Flink 1.9.0及更高版本支持Python,也就是PyFlink. 在最新版本的Flink 1.10中,PyFlink支持Python用户定义的函数,使您能够在Table API和SQL中注册和使用这些函数.但是,听完所有这些后,您可能仍然想知道PyFlink的架构到底是什么?作为PyFlink的快速指南,本文将回答这些问题. 为什么需要PyFlink? Python上的Flink和Flink上的Python 那么,PyFlink到底是什么?顾名思义,PyFlink就是Apache Fli

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

最近学C++ Primer,做到第十二章有个习题.要求针对英文文本,对于用户想搜索的单词,打印出该单词在文本中出现的总次数,单词所出现行号及对应的行内容:单词在一行内出现多次,只打印该行一次.C++的代码太长就不给出,实现大概是用vector<string>保存每一行内容,set保存每个单词出现的行号,map<string, set>来保存单词与所在行号的映射.set.size()表示单词出现的总行数.这是个很好的思路,然而用类的方式实现起来有点繁琐了.好久不用Python了,灵机

注意:由于 12306 的接口经常变化,课程内容可能很快过期,如果遇到接口问题,需要根据最新的接口对代码进行适当修改才可以完成实验. 一.实验简介 当你想查询一下火车票信息的时候,你还在上 12306 官网吗?或是打开你手机里的 APP? 下面让我们来用 Python 写一个命令行版的火车票查看器, 只要在命令行敲一行命令就能获得你想要的火车票信息!如果你刚掌握了 Python 基础,这将是个不错的小练习. 1.1 知识点 Python 基础知识的综合运用 docopt.requests.col

#!/usr/bin/env python import sqlalchemy from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import Column,Integer,String from sqlalchemy.orm import sessionmaker # 创建连接 echo=True 就会打印出所有过程信息 eng

0 前言 写报告的时候为了细致性,要把IP地址对应的地区给整理出来.500多条IP地址找出对应地区复制粘贴到报告里整了一个上午. 为了下次更好的完成这项重复性很高的工作,所以写了这个小的脚本. 1 使用库 1)requests 简介:Requests是一常用的http请求库,它使用python语言编写,可以方便地发送http请求,以及方便地处理响应结果. 安装方法:pip install requests 帮助手册:http://docs.python-requests.org/zh_CN/la

MySQL慢查询会话监控 #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- from email.mime.text import MIMEText from email.utils import formataddr from email.mime.multipart import MIMEMultipart import MySQLdb import smtplib import datetime import logging import logging.

ORM查询之基于对象的正向查询与反向查询 对象形式的查询 # 正向查询 ret1=models.Book.objects.first() print(ret1.title) print(ret1.price) print(ret1.publisher) print(ret1.publisher.name) # ret1.publisher是book属性,是Publish对象,非queryset集合 # 反向查找 ret2=models.Publish.objects.last() print(r

一.写法 cursor.execute('insert into user (name,password) value (?,?)',(name,password)) 或者 cursor.execute('insert into user (name,password) value (%s,%s)',(name,password)) %s与?都可以作为sql语句的占位符,它们作为占位符的功能是没有区别的,mysql.connector用 %s 作为占位符:pymysql用 ? 作为占位符.但是注

一.背景: 最近工作中做了一个小功能,目的是为了分析注册用户区域分布和订单的区域分布情况.所以需要将其对应的IP信息解析为归属地,并同步每天同步更新.线上跑起来效率还是有优化的空间,优化的方向:在调用IP查询API过程可以调整为多线程并行解析IP.后续会更新这方便的调整.技术: Pyhton3 postgreSQL env配置文件 附加信息:iP地址查询(iP138官方企业版):https://market.aliyun.com/products/56928004/cmapi015606.htm

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 -

models.py: from django.db import models class Human(models.Model): id = models.AutoField(primary_key=True) name = models.CharField(max_length=32) age = models.IntegerField() birthday = models.DateField(auto_now_add=True) 在数据库中添加几条数据 在 Python 脚本中调用 Dj

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

知识点: 1.flask_sqlalchemy查询: Flask-SQLAlchemy 在您的 Model 类上提供了 query 属性.当您访问它时,您会得到一个新的所有记录的查询对象.在使用 all() 或者 first() 发起查询之前可以使用方法 filter() 来过滤记录.如果您想要用主键查询的话,也可以使用 get() 2.flask视图 3.熟练sql查询 前置条件: 本地数据库创建一个测试库(test)&表(roles),该表只有2个字段,id,name,结构如图: 示例: 通

python分析Mysql慢查询.通过Python调用开源分析工具pt-query-digest生成json结果,Python脚本解析json生成html报告. #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/10/12 下午3:00 # @Author : Kionf # @Site : https://kionf.com # @Software: Sublime import subprocess import jso

python 大作业 自己写了记事本  也参考网上的  查询会有点问题 替换没问题 # encoding=utf- from tkinter import * from tkinter.filedialog import * from tkinter.messagebox import * import os '''打开文件的功能目前不是很完善''' filename = '' def author(): showinfo('helo', '儿子') def power(): showinfo(

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

下载所需模块 python安装好的情况下,通过pip install elasticsearch进行es模块的安装 安装完成后通过pip list命中查询 导入模块 from elasticsearch import Elasticsearch #用于将数据封装成dataframe格式 import pandas 连接es集群 # 以列表的形式存放各节点的IP地址 ip=["11.158.2.24","11.158.2.25","11.158.2.26&q

做SEO的同学,经常会遇到几百或几千个站点,然后对于收录情况去做分析的情况 那么多余常用的一些工具在面对几千个站点需要去做收录分析的时候,那么就显得不是很合适. 在此特意分享给大家一个批量查询百度收录状况的代码 使用 Python + MySQL(MariaDB) 配合使用 import pymysql from urllib import request import re import time import os,sys # 数据操作类 class DataExec: # 定义私有属性 #

1. 前言 哈希表或称为散列表,是一种常见的.使用频率非常高的数据存储方案. 哈希表属于抽象数据结构,需要开发者按哈希表数据结构的存储要求进行 API 定制,对于大部分高级语言而言,都会提供已经实现好的.可直接使用的 API,如 JAVA 中有 MAP 集合.C++ 中的 MAP 容器,Python 中的字典-- 使用者可以使用 API 中的方法完成对哈希表的增.删.改.查--一系列操作. 如何学习哈希表? 可以从 2 个角度开始: 使用者角度:只需要知道哈希表是基于键.值对存储的解决方案,另需

在windows中使用,输入有关信息查询社工库,本来是网页版的,我把ajax请求提取出来.粗略的封装下,挺好玩. #coding:utf8 import urllib2,urllib from BeautifulSoup import BeautifulSoup queryword=raw_input(u"输入查询的字符串:\n".encode('gbk')) def f(queryword): q=lambda x:urllib.quote(x.decode('gbk').encod