Coursera课程<Using Databases with Python> 密歇根大学 Week3 Data Models and Relational SQL 15.4 Designing a Data Model 主要介绍了数据模型的重要性,以及数据模型构建的一些思考过程. 15.5 Representing a Data Model in Tables 概念模型 主键(Primary key),指的是一个列或多列的组合,其值能唯一地标识表中的每一行,通过它可强制表的实体完整性.主键主…

Coursera课程<Using Databases with Python> 密歇根大学 Week2 Basic Structured Query Language 15.1 Relational Databases Terminology 数据库(Database) - 包含很多个表 关系或表(Relation or Table) - 包含很多元组和属性 元组或行(Tuple or Row) - 一组数据,它们一般代表着一个"实体" 属性或列(Attribute or…

Coursera课程<Using Databases with Python> 密歇根大学 Week4 Many-to-Many Relationships in SQL 15.8 Many-to-Many Relationships 我们之前学的都是One-to-Many的关系,比如说Album与Track的关系.而我们现在要说的是Many-to-Many关系,比如说Books与Authors的关系. 所以我们需要在Books表和Authors的表中间建立一个新表来将它转变成One-to-M…

Coursera课程<Python Data Structures> 密歇根大学 Charles Severance Week5 Dictionary 9.1 Dictionaries 字典就像是一个包,而这个包里的每样东西都整整齐齐地贴好了标签,于是我们可以通过标签来找到我们想要的东西.而且注意,字典这个包是无序的,所以它不能根据顺序索引,只能根据标签. >>> purse = dict() >>> purse['money'] = 12 >>…

Coursera课程<Python Data Structures> 密歇根大学 Charles Severance Week4 List 8.2 Manipulating Lists 8.2.1 Concatenating Lists Using + 使用"+"可以把存在的两个list加在一起.如: >>> a = [1, 2, 3] >>> b = [4, 5, 6] >>> c = a + b >>&g…

json 模块 import json data = { 'name':'aa', 'age':18, 'lis':[1,3,4], 'tupe':(4,5,6), 'None':None } j = json.dumps(data) # json.dumps 用来对象操作 print(j) print(type(data)) print(type(j)) py_j = json.loads(j) # json.loads 用来对象操作 print(py_j) print(type(py_j))…

3数据模型(Data Models) Mongodb Manual阅读笔记:CH2 Mongodb CRUD 操作Mongodb Manual阅读笔记:CH3 数据模型(Data Models)Mongodb Manual阅读笔记:CH4 管理Mongodb Manual阅读笔记:CH5 安全性Mongodb Manual阅读笔记:CH6 聚合Mongodb Manual阅读笔记:CH7 索引Mongodb Manual阅读笔记:CH8 复制集Mongodb Manual阅读笔记:CH9 Sha…

Coursera课程<Using Databases with Python> 密歇根大学 Charles Severance Week1 Object Oriented Python Unicode Characters and Strings 每个字符都被数字0到256之间的数字所表示,以此来存储在8比特的内存里.这个码我们成为ASCII码. 下表来自ASCII码对照表 Multi-Byte Characters 为了显示更广范围的字符,电脑不得不处理大于1byte的字符. UTF-16…

<Python for Data Analysis>一书由Wes Mckinney所著,中文译名是<利用Python进行数据分析>.这里记录一下学习过程,其中有些方法和书中不同,是按自己比较熟悉的方式实现的. 第四个实例:USDA Food Database 简介:美国农业部(USDA)制作了一份有关食物营养信息的数据 数据下载地址: https://github.com/wesm/pydata-book/tree/2nd-edition/datasets/usda_food 准备…

<Python for Data Analysis>一书由Wes Mckinney所著,中文译名是<利用Python进行数据分析>.这里记录一下学习过程,其中有些方法和书中不同,是按自己比较熟悉的方式实现的. 第三个实例:US Baby Names 1880-2010 简介: 美国社会保障总署(SSA)提供了一份从1880年到2010年的婴儿姓名频率的数据 数据地址: https://github.com/wesm/pydata-book/tree/2nd-edition/data…