DB.py优化的Python对象数据库

Redis Python 客户端，给你了一个高效、简便的方式与 Redis 进行交互。作为一个高性能的键值存储系统，Redis 在缓存、消息队列、实时等场景里应用广泛。而通过`redis-py`，你可以在 Python 中方便地进行 Redis 操作。你只需要简单地安装它，就能连接到 Redis 服务器，进行如字符串、哈希、列表等数据类型的基本操作。如果你有缓存需求，像计数器、存储用户数据等功能，`redis-py`适合。你可以通过它实现各种常见的 Redis 数据类型操作，像设置和获取键值、推入和弹出列表元素等都可以轻松搞定。而且，`redis-py`还有良好的文档支持，使用起来也比较直观。

在大数据处理的世界里，Apache HBase是一种分布式的、面向列的NoSQL数据库系统，特别适合于存储大量半结构化数据。HBase的分布式特性使其在大数据场景下表现出色。Python作为一门强大的编程语言，其社区提供了丰富的库来与HBase进行交互。然而，有时候在尝试通过from hbase import Hbase导入HBase模块时，可能会遇到ImportError，这通常是由于Python标准库中的hbase模块存在问题或不兼容。为了解决这个问题，开发者通常会寻找替代方案。两个常见的替代方案是Hbase.py和ttypes.py。这些文件重构了原始HBase库的关键组件，允许在Pyt

DB2 的数据库对象学习资料，整理得还挺全，尤其适合刚上手或者想补课的你。空间管理、系统视图、表空间类型这几个点讲得比较细，配合例子看起来也不累。嗯，像那个 DMS 示例就挺实用，手把手教你建表空间。你要是对 DB2 的表结构还不是熟，或者总搞不清 SMS 和 DMS 的区别，看看这几个链接，绝对不亏。

适用于 Python 3.2 版本，实现与 MySQL 数据库交互操作的工具。

用 Matlab 打 UDP 包还想简单点？那你得看看py_udp。它的核心想法就是：借助 Python 来帮 Matlab 搞定 UDP 的收发，轻便、纯粹，配置起来也不复杂。 py_udp 的定位挺清晰的，它不是要替代那些全家桶工具箱，比如 MathWorks 自己的仪器控制工具箱或者 Peter Rydesäter 的那个功能超全的 TCP/UDP/IP Toolbox。而是说，轻量场景下，让你用最少的代码收发 UDP 包，够用、顺手就行。 跨平台通信也没问题。你可以在一台机器上跑两个 Matlab 会话彼此聊天，也可以一边 Matlab、一边 Python 脚本，两头用 UDP 打通，

这段Python代码用于连接MySQL数据库并执行1000次查询，以测试数据库的SELECT性能。

对象联系图的组成包括对象类型、属性值和联系。对象类型定义了单值属性和多值属性的基本数据类型。联系定义了对象间的嵌套或引用关系，以及超类和子类之间的联系。

rasta_py是基于RASTA-PLP和MFCC工具的Python实现。在rasta-mat（Matlab代码）中使用的相对SpecTrA感知线性预测（RASTA PLP）和梅尔频率倒谱系数（MFCC）在此被转换为Python。为了正确运行，需要使用librosa、scipy、numpy和spectrum库。尽管数据类型在此Python版本中为float32，在Matlab中为double，因此可能存在一些细微的差异。

本程序展示了如何使用 waitforbuttonpress 和 gco 函数来选择图形对象。它绘制正弦和余弦函数图像，允许用户选择任意对象并查看其属性。当按下键盘时程序将终止。