一.创建项目 1.创建 项目 : django-admin startprojet drf 2. 创建 两个app   ------ app1 ,book python manage.py startapp app1 python manage.py startapp book 3. settings 配置  ,一定不能少了 rest_framework 这个app的注册. INSTALLED_APPS = [ 'django.contrib.admin', 'django.contrib.au

背景: 测试环境需要创建大量的测试数据,进行功能和性能的测试 测试数据创建接口是HTTP请求方式 测试数据要求不同类型的数据,要有字段进行关联,且单据的编号在DB中唯一不可重复,此外测试数据的时间类参数做到随机分布 步骤: 创建线程组 添加HTTP请求默认值和HTTP信息头管理器 添加HTTP请求SAMPLER 对于请求参数进行参数化设置, 对于不能重复使用的标识类字段,使用随机数进行赋值 在进行参数化时,注意不同请求中的关联字段,可使用同一参数赋值,使其关联 在进行参数化设置的过程中,开始时尝

C#利用SqlDataAdapte对DataTable进行批量数据操作,可以让我们大大简化操作数据的代码量,我们几乎不需要循环和不关心用户到底是新增还是修改,更不用编写新增和修改以及删除的SQL语句,适配器都帮我们在后台进行了很好的处理. 如果您要通过 SQL Server 存储过程使用 DataAdapter 来编辑或删除数据,请确保不要在存储过程定义中使用 SET NOCOUNT ON.这将使返回的受影响的行数为零,DataAdapter 会将其解释为并发冲突.在许多情况下,以何种顺序向数据

声明:原创作品,转载时请注明文章来自SAP师太技术博客( 博/客/园www.cnblogs.com):www.cnblogs.com/jiangzhengjun,并以超链接形式标明文章原始出处,否则将追究法律责任!原文链接:http://www.cnblogs.com/jiangzhengjun/p/4291452.html BDC批量数据导入 BDC(Batch Data Communication),是SAP系统数据传输的主要技术之一,主要用于把数据大量大批输入到SAP系统. BDC方法与A

mysql批量数据脚本 1 建表 create table dept( id int unsigned primary key auto_increment, deptno mediumint unsigned not null default 0, dname varchar(20) not null default "", loc varchar(13) not null default "" )engine=innodb default charset=gbk

ABAP-1-会计凭证批量数据导入本地ACCESS 上一版本出现问题: A.若TXT数据条目超过800万(大概1.3G),则将TXT导入ACCESS过程不成功,ACCESS数据表为空.(Access单表最大容量2G) B.数据量过大造成内存溢出,需要BASIS优化服务器内存容量. 经过反复测试,发现还是SQL语句的问题: 1.SQL问题 insert into fan_tab(va1,va2....) select F1 as va1,F2 as va2... FROM [Text;FMT=De

公司会计凭证导入ACCESS数据库,需要发送给审计,原先的方案是采用DEPHI开发的功能(调用函数获取会计凭证信息,然后INSERT到ACCESS数据表),运行速度非常慢,业务方要求对该功能进行优化,需要对原先方案进行整体评估并出具解决方案. 1.方案评估 1.1原方案分析 原先采用的是DEPHI开发工具,通过调用RFC接口获取会计凭证数据,然后通过OLEDB连接ACCESS数据库,将会计凭证信息转换为数据集RECORDSET,最后循环Recordset并通过Insert into tab(..

零.说在前面 在定义函数之前 需要先将 log_bin_trust_function_creators 值设为开启,原因如下 在主从复制的两台Mysql服务器中,slaver会从master复制数据,而一些操作,比如function所得到的结果可能在slaver和master中不同,可能存在安全隐患,因此,默认情况下该值为0 阻止function的创建. 有两种办法解决: 1.将log_bin_trust_function_creators设为ON 这样一来 开启了log-bin的Mysql s

本篇参考:https://resources.docs.salesforce.com/sfdc/pdf/integration_patterns_and_practices.pdf 前两篇博客讲了一下远程进程调用的场景.今天我们描述一下 批量数据同步的模式. 一. 上下文 公司曾经使用其他的CRM平台,然后和其他的上下游系统进行数据的交互以及集成来保证多方数据的一致性.公司现在正在将CRM实施从原有系统转移到Salesforce,并希望有以下的操作: •从当前CRM系统中提取和转换 Accoun

最近 Review 小伙伴代码的时候,发现了一个小小的问题,小伙伴竟然在 for 循环中进行了 insert (插入)数据库的操作,这就会导致每次循环时都会进行连接.插入.断开连接的操作,从而导致一定的性能问题,简化后代码如下: /** * 插入操作 */ @RequestMapping("/save") public Object save() { boolean flag = false; // 返回结果 // 待添加(用户)数据 for (int i = 0; i < 10

