1.直接执行.sql脚本 import numpy as np import pandas as pd import lightgbm as lgb from pandas import DataFrame from sklearn.model_selection import train_test_split from io import StringIO import gc import sys import os hive_cmd = "hive -f ./sql/sql.sql"

一.下载并导入pymysql pip install pymysql && import pymysql db=pymysql.connect(host=) #如果报错host大概率因为没设置允许第三方登陆 cur=db.cursor() cur.execute('show tables;') #注意execute书写 db.commit() #提交才生效 result=cur.fetchall() #取数据,fetchone(n)获取下表对应的数据 print(result) 实验:用p

写的很好 import pymysql conn = pymysql.connect(host = '127.0.0.1',port = 3306,user = 'root',passwd = '123',db = 'sqlexample') #创建连接(连接数据库) cursor = conn.cursor() #创建游标 cursor = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor) #设置游标格式为字典格式,即取值时会以字典的形式呈现 '''

安装hadoop 和 hive我就不多说了,网上太多文章 自己看去 首先,在机器上打开hiveservice hive --service hiveserver -p 50000 & 打开50000端口,然后java就可以使用java连了,需要的jar包我发个图片 就这多jar包,必须的 不多说,直接上代码 package asia.wildfire.hive.service; import java.sql.*; import java.sql.Date; import java.text.S

#hivef.jobtype=commandcommand=hive -f test.sql #test.sql use default;drop table aztest;create table aztest(id int,name string) row format delimited fields terminated by ",";load data inpath '/home/lxl/b.txt' into table aztest;create table azres

dbname = 'db.sqlite3' dbpath = 'D:\\pyweb\\sf\\db.sqlite3' csvpath = pspath #custom thread number tnum = 20 hvsrvs_all =hvsrvs.objects.all() serverips=[] #ls = [] for hvsrv in hvsrvs_all: Phy_ServerIP = hvsrv.serverip serverips.append(Phy_ServerIP) f

Python 3.6.0的sqlite3模块存在一个bug(见issue 29003),无法执行VACUUM语句. 一执行就出现异常: Traceback (most recent call last):  File "D:\desktop\cannot_vacuum.py", line 25, in <module>    conn.execute('VACUUM')sqlite3.OperationalError: cannot VACUUM from within a

CSSDesk body { background-color: #2574b0; } /*! zybuluo */ article,aside,details,figcaption,figure,footer,header,hgroup,nav,section{display:block}audio,canvas,video{display:inline-block;*display:inline;*zoom:1}audio:not([controls]){display:none}html{

CSSDesk body { background-color: #2574b0; } /*! zybuluo */ article,aside,details,figcaption,figure,footer,header,hgroup,nav,section{display:block}audio,canvas,video{display:inline-block;*display:inline;*zoom:1}audio:not([controls]){display:none}html{

http://www.cnblogs.com/wgp13x/p/4934521.html 内容一样,样式好的版本. 使用Hive或Impala执行SQL语句,对存储在Elasticsearch中的数据操作 标签: Hive Impala Elasticsearch Hadoop SQL Elasticsearch for Apache Hadoop [TOC] 摘要: 使用Elasticsearch-SQL可以对存储在Elasticsearch中的数据执行简单的SQL查询操作,然而并不支持多表j

hive语句执行顺序 msyql语句执行顺序 代码写的顺序: select ... from... where.... group by... having... order by.. 或者 from ... select ... 代码的执行顺序: from... where...group by... having.... select ... order by... hive 语句执行顺序 大致顺序 from... where.... select...group by... having

在Hive语句中使用脚本(如python和shell)进行map和reduce:利用命令transform(或者指定map和reduce),配合加入的脚本文件add file 请看:http://www.coder4.com/archives/4052 别名后面as省略也行,空格直接加,如: table app_stats t1, app_data t2; 先举一个小例子: add file ${python_script_path}/lanch_interval_count.py; drop

众所周知,Python通常结合selenium模块来完成一些web的自动化测试以及RPA(Robotic Process Automation)工作.事实上,Selenium还可以支持插入js语句.执行js语句.返回js语句的执行结果到python程序中.这对于那些已经习惯了Javascript语法的程序员们,简直是一大神器. 举个简单的例子,我们用selenium原生的方法对页面的一个input元素执行输入时,通常需要用到selenium中的send_keys以及clear方法, 代码类似于:

基于Python实现自动拉取Git分支源码自动解析并执行SQL语句 by:授客 QQ:1033553122 1．代码用途 开发过程中,研发人员会提交SQL更新脚本到Git源码库,然后测试负责去拉取这些SQL脚本,并手动在测试环境或其它环境的数据库中执行这些脚本,很麻烦,本代码的用途就是为了替代手工执行的操作 2．测试环境 Win7 64位 Python 3.3.2 git-credential-winstore.exe 下载地址: https://pan.baidu.com/s/1hsehGjU

python之django直接执行sql语句 sql = 'select * from stu' info = 模型类.objects.raw(sql)

今天在做项目中遇到一个问题,在first_page中引用login的登录方法,第一次执行登录可以正常登录,登录成功后,再选择返回主菜单,回到上个页面,再选择登录时报错“login_class isnotdefined” 百思不得其解,后来发现是Python的导包机制问题,import语句只有在单独执行这个模块的时候会主动执行,别的类在调用它的方法时不会执行import语句,因此在进入登录后再选择回到首页,没有执行导包语句,所以会报错“login_class is not defined”,因此在

使用MySQLdb连接数据库执行sql语句时,有以下几种传递参数的方法. 1.不传递参数 conn = MySQLdb.connect(user="root",passwd="123456",host="192.168.101.23",db="cmdb") orange_id = 98 sql = "select * from orange where id=%s" % orange_id cursor =

python中使用excutemany执行update语句,批量更新 # coding:utf8 import pymysql import logging connection = pymysql.connect(host=HOST, port=3306, user=USER, password=PASSWORD, db=DATABASE,charset='utf8mb4',cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor) cursor = connection.

Python’s with statement provides a very convenient way of dealing with the situation where you have to do a setup and teardown to make something happen. A very good example for this is the situation where you want to gain a handler to a file, read da

Python之with语句 在Python中,我们在打开文件的时候,为了代码的健壮性,通常要考虑一些异常情况,比如: try: ccfile = open('/path/data') content = ccfile.readlines() ccfile.close() except IOError: log.write('no data read\n') 我们将真正干活的代码扔到try语句块中,如果文件操作出现异常,则写一条错误日志: 考虑一种情况,如果文件打开成功,但readlines()调

python执行shell脚本常用的方法 import os val=os.system("shell语句")  >>> val=os.system("more /tmp/web.access.log |grep 222.132.79.77 -wc")826>>> print val0 val=os.popen("shell语句").read()  val=可以获取返回值 >>> val=os