概述 函数方法不只是适用下述场景,主要目的是在不同业务场景中个人解决问题的思维方法: 下图中数据都为测试数据,不具备真实性! 场景一 数据库Task表中存储的实际任务id太长,但PC/移动端看到展示的是任务id后7位(也具有唯一性),为方便在平台和移动端对照,追踪任务和排查问题需要从Task_id列截取右边位置后7位. 目标 从Task表中的原始数据id列中提取后7位. 解决方案 right()函数实现. 函数解释: =Right(string, length) #参数解释:string-要被提

var value="污染物:PM2.5"; //提取中文 console.log(value.replace(/[^\u4E00-\u9FA5]/g,'')); //提取英文 console.log(value.replace(/[^a-zA-Z]/g, '')); //提取数字 console.log(value.replace(/[^\d.]/g, '')); 如果这篇文章对您有帮助,您可以打赏我 技术交流QQ群:15129679      

#coding=utf-8 import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') from pymongo import MongoClient #建立MongoDB数据库连接 client = MongoClient('IP', 27017) #用户验证 db = client.库名 db.authenticate("账号", "密码") #连接所用集合,也就是我们通常所说的表 collection=db.表

要求:手机端打开某个页面的详细信息,因为网速或者别的原因,响应太慢,因为图片大的原因,希望先进来,图片在网页运行的情况再慢慢加载(jquer延迟加载) http://www.w3cways.com/1765.html()  困难:因为页面的图片是用编辑器加进去的        :图片与文字存到数据库的字段中 :实现思路:从数据库中读取这个字段,把字段里面的src替换成lazyload 然后再返回给页面

get_comments.vbs代码如下点击Run Option Explicit ValidationMode = True InteractiveMode = im_Batch Dim mdl ' the current model ' get the current active model Set mdl = ActiveModel If (mdl Is Nothing) Then MsgBox "There is no current Model " ElseIf Not m

re匹配时分多行模式(re.M)与单行模式(rs.S),多行模式是每一行单独匹配,单行模式是把所有的行当成一行来匹配. 单行模式下.可以匹配换行符. ^$匹配所有字符 import re s='1_2_3_4_5_635_0.ts' m = re.match(r'(.*)_(\d+)_(\d+)', s) print "m.string:", m.stringprint "m.re:", m.reprint "m.pos:", m.posprin

不多说,直接上干货! 具体,见 Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战的第17章 决策树多元分类UCI Covertype数据集

--SQL 判断字段值是否有中文 create  function  fun_getCN(@str  nvarchar(4000))    returns  nvarchar(4000)      as      begin      declare  @word  nchar(1),@CN  nvarchar(4000)      set  @CN=''      while  len(@str)>0      begin      set  @word=left(@str,1)      i

--提取数字 IF OBJECT_ID('DBO.GET_NUMBER2') IS NOT NULL DROP FUNCTION DBO.GET_NUMBER2 GO )) ) AS BEGIN BEGIN ,'') END RETURN @S END GO --测试 PRINT DBO.GET_NUMBER('呵呵ABC123ABC') GO -------------------------------------------------------------------- --提取英文

提取数字....value.replace(/[^\d]/g,'') 提取中文....value.replace(/[^\u4E00-\u9FA5]/g,'') 提取英文.....value.replace(/[^a-zA-Z]/g,'')

mysql从5.7开始才支持JSON_EXTRACT等 JSON相关的函数, 项目里用到的mysql是5.6的,需要提取JSON字段里某一个属性值进行统计, 自己写了一个笨的提取方法: CREATE DEFINER=`root`@`%` FUNCTION `jsonExtract`(`fieldName` varchar(30),`jsonStr` varchar(1024)) RETURNS double BEGIN declare firstPos int; declare firstStr

先把代码贴上来,有时间整理一下 首先说一下要实现的功能: 假定现在有一个json格式的字符串,而且他是一个josn中的数组,比如: [ { "id": "NEW2017042605516200", , " }, { "id": "20170426A08ZPL00", , " }, { "id": "NEW2017042701070500", , " } ]

