格符合條件的行。 SQL查詢無法返回歧義結(jié)果。

另一方面，Elasticsearch查詢上下文顯示了每個文檔與您的需求的匹配程度。 為此，查詢使用分析器查找最佳匹配。

經(jīng)驗(yàn)法則是將過濾器用于：

· 是/否搜索

· 搜索精確值（數(shù)字，范圍和關(guān)鍵字）

將查詢用于：

· 結(jié)果不明確（某些文檔比其他文檔更適合）

· 全文搜索

此外，Elasticsearch將自動緩存過濾器的結(jié)果。

在第1部分和第2部分中，我將討論查詢（可以轉(zhuǎn)換為過濾器）。 請不要將結(jié)構(gòu)化和全文與查詢和過濾器混淆-這是兩件事。

結(jié)構(gòu)化查詢也稱為術(shù)語級查詢，是一組查詢方法，用于檢查是否應(yīng)選擇文檔。 因此，在很多情況下，沒有真正必要的相關(guān)性評分-文檔匹配或不匹配（尤其是數(shù)字）。

術(shù)語級查詢?nèi)匀皇遣樵儯虼怂鼈儗⒎祷胤謹(jǐn)?shù)。

名詞查詢 Term Query

返回字段值與條件完全匹配的文檔。 查詢一詞是SQL select * from table_name where column_name =...的替代方式

名詞查詢直接進(jìn)入倒排索引，這可以使其快速進(jìn)行。 在處理文本數(shù)據(jù)時，最好僅將term用于keyword字段。

名詞查詢默認(rèn)情況下在查詢上下文中運(yùn)行，因此，它將計算分?jǐn)?shù)。 即使所有返回的文檔的分?jǐn)?shù)相同，也將涉及其他計算能力。

帶有過濾條件的 名詞 查詢

如果我們想加速名詞查詢并使其得到緩存，則應(yīng)將其包裝在constant_score過濾器中。

還記得經(jīng)驗(yàn)法則嗎？ 如果您不關(guān)心相關(guān)性得分，請使用此方法。

現(xiàn)在，該查詢沒有計算任何相關(guān)性分?jǐn)?shù)，因此，它更快。 而且，它是自動緩存的。

快速建議-對文本字段使用匹配而不是名詞。

請記住，名詞查詢直接進(jìn)入倒排索引。名詞查詢采用您提供的值并按原樣搜索它，這就是為什么它非常適合查詢未經(jīng)任何轉(zhuǎn)換存儲的keyword字段。

多名詞查詢 Terms query

如您所料，多名詞查詢使您可以返回至少匹配一個確切名詞的文檔。

多名詞查詢在某種程度上是SQL select * from table_name where column_name is in...的替代方法

重要的是要了解，Elasticsearch中的查詢字段可能是一個列表，例如{“ name”：[“ Odin”，“ Woden”，“ Wodan”]}。如果您執(zhí)行的術(shù)語查詢包含以下一個或多個，則該記錄將被匹配-它不必匹配字段中的所有值，而只匹配一個。

與名詞查詢相同，但是這次您可以在查詢字段中指定多少個確切術(shù)語。

您指定必須匹配的數(shù)量-一，二，三或全部。 但是，此數(shù)字是另一個數(shù)字字段。 因此，每個文檔都應(yīng)包含該編號（特定于該特定文檔）。

返回查詢字段值在定義范圍內(nèi)的文檔。

等價于SQL select * from table_name where column_name is between...

范圍查詢具有自己的語法：

· gt 大于

· gte 大于或等于

· lt 小于

· lte 小于或等于

一個示例，該字段的值應(yīng)≥4且≤17

范圍查詢也可以很好地與日期配合使用。

正則表達(dá)式查詢返回其中字段與您的正則表達(dá)式匹配的文檔。

如果您從未使用過正則表達(dá)式，那么我強(qiáng)烈建議您至少了解一下它是什么以及何時可以使用它。

Elasticsearch的正則表達(dá)式是Lucene的正則表達(dá)式。 它具有標(biāo)準(zhǔn)的保留字符和運(yùn)算符。 如果您已經(jīng)使用過Python的re軟件包，那么在這里使用它應(yīng)該不是問題。 唯一的區(qū)別是Lucene的引擎不支持^和$等錨運(yùn)算符。

