Mastering Pandas

If you are interested in quantitative finance, financial modeling, and trading, or simply want to learn how Python and pandas can be applied to finance, then this book is ideal for you. Some knowledge of Python and pandas is assumed. Interest in financial concepts is helpful, but no prior knowledge is expected.

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If you’re a software engineer, big data infrastructure engineer, or Elasticsearch developer, you’ll find this book useful. This Elasticsearch book will also help data professionals working in the e-commerce and FMCG industry who use Elastic for metrics evaluation and search analytics to get deeper insights for better business decisions. Prior experience with Elasticsearch will help you get the most out of this book.

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本书主要展示如何使用Elasticsearch构建可扩展的搜索应用程序。书中覆盖了Elasticsearch的主要特性，从使用不同的分析器和查询类型进行相关性调优，到使用聚集功能进行实时性分析，还有地理空间搜索和文档过滤等更多吸引人的特性。 全书共分两个部分，*部分解释了核心特性，内容主要涉及Elasticsearch的介绍，数据的索引、更新和删除，数据的搜索，数据的分析，使用相关性进行搜索，使用聚集来探索数据，文档间的关系等；第二部分介绍每个特性工作的更多细节及其对性能和可扩展性的影响，以便对核心功能进行产品化，内容主要涉及水平扩展和性能提升等。此外，本书还有6个附录（网上下载），提供了读者应该知道的特性，展示了关于地理空间搜索和聚集，如何管理Elasticsearch插件，学习在搜索结果中如何高亮查询单词，在生产环境中用来协助管理Elasticsearch的第三方的监控工具有哪些，如何使用Percolator过滤为多个查询匹配少量文档，如何使用不同的建议器来实现自动完成的功能。

Rust实战 视频教程

在进行性能测试时，我们需要对测试结果进行监控和分析，以便于及时发现问题并进行优化。 Locust在内存中维护了一个时间序列数据结构，用于存储每个事件的统计信息。 这个数据结构允许我们在Charts标签页中查看不同时间点的性能指标，但是正因为Locust WebUI上展示的数据实际上是存储在内存中的。所以在Locust测试结束后，这些数据将不再可用。 如果我们需要长期保存以便后续分析测试数据，可以考虑将Locust的测试数据上报到外部的数据存储系统，如InfluxDB，并使用Grafana等可视化工具进行展示和分析。