Python 利用二分法查询数据

一. 二分法的适用条件二分法查找适用于数据量较大时, 但是数据需要先排好顺序. 优点: 二分法查找效率特别高缺点: 二分法只适用于有序序列二. 二分法的主要思想是:设查找的数组区间为array[low, high](1)确定该区间的中间位置k(2)将查找的值T与array[k]比较. 若相等, 查找成功返回此位置, 否则确定新的查找区域, 继续二分查找. 区域确定如下: 1) T < array[k] 由数组的有序性可知T < array[k,k+1,……,high], 故新的区间为ar…

python连接 elasticsearch 查询数据，支持分页

使用python连接es并执行最基本的查询 from elasticsearch import Elasticsearch es = Elasticsearch(["localhost:9200"]) para = {"_source":"message"} es.search(index=index_name, q='offset: xx', doc_type='doc' ,params=para, size=10) 常用参数: index -…

使用Connector / Python连接MySQL/查询数据

使用Connector / Python连接MySQL connect()构造函数创建到MySQL服务器的连接并返回一个 MySQLConnection对象在python中有以下几种方法可以连接到MySQL数据库: 1.使用connect()构造函数 import mysql.connector cnx = mysql.connector.connect(user='scott', password='password', host='127.0.0.1', database='employe…

python利用mongodb上传图片数据 : GridFS 与 bson两种方式

利用mongodb保存图片通常有两种方法,一种是将图片数据转化为二进制作为字典的键值对进行保存,另一种是利用mongodb提供的GridFS进行保存,两者各有利弊.性能方面的优劣未曾测试,无法进行评价,此处仅对两种方式进行介绍,若有彻知者还望指教. 下面以如下数据作为示例进行介绍: 数据示例 dic = { "owner_name" : "samssmilin", "photo_id" : "602880671", "…

python 配合 es 查询数据

1.python脚本 [root@do1cloud03 ~]# cat python-es.py #!/usr/bin/env python3 from elasticsearch import Elasticsearch from json import dumps es = Elasticsearch( ['127.0.0.1:9200'], # 认证信息 # http_auth=('elastic', 'elastic') ) #print(es.ping()) #print(es.cat…

用python实现数据库查询数据方法

哈喽,好久没来了,最近搞自动化发现了很多代码弯路,特别分享出来给能用到的朋友因为公司业务的关系,每做一笔功能冒烟测试,我们就要对很多的数据库表中的字段进行校验,当时我就想反正总是要重复的运行这些SQL语句, 干脆就把这些SQL语句写到一个py文件里,需要执行相应的SQL语句就去进行调用,刚开始感觉没什么问题,在testcase里边感觉调用起来很方便, 当时py文件里边写SQL语句就是如下的状态: 当时的心情,开心的溢于言表,然后其他同事也一起将检查表的SQL语句加入到了这个py文件里可是随着…

Python利用pandas处理数据后画图

pandas要处理的数据是一个数据表格.代码: 1 import pandas as pd 2 import numpy as np 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 5 e_file = pd.ExcelFile('7月下旬入库表.xlsx') 6 data = e_file.parse('7月下旬入库表') 7 8 #print(data) 9 10 #pt1 = pd.pivot_table(data, index=['销售商'], columns=[…

oracle 利用over 查询数据和总条数，一条sql搞定

select count(*) over()总条数 ,a.*from table a…

python 利用pandas导入数据

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Python 单表查询数据

import pymssql #引入pymssql模块# -----------------------------------------------------import pymssql #引入pymssql模块def conn(): connect = pymssql.connect('.', 'sa', 'ok', 'pubs') #服务器名,账户,密码,数据库名 if connect: print("连接成功!") cursor = connect.cursor() cur…

python 连接数据库，查询结果写入数据到excel

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…

5月17 利用AJAX查询数据库

利用AJAX查询数据 <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <meta http-equiv=&qu…

Python利用pandas处理Excel数据的应用

Python利用pandas处理Excel数据的应用最近迷上了高效处理数据的pandas,其实这个是用来做数据分析的,如果你是做大数据分析和测试的,那么这个是非常的有用的!!但是其实我们平时在做自动化测试的时候,如果涉及到数据的读取和存储,那么而利用pandas就会非常高效,基本上3行代码可以搞定你20行代码的操作!该教程仅仅限于结合柠檬班的全栈自动化测试课程来讲解下pandas在项目中的应用,这仅仅只是冰山一角,希望大家可以踊跃的去尝试和探索! 一.安装环境: 1:pandas依赖处理E…

python + docker, 实现天气数据从FTP获取以及持久化（五）-- 利用 Docker 容器化 Python 程序

背景不知不觉中,我们已经完成了所有的编程工作.接下来,我们需要把 Python 程序做容器化 (Docker)部署. 思考考虑到项目的实际情况,“持久化天气”的功能将会是一个独立的功能模块发布(用户可选).因此,个人觉得没有必要放到项目总体的 docker-compose 里面去统一处理, 那么我们可以将它作为一个单独的 docker container 来部署:通过 docker run 的方式运行 docker container: 并启动 python 程序. Python 程序…

python 基础 9.9 查询数据

#/usr/bin/python #-*- coding:utf-8 -*- #@Time :2017/11/24 4:21 #@Auther :liuzhenchuan #@File :查询数据.py # 查询数据库 import codecs import MySQLdb select_student = '''select * from student where stdname in (select stdname from student group by s…