您可以在官方文檔中找到regexp的完整列表。

除正則表達(dá)式查詢外，Elsticsearch還具有通配符和前綴查詢。從邏輯上講，這兩個只是regexp的特殊情況。

不幸的是，我找不到關(guān)于這三個查詢的性能的任何信息，因此，我決定自己對其進(jìn)行測試，以查看是否發(fā)現(xiàn)任何重大差異。

在比較使用rehexp和通配符查詢時，我找不到性能上的差異。如果您知道有什么不同，請給我發(fā)消息。

由于Elasticsearch是無模式的（或沒有嚴(yán)格的模式限制），因此當(dāng)不同的文檔具有不同的字段時，這是一種很常見的情況。 結(jié)果，有很多用途來了解文檔是否具有某些特定字段。

全文查詢適用于非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)。 全文查詢利用了分析器。 因此，我將簡要概述Elasticsearch的分析器，以便我們可以更好地分析全文查詢。

每次將文本類型數(shù)據(jù)插入Elasticsearch索引時，都會對其進(jìn)行分析，然后存儲在反向索引中。根據(jù)分析器的配置方式，這會影響您的搜索功能，因?yàn)榉治銎饕策m用于全文搜索。

分析器管道包括三個階段：

總有一個令牌生成器和零個或多個字符和令牌過濾器。

1）字符過濾器按原樣接收文本數(shù)據(jù)，然后可能在對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記之前對其進(jìn)行預(yù)處理。 字符過濾器用于：

· 替換與給定正則表達(dá)式匹配的字符

· 替換與給定字符串匹配的字符

· 干凈的HTML文字

2）令牌生成器將字符過濾器（如果有）之后接收到的文本數(shù)據(jù)分解為令牌。 例如，空白令牌生成器只是將文本分隔為空白（這不是標(biāo)準(zhǔn)的）。 因此，Wednesday is called after Woden， 將被拆分為[Wednesday, is, called, after, Woden.]。 有許多內(nèi)置標(biāo)記器可用于創(chuàng)建自定義分析器。

刪除標(biāo)點(diǎn)符號后，標(biāo)準(zhǔn)令牌生成器將使用空格分隔文本。 對于絕大多數(shù)語言來說，這是最中立的選擇。

除標(biāo)記化外，標(biāo)記化器還執(zhí)行以下操作：

· 跟蹤令牌順序，

· 注釋每個單詞的開頭和結(jié)尾

· 定義令牌的類型

3）令牌過濾器對令牌進(jìn)行一些轉(zhuǎn)換。您可以選擇將許多不同的令牌過濾器添加到分析器中。一些最受歡迎的是：

· 小寫

· 詞干（存在多種語言！）

· 刪除重復(fù)

· 轉(zhuǎn)換為等效的ASCII

· 模式的解決方法

· 令牌數(shù)量限制

· 令牌的停止列表（從停止列表中刪除令牌）

標(biāo)準(zhǔn)分析器是默認(rèn)分析器。 它具有0個字符過濾器，標(biāo)準(zhǔn)令牌生成器，小寫字母和停止令牌過濾器。 您可以根據(jù)需要組成自定義分析器，但是內(nèi)置分析器也很少。

語言分析器是一些最有效的即用型分析器，它們利用每種語言的細(xì)節(jié)來進(jìn)行更高級的轉(zhuǎn)換。 因此，如果您事先知道數(shù)據(jù)的語言，建議您從標(biāo)準(zhǔn)分析器切換為數(shù)據(jù)的一種語言。

全文查詢將使用與索引數(shù)據(jù)時使用的分析器相同的分析器。更準(zhǔn)確地說，您查詢的文本將與搜索字段中的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行相同的轉(zhuǎn)換，因此兩者處于同一級別。

匹配查詢是用于查詢文本字段的標(biāo)準(zhǔn)查詢。

我們可以將匹配查詢稱為名詞查詢的等效項(xiàng)，但適用于文本類型字段（而在處理文本數(shù)據(jù)時，名詞應(yīng)僅用于關(guān)鍵字類型字段）。

