小编j d*_*doe的帖子

因此，我使用API​​提取了一些json数据，它最初看起来像这样：

{
 "result": {
"elements": [
  {
    "id": "SV_3s0FmbrNancSmsB",
    "name": "Test Survey",
    "ownerId": "sdfsdfasdf",
    "lastModified": "2016-08-09T21:33:27Z",
    "isActive": false
  },
  {
    "id": "SV_dgJOVyJvwZR0593",
    "name": "Test Survey",
    "ownerId": "sdfdsfsdfs",
    "lastModified": "2016-08-04T17:53:37Z",
    "isActive": true
  }
],
"nextPage": null
  },
 "meta": {
 "httpStatus": "200 - OK"
}
}

因此，我想使用Python在此JSON中提取所有ID，这是我的代码：

url = "random.com"

headers = {
'x-api-token': "dsfsdagdfa"
}

response = requests.get(url, headers=headers)

data = json.loads(response.text)

id_0 = data['result']['elements'][0]['id']

print(id_0)

这基本上将只打印创建的数组中的第一个ID。我将如何获取所有ID？

所以基本上对于类我们使用if else,其中用户输入一个字符串,如果该字符串是正确的,我们为特定变量赋值.我的代码似乎很好,但出于某种原因,当我运行它并使用完全字符串测试程序运行if并转到else,并打印else,即使我们的if是真的.这是我的代码:(我在开始时初始化了所有变量,但这里没有包含它们.

value = Console.ReadLine();

        if (value == "ATX")
        {
            number1 = 3;
        }
        if (value == "XTS")
        {
            number1 = 34;
        }
        if (value == "CTS")
        {
            number1 = 2;
        }
        else
        {
         number1 = 0;
        }

Console.WriteLine(number1);

所以基本上如果我输入ATX或XTS我得到number1 = 0,但是如果我做了CTS那么number1 = 2.这里出了什么问题？

所以我有json数据看起来像这样:

"responses":[
{
  "ResponseID" : "R_1mhpDCQzIOlVfPT",
  "ResponseSet" : "Default Response Set",
  "IPAddress" : "",
  "StartDate" : "2016-08-04 11:52:36",
  "EndDate" : "2016-08-04 11:52:53",
  "RecipientLastName" : "",
  "RecipientFirstName" : "",
  "RecipientEmail" : "",
  "ExternalDataReference" : "",
  "Finished" : "1",
  "Status" : "1",
  "Q5" : "",
  "Q6" : "",
  "Q7" : "",
  "Q8" : "",
  "Q9" : "",
  "Q10" : "",
  "Q11" : "",
  "Q12" : "",
  "LocationLatitude" : "33.414794921875",
  "LocationLongitude" : "-111.90930175781",
  "LocationAccuracy" : "-1"
},

我基本上想要把所有的Q都放在json中的Questions数组中.输出应该如下所示:

"responses":[
{
  "ResponseID" : "R_1mhpDCQzIOlVfPT", …

假设我有一个包含 1,000,000 个 ID 的数据集。我将如何按范围对 100 个分区进行分区。我在 Scala 中看到了 RangePartitioner 类，但它似乎在 PySpark API 中不可用。

我有一个非常大的数据集，目前正在按唯一 ID 进行分区，但这会创建太多分区。我想知道 PySpark 中范围分区的最佳实践

df.write.partitionBy('unique_id').mode('overwrite').csv(file://test/)

这会将每个 id 放在自己的分区中。

我似乎在 PySpark 中找不到任何关于范围分区的文档。