前言 数据时代,数据的多源集成和快速检索查询是第一步,配上数据分析及可视化才能算窥得大数据一角. 创建这个项目的主要目的一是对前期工作的一些总结,二是提升自己. 这里简单介绍一下sqlpro这个项目的核心功能. 本项目基于python的flask web框架.提供简单的页面(起初准备用vue写前端,奈何自身能力所限,遂放弃.依然基于flask+jinja2的mvt模式). 对于数据查询引擎部分,因为需要支持多数据源,所以选用了presto.presto是一个优秀的支持多种数据源联合查询的数据查询

#xiaodeng#python3#基于SQL和PYTHON的数据库数据查询语句import pymysql #1.基本用法cur.execute("select * from biao") #2.查询某表中的特定数据,如某制定id和名字的数据cur.execute("select * from biao where id="XXXX" and name="xxx" ") #3.统计函数select count(1) from

使用Python链接数据库查询数据,并将查询结果写入到Excel中,实现方法上主要有两步,第一,查数据,第二,写Excel. 一.导入需要的包 import time import xlwt from commontool import dbtool import os 二.查数据,并返回查询结果 查询数据传入指定日期,使用指定日期在数据库中查询该日期区间的交易.因为传入的日期为字符串,第一步需要将传入的字符串转换成时间数组,第二步再将传入的日期转换成自己想要的时间格式. class write

首先还是贴一下项目地址  https://github.com/goodspeedcheng/sblog   因为代码全在上面 上一篇博客我们介绍了 django的安装配置,新建project,新建app,app配置以及admin的使用,现在让我们来了解一下模板的使用和模型数据的显示. 1.首先介绍如何在视图中使用模板 方法1 from django.template import Template, Context from django.http import HttpResponse im

0×00 开头照例扯淡 自从各种脱裤门事件开始层出不穷,在下就学乖了,各个地方的密码全都改成不一样的,重要帐号的密码定期更换,生怕被人社出祖宗十八代的我,甚至开始用起了假名字,我给自己起一新网名”兴才”,这个看起来还不错的名字,其实是我们家乡骂人土话,意思是脑残人士…. -_-|||额好吧,反正是假的,不要在意这些细节. 这只是名,至于姓氏么,每个帐号的注册资料那里,照着百家姓上赵钱孙李周吴郑王的依次往下排,什么张兴才,李兴才,王兴才……于是也不知道我这样”兴才”了多久,终于有一天,我接到一个陌

以下示例代码适用于 www.apishop.net 网站下的API,使用本文提及的接口调用代码示例前,您需要先申请相应的API服务. 全国天气预报:数据来自国家气象局,可根据地名.经纬度GPS.IP查询对应地区的预报. 实时空气质量数据查询:空气质量实时发布的数据 PM2.5空气质量指数:支持全国367个城市空气质量指数,提供实时空气质量情况,每小时更新,服务支持功能包括:实时查询空气质量,小时粒度:实时给出空气质量级别和首要污染物等 全国天气查询-简易版:返回地点.温度.空气湿度.风向.风力等

链接:http://www.jb51.net/article/90946.htm 数据提取是分析师日常工作中经常遇到的需求.如某个用户的贷款金额,某个月或季度的利息总收入,某个特定时间段的贷款金额和笔数,大于5000元的贷款数量等等.本篇文章介绍如何通过python按特定的维度或条件对数据进行提取,完成数据提取需求. 准备工作 首先是准备工作,导入需要使用的库,读取并创建数据表取名为loandata. 1 2 3 import numpy as np import pandas as pd lo

Python模拟数据(MySQL数据库) 数据模拟 目的:模拟多个表的插入和查询数据的模拟,再通过基准测试脚本测试服务器性能和收集数据,仿真模拟. 备注: 如果需要基础的python环境,可以查看<MySQL实验准备(一)--环境准备>文档 实验脚本 通过对一个简单表的脚本插入和查询模拟,后面能 举一反三,完成多张表的多表插入,多线程的多表插入,多线程查询,和多线程的join查询. 数据库的表结构 mysql> show create table zdemo.student; +----

[转]Python之数据序列化(json.pickle.shelve) 本节内容 前言 json模块 pickle模块 shelve模块 总结 一.前言 1. 现实需求 每种编程语言都有各自的数据类型,其中面向对象的编程语言还允许开发者自定义数据类型(如:自定义类),Python也是一样.很多时候我们会有这样的需求: 把内存中的各种数据类型的数据通过网络传送给其它机器或客户端: 把内存中的各种数据类型的数据保存到本地磁盘持久化: 2.数据格式 如果要将一个系统内的数据通过网络传输给其它系统或客户

今日内容一些小的干货 一. id is == 二. 代码块 三. 小数据池 四. 总结 python小数据池,代码块的最详细.深入剖析   一. id is == 二. 代码块 三. 小数据池 四. 总结 一,id,is,== 在Python中,id是什么?id是内存地址,比如你利用id()内置函数去查询一个数据的内存地址: name = '太白' print(id(name)) # 1585831283968 那么 is 是什么? == 又是什么? == 是比较的两边的数值是否相等,而 is