默認(rèn)情況下，傳遞給查詢參數(shù)的字符串（必需的一個）將由與應(yīng)用于搜索字段的分析器相同的分析器處理。 除非您自己使用analyzer參數(shù)指定分析器。

當(dāng)您指定要搜索的短語時，將對其進(jìn)行分析，并且結(jié)果始終是一組標(biāo)記。默認(rèn)情況下，Elasticsearch將在所有這些標(biāo)記之間使用OR運(yùn)算符。這意味著至少應(yīng)該有一場比賽-更多的比賽雖然會得分更高。您可以在運(yùn)算符參數(shù)中將其切換為AND。在這種情況下，必須在文檔中找到所有令牌才能將其返回。

如果要在OR和AND之間輸入某些內(nèi)容，則可以指定minimum_should_match參數(shù)，該參數(shù)指定應(yīng)匹配的子句數(shù)。 可以數(shù)字和百分比指定。

模糊參數(shù)（可選）可讓您忽略錯別字。 Levenshtein距離用于計算。

如果您將匹配查詢應(yīng)用于關(guān)鍵字keyword字段，則其效果與詞條查詢相同。 更有趣的是，如果將存儲在反向索引中的令牌的確切值傳遞給term查詢，則它將返回與匹配查詢完全相同的結(jié)果，但是會更快地返回到反向索引。

與匹配相同，但順序和接近度很重要。 匹配查詢不了解序列和接近度，因此，只有通過其他類型的查詢才能實(shí)現(xiàn)詞組匹配。

match_phrase查詢具有slop參數(shù)（默認(rèn)值為0），該參數(shù)負(fù)責(zé)跳過術(shù)語。 因此，如果您指定斜率等于1，則短語中可能會省略一個單詞。

多重比對查詢的功能與比對相同，唯一的不同是多重比對適用于多個欄位

· 字段名稱可以使用通配符指定

· 默認(rèn)情況下，每個字段均加權(quán)

· 每個領(lǐng)域?qū)Φ梅值呢暙I(xiàn)都可以提高

· 如果沒有在fields參數(shù)中指定任何字段，那么將搜索所有符合條件的字段

有多種類型的multi_match。 我不會在這篇文章中描述它們，但是我將解釋最受歡迎的：

best_fields類型（默認(rèn)值）更喜歡在一個字段中找到來自搜索值的令牌的結(jié)果，而不是將搜索的令牌分配到不同字段中的結(jié)果。

most_fields與best_fields類型相反。

phrase類型的行為與best_fields相同，但會搜索與match_phrase類似的整個短語。

我強(qiáng)烈建議您查閱官方文檔，以檢查每個字段的得分計算準(zhǔn)確度。

復(fù)合查詢將其他查詢包裝在一起。 復(fù)合查詢：

· 結(jié)合分?jǐn)?shù)

· 改變包裝查詢的行為

· 將查詢上下文切換到過濾上下文

· 以上任意一項(xiàng)

布爾查詢將其他查詢組合在一起。 這是最重要的復(fù)合查詢。

布爾查詢使您可以將查詢上下文中的搜索與過濾器上下文搜索結(jié)合在一起。

布爾查詢具有四個可以組合在一起的出現(xiàn)（類型）：

· must或"必須滿足該條款"

· should或"如果滿足條款，則對相關(guān)性得分加分"

· 過濾器filter或"必須滿足該條款，但不計算相關(guān)性得分"

· must_not或“與必須相反”，不會有助于相關(guān)度得分

必須和應(yīng)該→查詢上下文

過濾器和must_not→過濾器上下文

對于那些熟悉SQL的人，必須為AND，而應(yīng)為OR運(yùn)算符。 因此，必須滿足must子句中的每個查詢。

對于大多數(shù)查詢，提升查詢與boost參數(shù)相似，但并不相同。 增強(qiáng)查詢將返回與肯定子句匹配的文檔，并降低與否定子句匹配的文檔的得分。

如我們在術(shù)語查詢示例中先前看到的，constant_score查詢將任何查詢轉(zhuǎn)換為相關(guān)性得分等于boost參數(shù)（默認(rèn)值為1）的過濾器上下文。

