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镜像与容器的关系

1、根据镜像(基础镜像或者自定义镜像)去创建容器
2、在创建好的容器中执行操作，将改动后的容器保存为一个新的镜像
3、根据新的镜像创建容器

查看docker的安装信息：docker info

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安装

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install.packages("mailR")

使用

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library(mailR)
# 发件人邮箱
sender <- "sender@abc.com"
# 收件人邮箱
recipients <- c("recipients1@abc.com","recipients2@abc.com")
send.mail(from = sender,
          to = recipients,
          # 邮件标题
          subject="Subject of the email",
          # 邮件内容
          body = "Body of the email",
          # smtp信息
          smtp = list(
            host.name = "...com.cn",
            port = 25,
            user.name = "sender@abc.com",
            passwd = "...", 
            ssl = FALSE
            ),
          authenticate = TRUE,
          send = TRUE
          )

That’s all.
Happy writing!

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简介

R中可用于数据可视化图形创建的包很多，比如ggplot2,plotly都是大家耳熟能详的包。
但在工作中我发现有时用Echarts创建的图表反而更容易为人接受，所以就使用htmlwidgets创建了一个Recharts包，便于平时使用Echarts。
这边文章讲的并不是如何使用htmlwidgets创建包，而是如何使用Recharts包创建图形。

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每个Shiny app包含两部分的文件：ui.R(a user-interface definition),server.R(a server script)。
ui.R定义app界面输入、输出格式和布局，server.R接受输入值，进行数据的处理计算，并将结果传递至ui.R进行展示。

ui.R

shiny包:fluidPage

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shinyUI(fluidPage(...))
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Mysql

使用RMySQL包链接Mysql数据库。

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# 引用包
library("DBI")
library("RMySQL")
# 建立链接
test <- dbConnect(MySQL(),dbname="xxx",username="xxx", password="xxx",host="127.0.0.1",port=3306)
# 查询数据
result <- dbGetQuery(test,"SELECT * FROM table")
# 关闭链接
dbDisconnect(test)
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数据框概括

数据框是由n个相同长度的向量按列合并的一张表，每列的数据类型可以不同。

数据框是一个特殊的list,list的每个元素都是长度相同的向量。

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# stringsAsFactors = FALSE,字符串不会被转换成fator类型
> df <- data.frame(x=1:3,y=c('a','b','c'),stringsAsFactors = FALSE)
> df
  x y
1 1 a
2 2 b
3 3 c

# 3行
> nrow(df)
[1] 3

# 2列
> ncol(df)
[1] 2

# 列名称为'x'的列
> df$x
[1] 1 2 3

# 第1列
> df[,1]
[1] 1 2 3

# 第1行
> df[1,]
  x y
1 1 a

# 合并行，需要保证数据类型和长度符合
> rbind(df,c(4,'d'))
  x y
1 1 a
2 2 b
3 3 c
4 4 d

# 合并列，需要保证长度符合
> cbind(df,'z'=4:6)
  x y z
1 1 a 4
2 2 b 5
3 3 c 6
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简介

向量是R中最常见的数据结构之一，它由一组同类型(character,integer,boolean…)的数据构成。
R中单个的数据，如数字1，字符串’abc’都可以视为长度为1的向量。

创建向量

使用c()创建向量，会将所有数据强制转换为一种数据类型

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> c(2,4,6)
[1] 2 4 6

# 数值1强制转换为字符串'1'
> c('a',1)
[1] "a" "1"

# boolean值FALSE强制转换为字符串'FALSE'
> c('a',11==111)
[1] "a"     "FALSE"

# boolean值FALSE强制转换为数值0
> c(1,11==111)
[1] 1 0
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pipelines.py中的类

创建好scrapy项目(项目名称为test0)后，pipelines.py内会有一个默认的pipelines类，如下所示。

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# 当spider.py将提取的item结果提交至pipelines.py后，
# 会默认首先调用Test0Pipeline类中的process_item方法对item数据进行处理。
class Test0Pipeline(object):
    def process_item(self, item, spider):
        return item

我们可以对类名进行修改，比如因为数据需要存储到Mysql数据库，我将类名改为class MysqlPipeline(object)。
但修改类名的同时需要记得去修改settings.py中的设置，否则程序会报错。

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# 修改前
ITEM_PIPELINES = {'test0.pipelines.Test0Pipeline': 300}
# 修改后
ITEM_PIPELINES = {'test0.pipelines.MysqlPipeline': 300}

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