在最近的一次环保数据维护中,由于自己疏忽导致数据库中TP值并未有效记录,还好历史趋势有相关记录,问题是我该如何将.H24文件记录导出?在逛论坛后,无意发现一款工具解决了我的燃眉之急-HTD2CSV.exe,一款大牛写的工具.特此使用,供大家参考. 1.使用要点 该工具有两种使用方法: 1.使用HTD2CSV.grf 2.使用cmd命令. 亲测使用第一种方法成功导出. 2.使用过程 1.将文件夹中的HTD2CSV.exe放入ifix安装目录APP中 2.将HTD2CSV.grf放入ifix安装目录…

1. 环境. Python:3.6.1 Python IDE:pycharm 系统:win7 2. 简单示例 import pymongo # mongodb服务的地址和端口号mongo_url = "127.0.0.1:27017" # 连接到mongodb,如果参数不填,默认为“localhost:27017”client = pymongo.MongoClient(mongo_url) #连接到数据库myDatabaseDATABASE = "myDatabase&qu…

pandas和SQL数据分析实战视频教程 https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1006383008&share=2&shareId=400000000398149 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Apr 4 18:04:06 2016 @author: Toby,qq:231469242,原创版权 """ i…

@ 目录 了解json整体格式 转换格式 提取key和value 使用pandas写入csv 了解json整体格式 这里有一段json格式的文件,存着全球陆地和海洋的每年异常气温(这里只选了一部分):global_temperature.json { "description": { "title": "Global Land and Ocean Temperature Anomalies, January-December", "un…

背景:接手的项目中支持导出一批数据,全数量在50W左右.在接手的时候看代码是直接一次查询MySQL获得数据,然后用header函数直接写入csv,用户开始导出则自动下载.但是,在全导出的时候,功能出现了BUG问题. 1.数据量大导致PHP处理脚本运行时间,超过默认限制. 2.数据量过大,导致内存溢出,流程中止. 初版解决方案: 1.通过函数set_time_limit(0);       取消执行时间限制(在导出的函数入口设置,这是合理的,导出的数据量过大了) 2.关于数据过大,内存溢出的解决办…

public void exportCSVFile( HttpServletResponse response, ResultSet rs,String fileName,String headers) throws SQLException { OutputStream o = null; try { // String headers = "用户名, 操作时间, 操作模块, 操作内容";// 标题 headers += "\n"; List<Log>…

参考博客:http://www.cnblogs.com/mingforyou/p/4103132.html 导入jar包javacsv.jar 链接:http://pan.baidu.com/s/1i5IDQ1R 密码:mycm <!--导出csv--><!-- https://mvnrepository.com/artifact/net.sourceforge.javacsv/javacsv --><dependency> <groupId>net.sou…

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-import csvwith open('file.csv','a',newline='') as csvfile: spamwriter = csv.writer(csvfile, dialect='excel') with open('data_2016_1.txt', 'rb') as filein: for line in filein: line_list = line.decode().split('\t…

import pandas as pd import fire import glob import json def text_to_csv(file_name): json_data = json.load(open(file_name, 'r')) df = pd.read_json(json_data) df.to_csv(file_name[:-3] + 'csv') def main(dir): dir = dir.replace("\\", "/")…

http://blog.csdn.net/bryan__/article/details/40715309…