讓我知道是否您想閱讀另一篇文章，其中提供了所有查詢的真實(shí)示例。

我計劃在Elasticsearch上發(fā)布更多文章，所以不要錯過。

你已經(jīng)讀了很長的內(nèi)容，所以如果你閱讀到這里：

綜上所述，Elasticsearch符合當(dāng)今的許多用途，有時很難理解什么是最佳工具。

如果不需要相關(guān)性分?jǐn)?shù)來檢索數(shù)據(jù)，請嘗試切換到過濾器上下文。

另外，了解Elasticsearch的工作原理也至關(guān)重要，因此，我建議您始終了解分析器的功能。

Elasticsearch中還有許多其他查詢類型。 我試圖描述最常用的。 我希望你喜歡它。

(本文翻譯自kotartemiy ??的文章《Deep Dive into Querying Elasticsearch. Filter vs Query. Full-text search》，參考：)

西門子S7200smartplc如何編程讀取單片機(jī)傳送出的中ascii字符數(shù)據(jù)

ASCII 就是字符串。

有效的ASCII碼輸入字符是0到9的十六進(jìn)制數(shù)代碼值30到39，和大寫字符A到F的十六進(jìn)制數(shù)代碼值41到46這些字母數(shù)字字符。

VB10 0011 0010（16#32）；0011 0100（16#34）；01000101（16#45）對照ASCII碼表可知，32對應(yīng)2，34對應(yīng)4，45對應(yīng)E由于VB20開始需要占3個字節(jié)，所以每個字節(jié)的一半得到相應(yīng)的數(shù)值。

目前NoSQL數(shù)據(jù)庫仍然沒有一個統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，它現(xiàn)在有四種大的分類：

（1）鍵值對存儲（key-value）：代表軟件Redis，它的優(yōu)點(diǎn)能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)的快速查詢，而缺點(diǎn)是需要存儲數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。

（2）列存儲：代表軟件Hbase，它的優(yōu)點(diǎn)是對數(shù)據(jù)能快速查詢，數(shù)據(jù)存儲的擴(kuò)展性強(qiáng)。而缺點(diǎn)是數(shù)據(jù)庫的功能有局限性。

（3）文檔數(shù)據(jù)庫存儲：代表軟件MongoDB，它的優(yōu)點(diǎn)是對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)要求不特別的嚴(yán)格。而缺點(diǎn)是查詢性的性能不好，同時缺少一種統(tǒng)一查詢語言。

Java程序員實(shí)現(xiàn)高薪需要具備哪些技能

掌握J(rèn)ava編程語言，包含io/nio/socket/multi threads/collection/concurrency等功能的使用；

熟練掌握jvm（sun hotspot和ibm j9）內(nèi)存模型、gc垃圾回收調(diào)優(yōu)等技能；

精通JVM,JMM,MVC架構(gòu)，熟練使用struts2。

熟練使用spring、struts、ibatis構(gòu)建應(yīng)用系統(tǒng)。

熟練使用Servlet，jsp，freemark等前端技術(shù)。

熟練使用axis搭建基于SOAP協(xié)議的WebService服務(wù)接口。

熟練使用MAVEN構(gòu)建項(xiàng)目工程。

熟練使用tomcat等web服務(wù)。

熟練使用mysql等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，熟悉mysql集群搭建。

熟練使用redis等NOSQL技術(shù)。

熟悉tcp、http協(xié)議。

熟悉nginx、haproxy等配置。

熟悉javascript、ajax等技術(shù)。

熟悉主流分布式文件系統(tǒng)FastDFS等。

熟悉JMS，可熟練使用ActiveMQ。

底層計算機(jī)理解內(nèi)存管理/數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)