数据测试001：利用python连接数据库插入excel数据

数据测试001:利用python连接数据库插入excel数据最近在做数据测试,主要是做报表系统,需要往数据库插入数据验证服务逻辑,本次介绍如何利用python脚本插入Oracle和Mysql库中: 1)Oracle部分 #coding=utf-8import osos.environ['NLS_LANG'] = 'SIMPLIFIED CHINESE_CHINA.UTF8' #这个很重要,不写会报错import cx_Oracleimport pandas as pd#连接oracle数据库c…

python操作mongodb根据_id查询数据的实现方法

python操作mongodb根据_id查询数据的实现方法 python操作mongodb根据_id查询数据的实现方法,实例分析了Python根据pymongo不同版本操作ObjectId的技巧, python操作mongodb根据_id查询数据的实现方法.具体分析如下: _id是mongodb自动生成的id,其类型为ObjectId,所以如果需要在python中通过_id查询,就需要转换类型如果pymongo的版本号小于2.2,使用下面的语句导入ObjectId ? 1 from pym…

python自动化测试之mysql5.0版本数据库查询数据时出现乱码问题分析

1.确保数据库编码是utf8编码.若不是,请将my.ini的client,mysql,mysqld三个字段下面添加default-character-set = utf8,这样可以永久改变在新建数据库时的编码时utf8.然后重新mysql服务,进入到数据库中,输入show variables like ‘char%’,查看是否更改成utf8了.修改完毕后,你以后新建库的时候就是默认utf8编码,可以插入中文数据了. 2.检查你的数据库是不是utf8编码,输入show create databas…

【Python】利用豆瓣短评数据生成词云

在之前的文章中,我们获得了豆瓣爬取的短评内容,汇总到了一个文件中,但是,没有被利用起来的数据是没有意义的. 前文提到,有一篇微信推文的关于词云制作的一个实践记录,准备照此试验一下. 思路分析读文件利用with open() as...将文件读进来.这里需要注意文件内容的大小. 分词由于获取的是大量的短评文字,而制作词云需要的是各种词语,有了词,才能谈词云,所以目前第一步需求的就是讲短评内容拆分成一个个的中文词汇. 这里就用到了我所听过的一个库jieba,可以将中文语句拆解成一个个的词汇.这…

python利用Trie(前缀树)实现搜索引擎中关键字输入提示（学习Hash Trie和Double-array Trie）

python利用Trie(前缀树)实现搜索引擎中关键字输入提示(学习Hash Trie和Double-array Trie) 主要包括两部分内容:(1)利用python中的dict实现Trie:(2)按照darts-java的方法做python的实现Double-array Trie 比较:(1)的实现相对简单,但在词典较大时,时间复杂度较高(2)Double-array Trie是Trie高效实现,时间复杂度达到O(n),但是实现相对较难最近遇到一个问题,希望对地名检索时,根据用户的输入,实…

python爬虫的页面数据解析和提取/xpath/bs4/jsonpath/正则(1)

一.数据类型及解析方式一般来讲对我们而言,需要抓取的是某个网站或者某个应用的内容,提取有用的价值.内容一般分为两部分,非结构化的数据和结构化的数据. 非结构化数据:先有数据,再有结构, 结构化数据:先有结构.再有数据不同类型的数据,我们需要采用不同的方式来处理. 1.非结构化的数据处理文本.电话号码.邮箱地址用:正则表达式 html文件用:正则表达式 / xpath/css选择器/bs4 2.结构化的数据处理 json文件用:jsonPath / 转化成Python类型进行操作(…

杂项之python利用pycrypto实现RSA

杂项之python利用pycrypto实现RSA 本节内容 pycrypto模块简介 RSA的公私钥生成 RSA使用公钥加密数据 RSA使用私钥解密密文破解博客园登陆 pycrypto模块简介 pycrypto模块是python中用来处理加密解密等信息安全相关的一个很重要模块. 该模块支持的加密方式: 对称加密方式: AES DES ARC4 散列值计算: MD5 SHA HMAC 公钥加密和签名: RSA DSA 基本上常见的关于信息安全类的算法都可以支持,所以,这是一个很强大的模块. 安装…

SqlServer存储过程应用二：分页查询数据并动态拼接where条件

前言开发中查询功能是贯穿全文的,我们来盘一盘使用存储过程分页查询,并且支持动态拼接where条件. 划重点:支持动态拼接where条件对存储过程的使用有疑问的同学去[SqlServer存储过程的创建与使用]补补课. 至于大家是使用自定义sql查询还是相关ORM框架查询就不讨论了,我们就简单介绍存储过程的查询(自定义sql查询). 创建存储过程并执行流程图如下,我们根据流程图进行代码实现. 1.创建带参的存储过程创建带参数的存储过程首先要在存储过程中声明该参数,每个存储过程参数都必须用惟一…

python-数据描述与分析2（利用Pandas处理数据缺失值的处理数据库的使用）

2.利用Pandas处理数据2.1 汇总计算当我们知道如何加载数据后,接下来就是如何处理数据,虽然之前的赋值计算也是一种计算,但是如果Pandas的作用就停留在此,那我们也许只是看到了它的冰山一角,它首先比较吸引人的作用是汇总计算 (1)基本的数学统计计算这里的基本计算指的是sum.mean等操作,主要是基于Series(也可能是来自DataFrame)进行统计计算.举例如下: #统计计算 sum mean等 import numpy as np import pandas as pd df=p…