merge

git分支的合并

送分小仙女□ 提交于 2020-03-08 18:31:11
一、如何分支的合并 在git中,可以使用git merge 和git rebase两个命令来进行分支的合并。 git merge 和git rebase在大体上都差不多,下文主要以git merge来例来讲解分支的合并流程。 如果你想了解分支合并的更多内容,请阅读《 git merge简介 》,《 git rebase简介(基本篇) 》和《 git rebase简介(高级篇) 》。 git merge命令示例: $ git merge branchname 这个命令把分支"branchname"合并到了当前分支里面。 如有冲突(冲突--同一个文件在远程分支和本地分支里按不同的方式被修改了);那么命令的执行输出就像下面一样 $ git merge next 100% (4/4) done Auto-merged file.txt CONFLICT (content): Merge conflict in file.txt Automatic merge failed; fix conflicts and then commit the result. 在有问题的文件上会有冲突标记,在你手动解决完冲突后就可以把此文件添 加到索引(index)中去,用git commit命令来提交,就像平时修改了一个文件 一样。 如果你用gitk来查看commit的结果,你会看到它有两个父分支

SSIS 连接数据

你离开我真会死。 提交于 2020-03-06 19:00:19
通常情况下,ETL方案需要同时访问两个或多个数据源,并把结果合并为单个数据流,输出到目标表中。为了向目标表中提供统一的数据结构,需要把多个数据源连接在一起。数据连接的另外一种用法,就是根据现有的数据,向目标表中添加数据,或者更新现有的数据。这种方案是把源数据与现有的数据进行比较,以便找到需要更新的数据行,或者需要添加的数据。在设计ETL方案时,连接数据可以使用SSIS的转换(Lookup和Merge Join)组件,或者直接在关系型数据库内部执行,而后者性能更高。 一,SSIS 连接 查找转换以嵌套循环(Nested Loop)的方式实现连接操作,该组件被设计为以同步方式进行连接操作,这意味着在进行转换的时候,查找转换不会阻塞数据流管道,但是,在全缓存(Full Cache)模式下,当组件加载查找数据集的内部缓存时,可能会阻塞包一段时间,阻塞时间的长短由加载查找数据集的时间来决定。 合并连接(Merge Join)转换也可以实现连接操作,通常情况下,它比查找转换更适合做连接操作,转换的性能更高。相比查找转换,合并连接对输入数据的要求更严格: 两个输入的数据必须是有序的 ; 设置连接类型 ,Merge Join支持Inner Join,Left Join和Full Join三种连接类型; 设置比较列的映射,Merge Join只支持等值连接,自动按照排序列设置比较列的映射;

Merge Keys by common value from the same dictionary

心已入冬 提交于 2020-03-06 04:38:12
问题 Let's say that I have a dictionary that contains the following: myDict = {'A':[1,2], 'B': [4,5], 'C': [1,2]} I want to create a new dictionary, merged that merges keys by having similar values, so my merged would be: merged ={['A', 'C']:[1:2], 'B':[4,5]} I have tried using the method suggested in this thread, but cannot replicate what I need. Any suggestions? 回答1: What you have asked for is not possible. Your keys in the hypothetical dictionary use mutable lists. As mutable data can not be

Merge Keys by common value from the same dictionary

 ̄綄美尐妖づ 提交于 2020-03-06 04:38:06
问题 Let's say that I have a dictionary that contains the following: myDict = {'A':[1,2], 'B': [4,5], 'C': [1,2]} I want to create a new dictionary, merged that merges keys by having similar values, so my merged would be: merged ={['A', 'C']:[1:2], 'B':[4,5]} I have tried using the method suggested in this thread, but cannot replicate what I need. Any suggestions? 回答1: What you have asked for is not possible. Your keys in the hypothetical dictionary use mutable lists. As mutable data can not be

Python实现数据按ID合并(同EXCEL中Vlookup函数实现数据横向合并)

安稳与你 提交于 2020-03-06 04:05:26
EXCEL中Vlookup函数实现数据横向合并,SAS中也是用merge实现横向合并,SQL中则是内连接inner join 左连接和右连接,意义都是等同的。 如下为python中的根据关键词合并代码: import pandas as pd #路径中文则加r,econding指定读取带文本的文件 data1 = pd . read_excel ( '1.xlsx' , encoding = 'utf-8' ) #指定sheet名读取,添加参数sheet_name = 'AAA' data2 = pd . read_excel ( '2.xlsx' , encoding = 'utf-8' ) all_data = pd . merge ( data1 , data2 , left_on = '客户ID' , right_on = 'CRM客户号' , how = 'left' ) # merge中也可添加on = ['key1','key2']可多列关键词 #print(all_data) all_data . to_excel ( '3.xlsx' ) 是不是很简单,so easy,只用到了个merge函数, merge ( left_dataname , right_dataname , how = 'inner' , on = None , left_on = None ,

