在intranet中用“共享”的方式copy和用ftp方式的copy有什么不同,速度有多少差异,请大家发表各自见解。

wilson_z 2002-07-02 10:52:51
主要疑问是:在程序中可以调用ftp命令传送文件,而怎样传送文件才能和在“网上邻居”中通过共享copy的方式一样?
是否底层都是基于ftp协议,只是共享copy的表象不同?速度有什么差异么?

今晚我会自己试验一下,懂得其中原理的朋友请帮忙回答一下:)
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debussy 2002-07-05
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同样的情况下ftp快点
底层协议不同,你看看RFC就知道
网络共享Copy走的是NetBEUI或SMB
starkbl 2002-07-05
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请问楼上,FTP服务器上的文件要在不同目录之间COPY,又应该如何完成呢?
wilson_z 2002-07-02
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to milpas(我带着我的影子去流浪)
我知道你所的那种情况,它和在命令提示符下使用ftp命令是一样的,但是我说的另一种“共享”copy方式是指用IE去访问局域网中一台机器上的共享文件夹(如:\\servername\foldername),然后copy其中文件时的情况,和ftp一样么?
chao_jian 2002-07-02
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“网上邻居”中通过共享copy应该不是基于ftp协议,而是LAN当前使用的协议
(TCP/IP、NetBuil等)。
milpas 2002-07-02
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用Explorer.exe访问FTP,然后执行的那个COPY可是为和原有的操作保持一致性而已,它调的还是FTP的命令
源码链接: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在本研究中,我们将详细研究如何借助Python执行数据可视化,旨在剖析2018年期间中国四个主要城市——北京、上海、广州以及深圳的空气质量状况。通过绘制反映空气质量指数(AQI)与细颗粒物(PM2.5)变化趋势的图表,我们能够深入理解这些大都市全年的空气环境质量,并明确评估其优良天气所占的比重。 我们必须首先进行数据准备工作。在当前提供的压缩文件内,名为"2018天气"的文件极有可能是数据来源,其中可能收录了涉及四个城市每日空气质量监测的详细信息。这些数据通常涵盖日期、城市名称、AQI数值、PM2.5含量等核心参数。在Python编程环境中,我们惯常运用pandas库来对这类结构化数据进行高效的处理和分析。 1. **数据导入与初步处理**: - 利用`pandas.read_csv()`方法来导入存储为CSV格式的数据资料。 - 数据整理:对数据中的空白项、非正常数值进行修正,保证数据的精确性。 - 调整日期字段的格式,确保其能够适用于时间序列分析的需求。 2. **数据深度分析**: - 针对每个城市的AQI和PM2.5数据执行统计性描述,例如计算平均值、中位数、标准偏差等指标。 - 确定空气质量良好天气的天数,即那些AQI值低于75(依据中国的空气质量评估标准)的日数。 3. **数据呈现**: - 运用matplotlib或seaborn工具绘制折线图,直观展示四个城市在2018年全年的AQI和PM2.5变化动态。 - 可通过采用不同的颜色方案和线条类型来区分不同城市的数据系列。 - 添加必要的图示元素,如日期坐标轴、城市名称标注、图表标题及图例说明,以提升图表的可读...

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