Который.NET клиент Memcached Вы используете, EnyimMemcached по сравнению с BeITMemcached? [закрытый]

Это добавит дополнительную дату к вашему фрейму данных.

import pandas as pd
import datetime as dt

ddict = {
    'Date': ['2014-12-29','2014-12-30','2014-12-31','','','','',]
    }

data = pd.DataFrame(ddict)
data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'])

def fill_dates(data_frame, date_col='Date'):
    ### Seconds in a day (3600 seconds per hour x 24 hours per day)
    day_s = 3600 * 24

    ### Create datetime variable for adding 1 day
    _day = dt.timedelta(seconds=day_s)

    ### Get the max non-null date
    max_dt = data_frame[date_col].max()

    ### Get index of missing date values
    NaT_index = data_frame[data_frame[date_col].isnull()].index

    ### Loop through index; Set incremental date value; Increment variable by 1 day
    for i in NaT_index:
        data_frame[date_col][i] = max_dt + _day
        _day += dt.timedelta(seconds=day_s)

### Execute function
fill_dates(data, 'Date')

Исходный кадр данных:

        Date
0 2014-12-29
1 2014-12-30
2 2014-12-31
3        NaT
4        NaT
5        NaT
6        NaT

После запуска функции:

        Date
0 2014-12-29
1 2014-12-30
2 2014-12-31
3 2015-01-01
4 2015-01-02
5 2015-01-03
6 2015-01-04
38
задан Community 23 May 2017 в 12:13
поделиться

2 ответа

Мы протестировали оба и нашли, что Enyim выполнил лучшее для нашего ожидаемого сценария использования: многие (но не миллионы) кэшируемые объекты и миллионы кэша - получают запросы (средняя загрузка параллелизма веб-сайта = 16-20 запросов.)

Наш показатель производительности измерял время от выполнения запроса к инициализации объекта в памяти на сервере вызова. Обе библиотеки выдержали бы задание, но enyim клиент был предпочтен в нашем тестировании.

19
ответ дан jro 27 November 2019 в 03:55
поделиться

Я нашел, что Enyim работает лучше всего. Он прост в использовании, надежен и быстр:)

3
ответ дан 27 November 2019 в 03:55
поделиться
Другие вопросы по тегам:

Похожие вопросы: