一.插入数据 1.首先准备类似如下数据 {"_type": "type1", "_id": 1, "_index": "test", "_source": {"JOBNAME0": "guba_eastmoney_com_265162", "JOBNAME1": "guba_eastmoney_com_265162&q

/****** Object: StoredProcedure [dbo].[getSplitValue] Script Date: 03/13/2014 13:58:12 ******/ SET ANSI_NULLS ON GO SET QUOTED_IDENTIFIER ON GO ALTER PROCEDURE [dbo].[getSplitValue] AS --定义获取GUID ) SET @NEWID= REPLACE(NEWID(),'-','') --判断临时表数据是否存在,如果

在平时的工作中,经常会遇到造数据,特别是性能测试的时候更是需要大量的数据.如果一条条的插入数据库或者一条条的创建数据,效率未免有点低.如何快速的造大量的测试数据呢?在不熟悉存储过程的情况下,今天给大家介绍一种方法,很简单的也很实用.思路是用python代码写一段小程序,生成一定数量的SQL语句,再把这些SQL语句拷贝黏贴到数据库工具执行SQL即可. 假如有个联系人的学生表student,其表结构为姓名name.学校school.电话telphone.邮箱email. 以Mysq为例子,sql语句

数据插入使用了以下几种方式 1. 逐条数据插入2. 拼接sql语句批量插入3. 拼接sql语句并使用Transaction4. 拼接sql语句并使用SqlTransaction5. 使用DataAdapter6. 使用TransactionScope及SqlBulkCopy7. 使用表值参数 数据库使用SQL Server,脚本如下 create table TestTable(Id int ,Name nvarchar(20)) 程序中生成测试DataTable结构和测试数据的类如下 [c-s

前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者: 向右奔跑 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取 http://note.youdao.com/noteshare?id=3054cce4add8a909e784ad934f956cef 对爬虫爬取数据时的分页进行一下总结.分页是爬取到所有数据的关键,一般有这样几种形式: 1.已知记录数,分页大小(pagesize, 一页有多少条记录)

用python从数据库中取到数据后,写入excel中做成自动报表,ExcelWrite默认的格式一般来说都比较丑,但workbook提供可以设置自定义格式,简单记录个demo,供初次使用者参考. 一. 取几列数据长下面这样,数字我随便编的,不用在意: 二.ExcelWriter写入后默认格式长下面这样,字体丑,宽度不够,没有百分比格式: 三.设置格式后保存结果,好看多了: 四.好了,实现在下面代码里有注释 # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd i

1. 需要的三个包: from wordcloud import WordCloud #词云库 import matplotlib.pyplot as plt #数学绘图库 import jieba; 2. 定义变量(将对于的变量到一个全局的文件中): import re; pdurl_first='https://movie.douban.com/subject/26363254/comments?start=0' head={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (X11; L

from elasticsearch import Elasticsearch from elasticsearch import helpers import pymysql import time # 连接ES es = Elasticsearch( ['127.0.0.1'], port=9200 ) # 连接MySQL print("Connect to mysql...") mysql_db = "test" m_conn = pymysql.connec

URL管理器实现方式:1. 内存python内存待爬取URL集合:set()已爬取URL集合:set() 2. 关系数据库MySQLurls(url, is_crawled) 3. 缓存数据库(高性能,大公司存储)redis待爬取URL集合:set已爬取URL集合:set 网页下载器urllib2 python官方基础模块requests 第三方包更强大 import urllib2 urllib2下载网页方法一:############################直接请求response

爬虫: 网络爬虫是捜索引擎抓取系统(Baidu.Google等)的重要组成部分.主要目的是将互联网上的网页下载到本地,形成一个互联网内容的镜像备份. 步骤: 第一步:获取网页链接 1.观察需要爬取的多网页的变化规律,基本上都是只有小部分有所变化,如:有的网页只有网址最后的数字在变化,则这种就可以通过变化数字将多个网页链接获取: 2.把获取得到的多个网页链接存入字典,充当一个临时数据库,在需要用时直接通过函数调用即可获得: 3.需要注意的是我们的爬取并不是随便什么网址都可以爬的,我们需要遵守我们的