团队作业Week16

有些话、适合烂在心里 提交于 2020-03-06 03:40:34
在吹牛之前,先回答这个问题: 如果你的团队来了一个新队员,有一台全新的机器, 你们是否有一个文档,只要设置了相应的权限,她就可以根据文档,从头开始搭建环境,并成功地把最新、最稳定版本的软件编译出来,并运行必要的单元测试? (在这过程中,不需要和老队员做任何交流) 我们的团队留有必要的文档,但不是每一个细节都花大量笔墨描述——所以只要新队员有充分的经验和正常的智力水平,是能够复现系统的(我们无法教会一个0基础的人布置这个系统) 你的团队的源代码控制在哪里?用的是什么系统?如何处理文件的锁定问题? 场景: 程序员果冻正在对几个文件进行修改,实现一个大的功能, 这时候,程序员小飞也要改其中一个文件,快速修复一个问题。怎么办? 一个代码文件被签出 (check out) 之后,另一个团队成员可以签出这个文件,并修改,然后签入么? 有几种设计,各有什么优缺点? 例如,签出文件后,此文件就加锁,别人无法签出; 或者, 所有人都可以自由签出文件 我们的团队源代码控制使用git,代码仓库位于github,我们在协作中约定尽量以文件为单位,即每个文件有一个主要负责人,一般这个文件由该负责人编写更新,所以避免了上述情况的发生。如果另一个人需要修改文件,可以让负责人修改,抑或确定负责人暂时不修改该文件的前提下,再修改该文件(通常是由于负责人没有时间才采取这个行为) 如何看到这个文件和之前版本的差异?

总结自己的Git常用命令

走远了吗. 提交于 2020-03-06 02:25:46
总结自己的Git常用命令 使用git也有一段时间了,把自己常用的命令用自己的描述记录起来,方便自己备忘也方便其他人参考。 目录: 最基本的命令 : git clone 拷贝并跟踪远程的master分支。跟踪的好处是以后可以直接通过pull和push命令来提交或者获取远程最新的代码,而不需要指定远程分支名字。 git submodule init git submodule update 参考示意图 HEAD 指向当前的commit 对象(可以想象为当前分支的别名),同时也用来表明我们在哪个branch上工作。所以当我们使用HEAD来操作指针的时候,其实就是不改变当前的commit的指向。 对照这张图来理解两段提交,工作区(working tree),暂存区(index)和 branch之间的关系 显示信息类命令 git ls-files -u 显示冲突的文件,-s是显示标记为冲突已解决的文件 git diff 对比工作区和stage文件的差异 git diff --cached 对比stage和branch之间的差异 git branch 列出当前repository下的所有branch git branch --a 列出local 和remote下的所有branch git ls-files --stage 检查保存在stage的文件 git log

【git】git分支的合并

旧时模样 提交于 2020-03-05 05:41:19
原文: http://gitbook.liuhui998.com/3_3.html http://gitbook.liuhui998.com/5_3.html 一、如何分支的合并 在git中,可以使用git merge 和git rebase两个命令来进行分支的合并。 git merge 和git rebase在大体上都差不多,下文主要以git merge来例来讲解分支的合并流程。 如果你想了解分支合并的更多内容,请阅读《 git merge简介 》,《 git rebase简介(基本篇) 》和《 git rebase简介(高级篇) 》。 git merge命令示例: $ git merge branchname 这个命令把分支"branchname"合并到了当前分支里面。 如有冲突(冲突--同一个文件在远程分支和本地分支里按不同的方式被修改了);那么命令的执行输出就像下面一样 $ git merge next 100% (4/4) done Auto-merged file.txt CONFLICT (content): Merge conflict in file.txt Automatic merge failed; fix conflicts and then commit the result. 在有问题的文件上会有冲突标记,在你手动解决完冲突后就可以把此文件添 加到索引

Pandas - Merge one dataframe with itself only partially

会有一股神秘感。 提交于 2020-03-04 23:16:06
问题 This is a follow up question from the following Question: Pandas Similarity Matching The ultimate goal of the first question was to find a way to similarity match each row with another if they have the same CountryId . Here is the sample dataframe: df = pd.DataFrame([[1, 5, 'AADDEEEEIILMNORRTU'], [2, 5, 'AACEEEEGMMNNTT'], [3, 5, 'AAACCCCEFHIILMNNOPRRRSSTTUUY'], [4, 5, 'DEEEGINOOPRRSTY'], [5, 5, 'AACCDEEHHIIKMNNNNTTW'], [6, 5, 'ACEEHHIKMMNSSTUV'], [7, 5, 'ACELMNOOPPRRTU'], [8, 5, 'BIT'], [9, 5

Upsert / merge tables in SQLite

风格不统一 提交于 2020-03-04 18:58:52
问题 I have created a database using sqlite3 in python that has thousands of tables. Each of these tables contains thousands of rows and ten columns. One of the columns is the date and time of an event: it is a string that is formatted as YYYY-mm-dd HH:MM:SS , which I have defined to be the primary key for each table. Every so often, I collect some new data (hundreds of rows) for each of these tables. Each new dataset is pulled from a server and loaded in directly as a pandas data frame or is