mysql -uroot -p -e "use database;sql语句:" > a.csv 举例: mysql -uroot -p -e "use main;select b.* from point a left join user b on a.user_id = b.id where a.trade_type = 'CLASS' AND a.ctime > '2018-05-28' and a.ctime < '2018-06-01';"

参考链接:https://www.makcyun.top/web_scraping_withpython2.html #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from multiprocessing.pool import Pool import pandas as pd import requests from sqlalchemy import create_engine # 数据库相关信息 HOSTNAME = '127.0.0.1' P

python爬取当当网的书籍信息并保存到csv文件 依赖的库: requests #用来获取页面内容 BeautifulSoup #opython3不能安装BeautifulSoup,但可以安装BeautifulSoup4(pip install bs4) 此实验爬取了当当网中关于深度学习的书籍,内容包括书籍名称.作者.出版社.当前价钱.为方便,此实验只爬取搜索出来的一个页面的书籍.具体步骤如下: 1 打开当当网,搜索"深度学习",等待页面加载,获取当前网址 "http://

pipelines.py文件中 import codecs import csv # 保存到CSV文件中 class CsvPipeline(object): def __init__(self): self.file = codecs.open('a.csv', 'w', encoding='utf_8_sig') def process_item(self, item, spider): fieldnames = ['title', 'img_url', 'download_http'] w

具体是这样,某路径下有很多 excel文件,文件名中包含相同关键字的是一类文件,把包含相同关键字的文件合并成一个文件,生成一个新的csv文件 # coding=utf-8 import xlrd import xlwt import datetime import os import time import httplib2 # 具体是这样,某路径下有很多 excel文件,文件名中包含相同关键字的是一类文件,把包含相同关键字的文件合并成一个文件,生成一个新的csv文件 class csvFile

import os os.chdir("C:/") path = os.getcwd() print(path) f = open("sql.csv") # print(f.read()) f.seek(0) lst = [] n = 0 for line in f.readlines(): if n > 0: fullname = line.rsplit('/', 1) #从右侧开始以第一个"/"为分隔符将字符串分割为两端,保存为2元素列

参考链接: https://blog.csdn.net/BF02jgtRS00XKtCx/article/details/83663400 https://www.makcyun.top/web_scraping_withpython1.html 因猫眼网站有些更新,参考链接中的部分代码执行报错,特修改一下 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import csv import re from multiprocessing.pool im

if (dataGridView1.Rows.Count == 0) { MessageBox.Show("No data available!", "Prompt", MessageBoxButtons.OK, MessageBoxIcon.Information); return; } else { SaveFileDialog saveFileDialog = new SaveFileDialog(); saveFileDialog.Filter = &quo

执行段: 结果段: 补充:配合不同的命令可以使工作更加简单 使用Imort-Csv命令从文件中导入结构化数据

猫眼票房排行榜页面显示如下: 注意右边的票房数据显示,爬下来的数据是这样显示的: 网页源代码中是这样显示的: 这是因为网页中使用了某种字体的缘故,分析源代码可知: 亲测可行: 代码中获取的是国内票房榜,稍加修改也可适用于最受期待榜和北美票房榜 解决思路如下: 1.获取网页数据后,查找字体信息,获取到字体链接,下载字体保存到本地 2.使用fontTools读取字体中的字符集,并构造字典(依据基准字体) 3.根据字典,替换网页中的相关数据信息. 注意:如果使用BeautifulSoup一定要先使用字

mysql中SQL执行过程详解 客户端发送一条查询给服务器: 服务器先检查查询缓存,如果命中了缓存,则立刻返回存储在缓存中的结果.否则进入下一阶段. 服务器段进行SQL解析.预处理,在优化器生成对应的执行计划: mysql根据优化器生成的执行计划,调用存储引擎的API来执行查询. 将结果返回给客户端.详见:http://student-lp.iteye.com/blog/2152601 ==============================华丽丽的分割线==================

代码下载:https://files.cnblogs.com/files/xiandedanteng/FindNotnullColumns20191102-2.rar 这篇还不够完善,请看更完善的续篇 https://www.cnblogs.com/xiandedanteng/p/11783796.html 本例主要使用的是JDBC提供的ResultSetMetaData类去取表的相关信息,文中只取了四种,其它信息大家可以查看这个类的方法而得知. JavaCode: package com.hy