最近自学Python的进度比较慢,工作之余断断续续的看着效率比较低,看来还是要狠下心来每天进步一点点. 还记得前段时间陈大猫提了一口"先实现用python读取本地文件",碰巧今天看到文件与异常,结合练习整理下用Python读取本地文件的代码: import os #从标准库导入os模块 os.chdir('F:\HeadFirstPython\chapter3') #切换到包含数据文件的文件夹 data = open('sketch.txt') #打开一个命名文件,将文件赋给名为dat

动态更新 <update id="updateElevator" parameterType="com.diantijiang.saas.data.elevator.Elevator" > update dc_elevator <set> <if test="inspectionCode != null">inspection_code = #{inspectionCode,jdbcType=VARCHAR},

Database db = CreateDatabase();                var varConnnection = db.CreateConnection();     //获取连接字符串对象                SqlBulkCopy sqlBulkcopy = new SqlBulkCopy(varConnnection.ConnectionString);                sqlBulkcopy.DestinationTableName = "T

近期碰到一个问题,两套系统之间数据同步出了差错,事后才发现的,又不能将业务流程倒退,但是这么多数据手工处理量也太大了,于是决定用Python偷个小懒. 1.首先分析数据. 两边数据库字段的值都是一样,先将这边数据库的数据查询导出,正好是2列120多行的数据.那么目标就是拼接成update from_name set data= where id= 格式,将导出内容中的第1列和第2列内容放到等号=后面即可. 2.下面开始动手. 前提肯定是要有一个python环境的,没有的去下载安装一个也很快.有了

import requests from lxml import etree import time import pymysql import json headers={ 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.181 Safari/537.36', 'Content-Type':'application/x-www-f

多线程查询数据,将结果存入到redis中,最后批量从redis中取数据批量插入数据库中 package com.xxx.xx.reve.service; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.E

python实现列表页数据的批量抓取,练手的,下回带分页的 #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import requests from bs4 import BeautifulSoup import pymysql import sys, io sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer,encoding='utf8') # Change default encoding to utf8 print('连

当我们使用ES批量插入数据的时候,一般会这样写代码: from elasticsearch import Elasticsearch,helpers es =Elasticsearch(hosts=[{'host':'localhost','port':9200}]) def gendata(): mywords =['foo','bar','baz'] for word in mywords: yield {"_index":"mywords","_ty

使用python爬虫,批量爬取抖音app视频(requests+Fiddler+appium) - 北平吴彦祖 - 博客园 https://www.cnblogs.com/stevenshushu/p/9635097.html 抖音很火,楼主使用python随机爬取抖音视频,并且无水印下载,人家都说天下没有爬不到的数据,so,楼主决定试试水,纯属技术爱好,分享给大家.. 1.楼主首先使用Fiddler4来抓取手机抖音app这个包,具体配置的操作,网上有很多教程供大家参考. 上面得出抖音的视频的u

项目告一段落,快到一年时间开发了两个系统,一个客户已经在试用,一个进入客户测试阶段,中间突然被项目经理(更喜欢叫他W工)分派一个每隔两小时用windows服务去抓取客户提供的外网xml,解析该xml,然后将截取的节点字段值插入到已经建好相应结构的表中.并记录日志. xml结构概要如下: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <list> <info> <id>93ef7c7ccc

本次爬虫所要爬取的数据为京东建材数据,在爬取京东的过程中,发现京东并没有做反爬虫动作,所以爬取的过程还是比较顺利的. 为什么要用WebMagic: WebMagic作为一款轻量级的Java爬虫框架,可以极大的减少爬虫的开发时间 为什么要使用MQ(本项目用的RabbitMq,其他的MQ也可以): 解耦各个模块,实现各个爬虫之间相互独立 项目健壮性,不管是主动还是被动原因(断电等状况)停下了项目,只需要重新读取MQ中的数据就能继续工作 拆分了业务逻辑,使每个模块更加简单.代码易于编写 为什么要用ES