提取PROPERTY_L字段空格分隔符前面的地址编号 提取前:5105 ABERDEEN LANE 提取后:5105 提取的表达式:!PROPERTY_L!.split(" ")[0]

上一篇中已经分析了详情页的url规则,并且对items.py文件进行了编写,定义了我们需要提取的字段,本篇将具体的items字段提取出来 这里主要是涉及到选择器的一些用法,如果不是很熟,可以参考:scrapy选择器的使用 依旧是在lagou_c.py文件中编写代码 首先是导入LagouItem类,因为两个__init__.py文件的存在,所在的文件夹可以作为python包来使用 from lagou.items import LagouItem 编写parse_item()函数(同样为了详细解释

原文:在sqlserver中如何从字符串中提取数字,英文,中文,过滤重复字符 最近做项目的时候,经常用到一个字符串中的某些字符,处理起来非常的棘手,现在用下面的方法就可以很方便的从字符串中处理你想要的东西,将下面的方法封装成自己的函数,调用起来非常的方便. 注意:这里使用的数据库必须是SQLSERVER的哦 -提取数字IF OBJECT_ID('DBO.GET_NUMBER2') IS NOT NULLDROP FUNCTION DBO.GET_NUMBER2GOCREATE FUNCTION

--[提取中文] IF OBJECT_ID('dbo.fun_getCN') IS NOT NULL DROP FUNCTION dbo.fun_getCN GO create function dbo.fun_getCN(@str varchar(4000)) returns varchar(4000) as begin declare @word nchar(1),@CN varchar(4000) set @CN='' while len(@str)>0 begin set @word=l

前言 为了更加熟悉BeanShell,所以用几个实例来记录说明下,不同的Json格式是怎么提取相应字段和判断断言的.(会持续更新...) 一.第一种Json格式 1.Json响应数据内容如下: { "msg":"success", "code":"0", "info":{ "list":[ { "id":13628, "materialColor"

嘴巴会说(情商)比技术有时候更重要! 水平有限,希望你看完有所收获! 背景 1,filebeat直连Elasticsearch,需要对massage提取一些特定的字段. 2,如果你对数据需要处理的比较多还是建议用logstash,logstash更强大一些. pipeline 简单介绍 pipeline 我最开始了解的时候是使用jenkins的时候,即交付流水线. 平时写的jenkinsfile就是用的pipeline. 我理解的pipeline就是把你在界面上配置的自动化变成代码脚本.即Pip

探讨如何在有着1000万条数据的MS SQL SERVER数据库中实现快速的数据提取和数据分页.以下代码说明了我们实例中数据库的“红头文件”一表的部分数据结构: CREATE TABLE [dbo].[TGongwen] (    --TGongwen是红头文件表名 [Gid] [int] IDENTITY (1, 1) NOT NULL , --本表的id号,也是主键 [title] [varchar] (80) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL ,  --红头文件

操作环境:python3 在上一文中python爬虫scrapy框架--人工识别知乎登录知乎倒立文字验证码和数字英文验证码(1)我们已经介绍了用Requests库来登录知乎,本文如果看不懂可以先看之前的文章便于理解 本文将介绍如何用scrapy来登录知乎. 不多说,直接上代码: import scrapy import re import json class ZhihuSpider(scrapy.Spider): name = 'zhihu' allowed_domains = ['www.z

在ArcGis拓扑检查的流程——以面重叠检查为例中讲述了如何在ArcGis进行拓扑检查与修改. 在实际操作中,有时我们还需要将ArcGis拓扑检查的结果制作成报告或者提取错误信息反馈作业方. 本文仍然是基于“面重叠检查”这一例子进行讲述,其它规则自作变通即可. 提取Excel信息 一般在存储拓扑数据的数据库(对,就是上面博文中提到的个人地理数据库mdb文件)中找到名为“T_1_PolyErrors”的表,导出加工即可. 此表(错误记录表)中, OriginID(初始ID,面1)与DestID(目