mongodb相关书籍推荐(mongodb权威指南)

从python基础到爬虫的书有什么值得推荐

1、python书籍推荐有：《Python编程：从入门到实践》《Head-FirstPython(2ndedition)》《“笨方法”学Python》《Python程序设计（第3版）》《像计算机科学家一样思考Python（第2版）》。

2、比如：适合初学者的Python书籍《Python编程：从入门到实践》埃里克·马瑟斯的这本《Python编程：从入门到实践》是一本快速，全面的Python语言入门教程，适合初学者，他们希望学习Python编程并能够编写出有用的程序。

3、(1)《深度学习》深度学习挺有名的书，理论深度足够。俗称“花书”。(2)《利用Python进行数据分析》用python做数据分析就得读这本。读书破万卷，下笔如有神。这句古话说来是有道理的。

哪本入门级的学习数据库的书最值得推荐?

1、《浅显易懂数据分析》数据分析入门首先本。类似于小说的生动办法，浅显易懂形象生动地诠释了数据分析的根底进程，试验办法，最优化办法/假定查验法袭弊锋/贝叶斯核算法/等等办法论，让读者可以对剖析概念有个全面的认知。

2、这本书以习题的方式引导读者一步一步学习编程，从简单的打印一直讲到完整项目的实现，让初学者从基础的编程技术入手，最终体验到软件开发的基本过程。Zed Shaw完善了这个堪称世上最好的Python学习系统。

3、入门类书籍推荐 ：《MySQL必知必会》 这本书英文原版名是很标题党的《Teach Yourself SQL in 10 Minutes》，却是最好的数据库入门书，在Amazon上长期排在数据库销售榜首。

4、《MySQL必知必会》推荐理由：这本书把SQL写的非常简单，SQL确实也很简单，其实 pandas 就已可以实现很多数据管理的工作，而了解 SQL 的意义在于融入到实际的数据使用的场景。

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3、今天进一步学习MongoDB，学习资料是《MongoDB权威指南》，详细见如下封面： 在阅读过程中发现了如下错误： 第一处：P29页批量插入，在书中讲到可以利用batchInsert函数实现批量插入，我运行时候发现系统提示没有这个方法。

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怎样进行大数据的入门级学习

新手学习大数据可以通过自学或是培训两种方式。想要自学那么个人的学历不能低于本科，若是计算机行业的话比较好。

：首先我们先说一下，大数据要学哪些东西，让大家对于这门技术有个基本的概念。

通过案例来学习大数据，还会积累一定的行业场景知识，这也会增加学习者的大数据落地应用经验。注重交流初学者往往会遇到很多问题，而在这些问题当中，最为重要的问题就包括学习的方向和脉络。

在学习大数据的过程中，初学者往往会遇到很多问题，而在这些问题当中，最为重要的问题就包括学习的方向和脉络，如果能够把握住学习大数据的关键问题，那么往往会提升学习效率，这就要求初学者要在学习的不同阶段多与大数据专家进行交流。

EXCEL内置的函数很多，有些函数是特定专业领域的，在实际工作使用中并非都能用到，因此不用把每个函数的语法结构和参数内容都进行掌握。

你也不一定能够完全消化，很多时候学大数据，就处于一知半解的状态当中，感觉自己学的不错，翻篇继续下个大数据知识点的学习，然后碰到之前看过的内容，感觉还是不过关，不得不往前翻，这经常性在自学大数据中出现。

程式设计师必读的专业书籍推荐

1、对于计算机从业人员来说，本书是一本必读的程序设计语言方面的参考书。《计算机程序的构造和解释》豆瓣评分：5 成型于美国麻省理工学院（MIT）多年使用的一本教材，1984年出版，1996年修订为第二版。

2、《浪潮之巅》就是一本可以用来系统了解当今科技产业发展的好书，在这本书中我们可以看到无数企业在时代浪潮中起起伏伏，有的变成科技巨头，有的消散在浪花之中。

3、程式设计师必读的专业书籍 深入理解Scala 来自资深实践者的深刻洞见 Scala之父作序推荐 “权威并且易于理解”。——Martin Odersky Scala之父 “带你深入Scala的内部工作机制”。

4、各个领域的设计法则：通过知名设计师分析自己设计的作品，与读者一起分享宝贵的经验。这些案例几乎涵盖所有平面设计的领域。《写给大家看的设计书》 实例丰富，简明易读，适合设计专业学生以及从事设计相关行业的读者阅读。

5、(1)《Java面向对象编程》，这是做Java编程员的启蒙书籍，面向对象编程的编程思维是现代程序员必须具备的一大技能。

【MongoDB】探讨《MongoDB权威指南》书籍中的几点错误

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这是因为数据库具有隐式转换功能。所谓隐式转换是指：数据的类型的转换通常是由编译系统自动进行的，不需要人工干预，所以被称为隐式类型转换。

今天花点时间浏览了一下MongoDB的权威指南。MongoDB几个推荐的亮点：丰富的数据模型扩展性好丰富的弄能速度快易于管理上面这几个亮点对于数据仓库而言优势不是很明显。

存储在mongodb中的时间是标准时间UTC +0：00 而咱们中国的失去是+00 。不知道你用的是什么语言，就我所知道的C#的驱动支持一个特性，将实体的时间属性上添加上这个特性并指时区就可以了。

这将会创建一个含有 MD5 字符串的密钥文件，但是由于其中包含了一些噪音，我们需要对他们清理后才能正式在 MongoDB 中使用。grep 命令的作用的是把将空格等我们不想要的内容过滤掉之后的 MD5 字符串打印出来。