本篇将使用上节http://www.cnblogs.com/wenjingu/p/3977015.html中编译好的库文件通过rtsp获取网络上的h264裸流并保存到mp4文件中. 1.VS2010建立VC++  win32控制台项目 2.在工程目录下建立lib目录和include目录,将已编译好的lib拷打lib下,include拷到include下,dll拷到Debug目录下 3.工程属性--配置属性--VC++目录--包含目录,添加ffmpeg头文件目录及其他第三方头文件目录 链接器--常

本地数据的存储(使用NSCoder将对象保存到.plist文件)   下面通过一个例子将联系人数据保存到沙盒的“documents”目录中.(联系人是一个数组集合,内部为自定义对象).   功能如下: 1,点击“保存”将联系人存入userList.plist文件中 2,点击“读取”从数据文件中加载解析出联系人   注意: 1,本例使用了NSCoder,这个封装了许多技术细节,使用它我们可以很轻易的将对象写到文件中,也可以用它将文件中的对象转换回来. 2,自定义对象必须添加如下两个方法,这个才能顺

问题:1.如何将array保存到txt文件中?2.如何将存到txt文件中的数据读出为ndarray类型? 需求:科学计算中,往往需要将运算结果(array类型)保存到本地,以便进行后续的数据分析. 解决:直接用numpy中的方法. 1:numpy.savetxt(fname,X):第一个参数为文件名,第二个参数为需要存的数组(一维或者二维). 2.numpy.loadtxt(fname):将数据读出为array类型. 示例 >>> import numpy as np >>&

流程: 爬取的数据处理为列表,包含字典.里面包含中文, 经过json.dumps,保存到json文件中, 发现里面的中文显示未\ue768这样子 查阅资料发现,json.dumps 有一个参数.ensure_ascii =true,  它会将不是ascii字符的转义为json 字符串. 如果是false ,不是ascii字符的会包含在里面,即如果是中文就会保存中文. 但是我认为json这样写是有道理的. 用requests模块, requests.post(url,json=handled_da

作者:朱金灿 来源:http://blog.csdn.net/clever101 最近遇见一个诡异错误,将Win7家庭版升级到Win7旗舰版.然后使用原来安装的VS2008开发,保存工程时总是出现未能将基于用户的Visual C++项目设置保存到user文件的错误. 重装VS2008+sp1依然不能解决问题,后来终于发现是VisualAssist没有重装的缘故,把VisualAssist卸载重装就好了.

一 普通sql执行的具体过程1 连接器  管理连接,权限验证2 分析器  词法分析,语法分析   比如 数据表和数据列是否存在, 别名是否有歧义,是否符合标准sql语法等3 优化器检测   执行计划生成,索引选择4 执行器   1 判断是否拥有操作权限->这里包含更为复杂的权限验证,比如触发器,存储过程等   2 执行sql,返回结果集到客户端5 存储引擎层  存储引擎层提供和server端进行交互的读写接口,存储真正的数据注意   1 本文不考虑查询缓存的情况,因为现在线上数据库都建议关闭查询

概述 一般我们在对mysql数据库做优化,肯定需要对慢sql去做分析才能开始优化,那么有什么分析的方法呢?下面通过对sql执行时间和执行情况来做分析. 一.SQL 执行时间分析 通过找到执行时间长的 SQL 语句,可以直观的发现数据层的效率问题. 1.通过 show processlist 来查看系统的执行情况 mysql> show processlist; 2.通过 profiling 来进行查看 这个命令是查看 SQL 的执行时间,能很直观的看出快慢. 2.1 查看 profiling 是

在上一篇文章<MySQL常见加锁场景分析>中,我们聊到行锁是加在索引上的,但是复杂的 SQL 往往包含多个条件,涉及多个索引,找出 SQL 执行时使用了哪些索引对分析加锁场景至关重要. 比如下面这样的 SQL: mysql> delete from t1 where id = 1 or val = 1 其中 id 和 val 都是索引,那么执行时使用到了哪些索引,加了哪些锁呢?为此,我们需要使用 explain 来获取 MySQL 执行这条 SQL 的执行计划. 什么是执行计划呢?简单来

public string ExportExcel( DataSet ds,string saveFileName) { try { if (ds == null) return "数据库为空"; bool fileSaved = false; Microsoft.Office.Interop.Excel.Application xlApp = new Microsoft.Office.Interop.Excel.Application(); if (xlApp == null) {