一.mysql内置方法 1)视图的概念和用法 .什么是视图 视图就是通过查询得到一张虚拟表,然后保存下来,下次用的直接使用即可 .为什么要用视图 如果要频繁使用一张虚拟表,可以不用重复查询 .如何用视图 创建视图: create view teacher2course as select * from teacher inner join course on teacher.tid = course.teacher_id; 查看视图:create * from teacher2course; 删

原文链接:https://blog.csdn.net/cyq1162/article/details/53303390 前言说明: 本篇继续上一篇内容,本节介绍所有相关查询的使用. 主要内容提要: 1:单行数据操作 Fill 操作 GetCount操作. 2:多行数据操作 Select 操作 3:列表绑定控件操作 配合分页控件 4:多表查询及绑定 视图及自定义SQL CYQ.Data 轻量数据层之路 使用篇二曲 MAction 数据查询(十三) 单行数据操作 一:Fill 填充方法,单行查询 方

目前最流行的大数据查询引擎非hive莫属,它是基于MR的类SQL查询工具,会把输入的查询SQL解释为MapReduce,能极大的降低使用大数据查询的门槛, 让一般的业务人员也可以直接对大数据进行查询.但因其基于MR,运行速度是一个弊端,通常运行一个查询需等待很久才会有结果.对于此情况,创造了hive的facebook不负众望,创造了新神器---presto,其查询速度平均比hive快10倍,现在就来部署体验一下吧. 一. 准备工作 操作系统: centos7 JAVA:         JDK8

# 导入tkinter模块 import tkinter from tkinter import ttk # 导入库 import pymysql # 创建主窗口对象 root = tkinter.Tk() # 设置初始化界面大小 root.geometry('520x300') # 窗口标题 root.title("战队数据查询系统") # 标签控件:选择战队 xuanze = tkinter.Label(root,text = '选择战队') xuanze.place(x = 13

python小数据池,代码块的最详细.深入剖析   一. id is == 二. 代码块 三. 小数据池 四. 总结 一,id,is,== 在Python中,id是什么?id是内存地址,那就有人问了,什么是内存地址呢? 你只要创建一个数据(对象)那么都会在内存中开辟一个空间,将这个数据临时加在到内存中,那么这个空间是有一个唯一标识的,就好比是身份证号,标识这个空间的叫做内存地址,也就是这个数据(对象)的id,那么你可以利用id()去获取这个数据的内存地址: name = '太白' print(i

一.前言 昨晚可能是因为更新完文章后,导致过于兴奋睡不着(写代码确实太容易让人兴奋了),结果两点多才睡着,大东北果然还是太冷了. 不知道是不是因为膝盖和脚都是冰凉的,所以才导致很晚才能入睡? 刚眯了一会,大约一个小时吧,感觉不错,接着又想学习了. 二.列表界面展示示例 现在要做的就是把打到页面的数据,带样式,也就是说好看点显示. 之前我们在<Vue3学习(二)之 集成Ant Design Vue>这篇文章中,有提及组件的使用,对于一个前端不是很好(后端也不咋的),本着拿来主义,我们能现成的是最

随着对BI应用程度的加深,用户需要连接和管理的数据越来越多,也越来越复杂. Smartbi支持丰富的数据源接入,但一般并不能直接使用接入的业务库直接进行数据分析.所以在报表开发前的取数过程,把需要的数据整合成一个数据集合,可以理解为我们基于数据库获取我们需要的数据,也是数据分析师和最终业务用户进行交互分析前的准备步骤. 不同的角色对数据查询软件有不同的要求: 技术人员希望的数据查询软件:功能强大,类似数据库查询工具:支持多种数据库,支持表.视图.存储过程.数据库函数:开发效率高.功能灵活.易维护

1. 前言 哈希表或称为散列表,是一种常见的.使用频率非常高的数据存储方案. 哈希表属于抽象数据结构,需要开发者按哈希表数据结构的存储要求进行 API 定制,对于大部分高级语言而言,都会提供已经实现好的.可直接使用的 API,如 JAVA 中有 MAP 集合.C++ 中的 MAP 容器,Python 中的字典-- 使用者可以使用 API 中的方法完成对哈希表的增.删.改.查--一系列操作. 如何学习哈希表? 可以从 2 个角度开始: 使用者角度:只需要知道哈希表是基于键.值对存储的解决方案,另需

Django models .all .values .values_list 几种数据查询结果的对比

Python拥有着极其丰富且稳定的数据科学工具环境.遗憾的是,对不了解的人来说这个环境犹如丛林一般(cue snake joke).在这篇文章中,我会一步一步指导你怎么进入这个PyData丛林. 你可能会问,很多现有的PyData包推荐列表怎么样?我觉得对新手来说提供太多的选择可能会受不了.因此这里不会提供推荐列表,我要讨论的范围很窄,只集中于10%的工具,但它们可以完成你90%的工作.当你掌握这些必要的工具后,你就可以浏览PyData工具的长列表了,选择自己接下来要使用的. 值得一提的是,我介