版本 elasticsearch==5.5.0 python==3.7 说明 用python查询es上存储的状态数据,将查询到的数据用pandas处理成excel code # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019/7/22 10:41 # @Author : Skyell Wang # @FileName: es_data_get.py from elasticsearch import Elasticsearch import pandas as pd i

基本环境 elasticsearch版本:6.3.1 客户端环境:kibana 6.3.4.Java8应用程序模块. 其中kibana主要用于数据查询诊断和查阅日志,Java8为主要的客户端,数据插入和查询都是由Java实现的. 案例介绍 使用elasticsearch存储订单的主要信息,document内的field,基本上是long或keyword,创建索引的order.json文件如下: { "doc": { "properties": { "id&

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

#!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import pymysql def fileDB(): # 打开数据库连接(ip/数据库用户名/登录密码/数据库名) db = pymysql.connect("192.168.10.42", "用户名", "密码", "数据库名称") # 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor # 使用cursor()方法获取操作游标

package com.cn.peitest.excel; import java.io.File; import java.lang.reflect.Field; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import jxl.Workbook; import jxl.write.Label; import jxl.write.WritableSheet; import jxl.write.WritableWorkbook; publ

es写入数据的工作原理是什么啊?es查询数据的工作原理是什么?底层的lucence介绍一下呗?倒排索引了解吗? 一.es写数据过程 1.客户端选择一个node发送请求过去,这个node就是coordinating node(协调节点) 2.coordinating node 对document进行路由,将请求转发给对应的node(有primary shard) 3.实际的node上的primary shard 处理请求,然后将数据同步到replica node. 4.coordinating n

python能使用xlrd模块实现对Excel数据的读取,且按照想要的输出形式. 1.准备Excel数据如下: 2.下面主要是对Excel数据读取后以双列表(每一行是一个用例为一个列表,再一个个案例组合起来为一个外层列表)的形式打开,实现思路: (1)要想实现对Excel数据的读取,需要用到第三方应用,直接应用. (2)实际操作时候和我们实际平时打开一个文件进行操作一样,先找到文件-->打开文件-->定义要读取的sheet-->读取出内容. (3)要实现所有的数据的读取,需要使用到循环,

python连接oracle,需用用到模块cx_oracle,可以直接pip安装,如网络不好,可下载离线后本地安装 cx_oracle项目地址:https://pypi.org/project/cx_Oracle/ cx_oracle离线下载地址:https://pypi.org/project/cx_Oracle/#files 本人由于工作需要,期望便捷查询所得结果,且固定输出某个格式 具体代码如下: #! coding:utf-8 import cx_Oracle conn = cx_Ora

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 -

序言:保存数据的方式各种各样,最简单的方式是直接保存为文本文件,如TXT.JSON.CSV等,除此之外Excel也是现在比较流行的存储格式,通过这篇文章你也将掌握通过一些第三方库(xlrd/xlwt/pandas/openpyxl)去操作Excel进行数据存储与读取,此一文足以! 一.TXT文本存储 1.1 使用方式 TXT文本几乎兼容任何平台,但是不利于检索,如果对检索和数据结构要求不高,寻求方便的话,可以采用TXT文本存储格式 1.2 基本写法 1 file = open('demo.txt

今天简单的学习了一下POI,一下是所使用到的jar,这些jar可以到apache去下载

在python中,要输出json格式,需要对json数据进行编码,要用到函数:json.dumps json.dumps() :是对数据进行编码 #coding=gbkimport json dicts={"name":"lucy","sex":"boy"} json_dicts=json.dumps(dicts)print(json_dicts) 输出的结果是: 这样的格式一般都不优美,当数据很多的时候,看得就不是很直观方便

#xiaodeng#python3#基于SQL和PYTHON的数据库数据查询语句import pymysql #1.基本用法cur.execute("select * from biao") #2.查询某表中的特定数据,如某制定id和名字的数据cur.execute("select * from biao where id="XXXX" and name="xxx" ") #3.统计函数select count(1) from

  #/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

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

在自学到接口自动化测试时, 发现要从excel中读取测试用例的数据, 假如我的数据是这样的: 最好是每行数据对应着一条测试用例, 为方便取值, 我选择使用pandas库, 先安装 pip install pandas. 然后导入: import pandas as pd df=pd.read_excel('../test_data/test_data.xlsx',sheet_name='hehe') 默认第一行数据是表头,先来简单了解一下pandas的用法: 输入: print(df.head(

本博文使用的数据库是MySQL和MongoDB数据库.安装MySQL可以参照我的这篇博文:https://www.cnblogs.com/tszr/p/12112777.html 其中操作Mysql使用到的python模块是pymysql,下面是有关这个模块的使用说明: 创建一个数据库test create DATABASE taobao; 下面将要安装一个navicat for mysql这样的软件,下载链接:https://www.pcsoft.com.cn/soft/20832.html?

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

系统基本信息获取 描述 获取系统的递归深度.当前执行文件路径.系统最大UNICODE编码值等3个信息,并打印输出.‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬ 输出格式如下:‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪

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

前言: python + pymysql:通过pymysql,查询到符合要求的数据,不做类型转化的,返回的时元组类型的数据,可以根据下标,取想要的值. self.cursor.execute(sql)# 返回的是元组,可根据需要只查询对应的参数来取参使用 result = self.cursor.fetchall() 后续使用,如果有些方法需要判断某个值,是否存在的时候,每条sql都不同,不能简单的通过下标来取值,如果可以根据当前数据的key来判断,有没有数据,就不用担心具体是哪一个下标了 #