可靠性和可用性如何理解~

jsp和sever lap對比

數(shù)據(jù)庫到界面，字符集轉(zhuǎn)化

基棧

jvm優(yōu)化cup高的時候如果分析和監(jiān)控

java curb突出細(xì)節(jié)問題

分布式緩存文檔如何分流

遷移數(shù)據(jù)庫垂直分割

高并發(fā)如何處理前端高并發(fā)應(yīng)用層

LB設(shè)計load balance

負(fù)載均衡

防網(wǎng)絡(luò)攻擊

數(shù)據(jù)日志事件監(jiān)控后通知

數(shù)據(jù)庫事務(wù)實(shí)現(xiàn)的底層機(jī)制

字符串空格輸入的網(wǎng)絡(luò)攻擊

Quartz框架的底層原理

數(shù)據(jù)庫同步中不通過數(shù)據(jù)庫引擎直接讀日志等方式同步數(shù)據(jù)

分布式

微服務(wù)

還有很多內(nèi)容。路非常遠(yuǎn)啊 。

nosql解決方案為什么需要固態(tài)硬盤

Membase

Membase 是 NoSQL 家族的一個新的重量級的成員。Membase是開源項(xiàng)目，源代碼采用了Apache2.0的使用許可。該項(xiàng)目托管在GitHub.Source tarballs上，可以下載beta版本的Linux二進(jìn)制包。該產(chǎn)品主要是由North Scale的memcached核心團(tuán)隊(duì)成員開發(fā)完成，其中還包括Zynga和NHN這兩個主要貢獻(xiàn)者的工程師，這兩個組織都是很大的在線游戲和社區(qū)網(wǎng)絡(luò)空間的供應(yīng)商。

Membase容易安裝、操作，可以從單節(jié)點(diǎn)方便的擴(kuò)展到集群，而且為memcached（有線協(xié)議的兼容性）實(shí)現(xiàn)了即插即用功能，在應(yīng)用方面為開發(fā)者和經(jīng)營者提供了一個比較低的門檻。做為緩存解決方案，Memcached已經(jīng)在不同類型的領(lǐng)域（特別是大容量的Web應(yīng)用）有了廣泛的使用，其中 Memcached的部分基礎(chǔ)代碼被直接應(yīng)用到了Membase服務(wù)器的前端。

通過兼容多種編程語言和框架，Membase具備了很好的復(fù)用性。在安裝和配置方面，Membase提供了有效的圖形化界面和編程接口，包括可配置 的告警信息。

Membase的目標(biāo)是提供對外的線性擴(kuò)展能力，包括為了增加集群容量，可以針對統(tǒng)一的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行復(fù)制。 另外，對存儲的數(shù)據(jù)進(jìn)行再分配仍然是必要的。

這方面的一個有趣的特性是NoSQL解決方案所承諾的可預(yù)測的性能，類準(zhǔn)確性的延遲和吞吐量。通過如下方式可以獲得上面提到的特性：

◆ 自動將在線數(shù)據(jù)遷移到低延遲的存儲介質(zhì)的技術(shù)（內(nèi)存，固態(tài)硬盤，磁盤）

◆ 可選的寫操作一一異步，同步（基于復(fù)制，持久化）

◆ 反向通道再平衡[未來考慮支持]

◆ 多線程低鎖爭用

◆ 盡可能使用異步處理

◆ 自動實(shí)現(xiàn)重復(fù)數(shù)據(jù)刪除

◆ 動態(tài)再平衡現(xiàn)有集群

◆ 通過把數(shù)據(jù)復(fù)制到多個集群單元和支持快速失敗轉(zhuǎn)移來提供系統(tǒng)的高可用性。

MongoDB

MongoDB是一個介于關(guān)系數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系數(shù)據(jù)庫之間的產(chǎn)品，是非關(guān)系數(shù)據(jù)庫當(dāng)中功能最豐富，最像關(guān)系數(shù)據(jù)庫的。他支持的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)非常松散，是類似json的bjson格式，因此可以存儲比較復(fù)雜的數(shù)據(jù)類型。Mongo最大的特點(diǎn)是他支持的查詢語言非常強(qiáng)大，其語法有點(diǎn)類似于面向?qū)ο蟮牟樵冋Z言，幾乎可以實(shí)現(xiàn)類似關(guān)系數(shù)據(jù)庫單表查詢的絕大部分功能，而且還支持對數(shù)據(jù)建立索引。它的特點(diǎn)是高性能、易部署、易使用，存儲數(shù)據(jù)非常方便。

