Python 中的数据处理技巧：高效数据操作的艺术
Python 在数据处理方面表现卓越，为开发者提供了丰富的工具和库以简化数据操作。在本文中，我们将探讨 Python 中数据处理的一些技巧，包括数据清洗、数据转换以及优化数据操作的最佳实践。通过掌握这些技巧，您可以在 Python 中更加高效地处理和分析数据。
一文详解K8s环境下Job类日志采集方案
本文介绍了K8s中Job和Cronjob控制器用于非常驻容器编排的场景，以及Job容器的特点：增删频率高、生命周期短和突发并发大。文章重点讨论了Job日志采集的关键考虑点，包括容器发现速度、开始采集延时和弹性支持，并对比了5种采集方案：DaemonSet采集、Sidecar采集、ECI采集、同容器采集和独立存储采集。对于短生命周期Job，建议使用Sidecar或ECI采集，通过调整参数确保数据完整性。对于突发大量Job，需要关注服务端资源限制和采集容器的资源调整。文章总结了不同场景下的推荐采集方案，并指出iLogtail和SLS未来可能的优化方向。