有时,KingbaseES数据库需要在单个或最少的步骤中导入大量数据,这通常称为批量数据导入.其中数据源通常是一个或多个大文件,这个过程有时可能非常慢. 造成性能不佳的原因有很多:索引.触发器.外键.GUID 主键,甚至预写日志 (WAL) 都可能导致延迟. 在本文中,我们将介绍一些将数据大容量导入KingbaseES数据库的最佳实践技巧.但是,在某些情况下,这些可能都不是有效的解决方案.我们建议读者在应用之前考虑任何方法的优缺点. 技巧 1:将目标表更改为UNLOGGED模式 在Kingbas

CSharpGL(38)带初始数据创建Vertex Buffer Object的情形汇总 开始 总的来说,OpenGL应用开发者会遇到为如下三种数据创建Vertex Buffer Object的情形: 任意一个struct类型T data: 任意一个元素类型为struct的数组T[] array: 任意一个非托管数组UnmanagedArray<T> array: 而可创建的Vertex Buffer Object也分为如下的类别: 描述顶点属性(位置.颜色.法线等)的VertexBuffer

首先我们使用新的API方法连接mysql加载数据 创建DF import org.apache.spark.sql.DataFrame import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} import org.apache.spark.sql.{SaveMode, DataFrame} import scala.collection.mutable.ArrayBuffer import org.apache.spark.sql.hive.HiveC

<一种从JSON数据创建Java类的高效办法> 作者:chszs,转载需注明.博客主页:http://blog.csdn.net/chszs JSON格式的数据经常会遇到,比如调用Web服务,取回的数据通常就是JSON格式的.如何高效地把JSON数据转换成实际的Java类对象,就是本文要说明的问题. 写一个操纵JSON数据的Java程序,通常代码会重度依赖于JSON API,你总是需要对JSON数据进行反序列化,再转换成原生Java对象.整个过程大致如下: 1)下载所有的JSON响应: 2)分

4.4  从语句到程序 了解了各种表达式和语句之后,就相当于掌握了写作文要用到的词语和句子,但是,仅有词语和句子是无法构成一篇有意义的文章的.要完成一篇文章,先需要确定这篇文章的结构,是先分述再总述,还是逐层递进论述.定好结构后再按照结构的要求将词语和句子安排到合适的位置,这样才能写出一篇有意义的词句通顺的文章.编写程序就像写文章一样,也同样需要先根据需要处理的事务确定程序的流程控制结构,然后再将那些零散的语句串联起来描述一个完整的处理事务的过程,从而将多条零散的语句组织成可以完成一定功能的完整

前言 似乎除了官方介绍的例子,我还没有在网上见过一篇介绍如何"使用自己的数据"创建"网络数据集"的文章. 有介绍几何网络的,有介绍如何用官方SanFrancisco数据的,也有直接用官方SanFrancisco的网络数据集进行应用的,就是没有告诉我怎么用自己的线数据生成网络数据集并应用的. 我靠网上的文章和官方的例子一点点摸了出来,虽然不是很完整的解说,不过确实能用于最基本的网络分析了. [软件准备] 本人使用ArcGIS for Desktop 10.4下的Arc

转载:http://blog.csdn.net/napoay/article/details/51707023 ElasticSearch JAVA API官网文档:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-api/current/java-docs-index.html 目录: 一.生成JSON 1.1手写方式生成 1.2使用集合 1.3使用JACKSON序列化 1.4使用ElasticSearch 帮助类 二.创建索引

MongoDB数据创建与使用 创建数据库 代码功能:读取本地文本文件,并保存到数据库中 import pymongo #连接mongo数据库 client = pymongo.MongoClient('localhost',27017) #创建数据库 walden = client['walden'] #创建表 sheet_tab = walden['sheet_tab'] path= 'C:/Users/Lenovo/Desktop/walden.txt' # with open(path,'

Java  json数据创建 package com.JavaTest; import com.google.gson.JsonArray; import com.google.gson.JsonObject; public class CreatJson { public static void main(String[] args) { JsonObject object = new JsonObject(); object.addProperty("cat", "it&

html 报告页面 v1.2 批量数据生成表格 上代码: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>自动化测试报告</title> <link href="http://libs.baidu.com/bootstrap/3.0.3/css/bootstrap.min.css"

之前,在Codeproject发表过一篇关于用现有表中数据创建Insert的Sql语句的存储过程,今天将其搬到这里来,注意本存储过程仅适用于SQL SERVER. 介绍 一些时候,你想导出一些现有表中记录的Sql脚本以便你可以插入这些数据到另一个数据库的相似表中.有很多方式可以做到,现在,我将跟大家分享一个存储过程来一起实现它.希望对各位有所帮助. 代码 首先,请在你的SQL Server数据库中创建如下名为[dbo].[sp_CreateInsertScript]存储过程,其内容如下: --=