主要功能特性：

◆ 面向集合存儲，易存儲對象類型的數(shù)據(jù)

“面向集合”（Collenction-Oriented），意思是數(shù)據(jù)被分組存儲在數(shù)據(jù)集中，被稱為一個集合（Collenction)。每個 集合在數(shù)據(jù)庫中都有一個唯一的標(biāo)識名，并且可以包含無限數(shù)目的文檔。集合的概念類似關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（RDBMS）里的表（table），不同的是它不需要定 義任何模式（schema)。

◆ 模式自由

模式自由（schema-free)，意味著對于存儲在mongodb數(shù)據(jù)庫中的文件，我們不需要知道它的任何結(jié)構(gòu)定義。如果需要的話，你完全可以把不同結(jié)構(gòu)的文件存儲在同一個數(shù)據(jù)庫里。

◆支持動態(tài)查詢

◆支持完全索引，包含內(nèi)部對象

◆支持查詢

◆支持復(fù)制和故障恢復(fù)

◆使用高效的二進(jìn)制數(shù)據(jù)存儲，包括大型對象（如視頻等）

◆自動處理碎片，以支持云計算層次的擴(kuò)展性

◆支持RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP等多種語言

◆文件存儲格式為BSON（一種JSON的擴(kuò)展）

BSON（Binary Serialized document Format）存儲形式是指：存儲在集合中的文檔，被存儲為鍵-值對的形式。鍵用于唯一標(biāo)識一個文檔，為字符串類型，而值則可以是各種復(fù)雜的文件類型。

◆可通過網(wǎng)絡(luò)訪問

MongoDB服務(wù)端可運(yùn)行在Linux、Windows或OS X平臺，支持32位和64位應(yīng)用，默認(rèn)端口為27017。推薦運(yùn)行在64位平臺，因?yàn)镸ongoDB在32位模式運(yùn)行時支持的最大文件尺寸為2GB。

MongoDB把數(shù)據(jù)存儲在文件中（默認(rèn)路徑為：/data/db），為提高效率使用內(nèi)存映射文件進(jìn)行管理。

Hypertable

Hypertable是一個開源、高性能、可伸縮的數(shù)據(jù)庫，它采用與Google的Bigtable相似的模型。在過去數(shù)年中，Google為在PC集群 上運(yùn)行的可伸縮計算基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)計建造了三個關(guān)鍵部分。第一個關(guān)鍵的基礎(chǔ)設(shè)施是Google File System（GFS），這是一個高可用的文件系統(tǒng)，提供了一個全局的命名空間。它通過跨機(jī)器（和跨機(jī)架）的文件數(shù)據(jù)復(fù)制來達(dá)到高可用性，并因此免受傳統(tǒng) 文件存儲系統(tǒng)無法避免的許多失敗的影響，比如電源、內(nèi)存和網(wǎng)絡(luò)端口等失敗。第二個基礎(chǔ)設(shè)施是名為Map-Reduce的計算框架，它與GFS緊密協(xié)作，幫 助處理收集到的海量數(shù)據(jù)。第三個基礎(chǔ)設(shè)施是Bigtable，它是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的替代。Bigtable讓你可以通過一些主鍵來組織海量數(shù)據(jù)，并實(shí)現(xiàn)高效的 查詢。Hypertable是Bigtable的一個開源實(shí)現(xiàn)，并且根據(jù)我們的想法進(jìn)行了一些改進(jìn)。

Apache Cassandra

Apache Cassandra是一套開源分布式Key-Value存儲系統(tǒng)。它最初由Facebook開發(fā)，用于儲存特別大的數(shù)據(jù)。Facebook在使用此系統(tǒng)。

主要特性：

◆ 分布式

◆ 基于column的結(jié)構(gòu)化

◆ 高伸展性

Cassandra的主要特點(diǎn)就是它不是一個數(shù)據(jù)庫，而是由一堆數(shù)據(jù)庫節(jié)點(diǎn)共同構(gòu)成的一個分布式網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，對Cassandra 的一個寫操作，會被復(fù)制到其他節(jié)點(diǎn)上去，對Cassandra的讀操作，也會被路由到某個節(jié)點(diǎn)上面去讀取。對于一個Cassandra群集來說，擴(kuò)展性能 是比較簡單的事情，只管在群集里面添加節(jié)點(diǎn)就可以了。

