pandas 處理 json 檔案
介紹cd ~/code
wget
user_study.json 檔案部分內容展示如下：
可以看到，檔案中每一項為使用者學習記錄，代表某使用者的某一次學習，其中每一項字段含義如下：
user_id 使用者 id
lab 實驗名稱
course 課程名稱
minutes 學習分鐘數
created_at 學習時間
在本挑戰中，你需要在 ~/code/analysis.py python 檔案中編寫乙個解析並統計學習資料的函式 analysis，analysis 函式接受兩個引數。第乙個引數為學習資料 json 檔名稱，其檔案內容格式和 user_study.json 檔案格式一致，第二個引數為使用者 id。你需要使用 pandas 讀取 json 檔案，並從中統計出第二個引數指定的使用者 id 的學習次數和總學習分鐘數，也就是說函式將返回兩個值，第乙個為指定使用者的學習次數(即資料檔案中該使用者的資料有多少條)，第二個為指定使用者的總學習分鐘數。 示例**：
# 需要使用 json 包解析 json 檔案
import json
import pandas as pd
def analysis(file, user_id):
times = 0
minutes = 0
補充**：
1. 使用 pandas 讀取資料
2. 使用 pandas 選擇資料
return times, minutes
目標函式名必須是 analysis ；
**必須寫入 ~/code/analysis.py 檔案中；
analysis 函式接受兩個引數，第乙個引數是 json 檔名稱，第二個引數是使用者 id；
analysis 函式返回兩個值，第乙個值是指定使用者的學習次數，第二個值是指定使用者的學習分鐘數；
如果傳遞給 analysis 函式的檔案不存在或者使用者 id 不存在時返回 0 即可；
提示語pandas 中的 pandas.read_json 可以讀取 json 檔案；
pandas 的 dataframe 資料集可以使用形如 df[df['user_id'] == 5348] 的布林索引過濾出 user_id 列等於 5348 的所有行；
user_study.json 檔案包含的是 json 文字，包含了多項使用者學習資料；
預設實驗環境使用的是 python 3.5，我們的實驗均在 anaconda 包含的 python 3.6.1 下執行。故在除錯指令碼時使用 /home/shiyanlou/anaconda3/bin/python analysis.py 來執行，避免模組匯入出錯的問題。
知識點pandas 基本用法
json 資料檔案處理
dataframe 索引與過濾
棧溢位，記憶體溢位
對於一台伺服器而言，每乙個使用者請求，都會產生乙個執行緒來處理這個請求，每乙個執行緒對應著乙個棧，棧會分配記憶體，此時如果請求過多，這時候記憶體不夠了，就會發生棧記憶體溢位。棧溢位是指不斷的呼叫方法，不斷的壓棧，最終超出了棧允許的棧深度，就會發生棧溢位，比如遞迴操作沒有終止，死迴圈。可以把記憶體比作...
linux 記憶體溢位排查 mysql記憶體溢位處理
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mysql防止記憶體溢位 mysql記憶體溢位處理
主庫實列發生oom，例項程序由於占用記憶體達到linux系統的最大閾值，導致linux系統kill了mysql例項程序，可以通過如下方式檢視mysql使用了多少記憶體 檢視每個執行緒占用多少記憶體，然後乘以正在執行的執行緒 也就是排查sleep的 select read buffer size re...