Cassandra是一個混合型的非關(guān)系的數(shù)據(jù)庫，類似于Google的BigTable。其主要功能比 Dynomite（分布式的Key-Value存 儲系統(tǒng)）更豐富，但支持度卻不如文檔存儲MongoDB（介于關(guān)系數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系數(shù)據(jù)庫之間的開源產(chǎn)品，是非關(guān)系數(shù)據(jù)庫當(dāng)中功能最豐富，最像關(guān)系數(shù)據(jù)庫 的。Cassandra最初由Facebook開發(fā)，后轉(zhuǎn)變成了開源項(xiàng)目。它是一個網(wǎng)絡(luò)社交云計算方面理想的數(shù)據(jù)庫。以Amazon專有的完全分布式的Dynamo為基礎(chǔ)，結(jié)合了Google BigTable基于列族（Column Family）的數(shù)據(jù)模型。P2P去中心化的存儲。很多方面都可以稱之為Dynamo 2.0。

CouchDB

所用語言： Erlang

特點(diǎn)：DB一致性，易于使用

使用許可： Apache

協(xié)議： HTTP/REST

雙向數(shù)據(jù)復(fù)制，持續(xù)進(jìn)行或臨時處理，處理時帶沖突檢查，因此，采用的是master-master復(fù)制

MVCC – 寫操作不阻塞讀操作

可保存文件之前的版本

Crash-only（可靠的）設(shè)計

需要不時地進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮

視圖：嵌入式 映射/減少

格式化視圖：列表顯示

支持進(jìn)行服務(wù)器端文檔驗(yàn)證

支持認(rèn)證

根據(jù)變化實(shí)時更新

支持附件處理

因此， CouchApps（獨(dú)立的 js應(yīng)用程序）

需要 jQuery程序庫

最佳應(yīng)用場景：適用于數(shù)據(jù)變化較少，執(zhí)行預(yù)定義查詢，進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計的應(yīng)用程序。適用于需要提供數(shù)據(jù)版本支持的應(yīng)用程序。

例如：CRM、CMS系統(tǒng)。 master-master復(fù)制對于多站點(diǎn)部署是非常有用的。

和其他數(shù)據(jù)庫比較，其突出特點(diǎn)是：

◆ 模式靈活 ：使用Cassandra，像文檔存儲，你不必提前解決記錄中的字段。你可以在系統(tǒng)運(yùn)行時隨意的添加或移除字段。這是一個驚人的效率提升，特別是在大型部 署上。

◆ 真正的可擴(kuò)展性 ：Cassandra是純粹意義上的水平擴(kuò)展。為給集群添加更多容量，可以指向另一臺電腦。你不必重啟任何進(jìn)程，改變應(yīng)用查詢，或手動遷移任何數(shù)據(jù)。

◆ 多數(shù)據(jù)中心識別 ：你可以調(diào)整你的節(jié)點(diǎn)布局來避免某一個數(shù)據(jù)中心起火，一個備用的數(shù)據(jù)中心將至少有每條記錄的完全復(fù)制。

◆ 范圍查詢 ：如果你不喜歡全部的鍵值查詢，則可以設(shè)置鍵的范圍來查詢。

◆ 列表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) ：在混合模式可以將超級列添加到5維。對于每個用戶的索引，這是非常方便的。

◆ 分布式寫操作 ：有可以在任何地方任何時間集中讀或?qū)懭魏螖?shù)據(jù)。并且不會有任何單點(diǎn)失敗。

問度娘，啥都有。

無效的values口令字符串是什么意思

values:值，數(shù)據(jù) 在非事物型的nosql數(shù)據(jù)庫中，例如redis數(shù)據(jù)庫是：key-values數(shù)據(jù)庫，俗稱：鍵-值 values就是數(shù)據(jù)，他對應(yīng)的是key值，程序可以通過getValues(key) 的方式來獲取數(shù)據(jù)。

文章題目：nosql空格字符串,nosql字符串命令
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