环境:MySQLdb openpyxl模块 python去zabbix的mysql数据库中取交换机不同时间段的进出口流量,然后写入excel中,每天cron执行,每周四邮件发送.(代码中第一行必须加上,不然crontab执行不了,或者在crontab时指明环境变量) #!/usr/local/bin/python2.7 #_*_coding:utf-8_*_ import MySQLdb import time from datetime import datetime from datetim

1. kafkaSource 见官方文档 2. kafkaSource的偏移量的存储位置 默认存在kafka的特殊topic中,但也可以设置参数让其不存在kafka的特殊topic中   3   将kafka中的数据写入redis中去 redisSink不支持exactly Once,只支持AtLeast Once KafkaSourceToRedisDemo 1 package cn._51doit.flink.day04; 2 3 import org.apache.flink.api.co

1,php和MySQL建立连接关系 2,打开 3,接受页面数据,PHP录入到指定的表中 1.2两步可直接使用一个数据库链接文件即可:conn.php <?phpmysql_connect("localhost","root","");//连接MySQLmysql_select_db("hello");//选择数据库?> 当然,前提是已经安装WEB服务器.PHP和MySQL,并且建立MySQL表"webjx

将pandas的DataFrame数据写入MySQL数据库 + sqlalchemy import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine ##将数据写入mysql的数据库,但需要先通过sqlalchemy.create_engine建立连接,且字符编码设置为utf8,否则有些latin字符不能处理 yconnect = create_engine('mysql+mysqldb://root:password@localhost:330

1.错误为:插入乱码 报错: Python模块MySQLdb操作mysql出现2019错误:Can't initialize character set utf-8 解决: 写入数据语句为: cnn = MySQLdb.connect(host = mysql_infor_list[0] , user = mysql_infor_list[1], passwd = mysql_infor_list[2], db = mysql_infor_list[3], port = mysql_infor_

该方法跟上一篇写入一列的方法相反,代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- import xlwings as xw list1 = [1,2,3,4,5] list2 = [[1],[2],[3],[4],[5]] sht = xw.Book().sheets('sheet1') # 新增一个表格 # 写入一行数据方法一 sht.range('A1').value = list1 # 写入一行数据方法二 sht.range('A1').options(transpose=Tru

近来项目的业务量开始大了,感觉如果数据不周期性地备份一下,很可能会出现问题,虽然我每天都有阿里云的自动快照,上网找了一下方法,找到两种相对简单而又适合中小项目或者中小公司的数据备份策略,以下都是数据库数据的完全备份. 一.cp命令备份mysql数据 此方法简单粗暴,直接复制mysql下的数据,也印证了linux下的万物皆是文件的原则,管你是啥,直接复制过来,出问题直接cp过去就好了,数据库的数据是存储在mysql目录下的data,里面有对应的数据库名字的文件夹,比如说我有个test数据库,那么在

#/usr/bin/python #coding=utf-8 #@Time   :2017/11/21 0:20 #@Auther :liuzhenchuan #@File   :mysql 数据操作.py import MySQLdb     def connect_mysql():     db_config={         'host':'192.168.16.70',         'port':3306,         'user':'root',         'db':'

简直血崩,最近去做兼职,每天都有大量的表格数据要整理. 开始 还是 用 excel的用起来还算顺畅,慢慢慢慢的发现了各种弊端.大概类似于分组排序什么什么的好多啦~~~不过也确实是用了不到两个小时就能比较容易的玩得起来vlookup了,传说 就像面试程序员必出算法题一样,做文秘工作的一定会考vlookup的使用.然后还配合了vlookup函数,和 iferror 成功实现了整列数据的更改. 因为数据比较敏感所以没有做成样例~~~照例看看访问量,会考虑出一个vlookup的使用教程的. 嗯开始 用w

from mysql_tool import * import copy s = ''' INSERT INTO `qqzone`.`myu` (`id`, `uid`, `age`, `gender`, `marriageStatus`, `education`, `consumptionAbility`, `LBS`, `interest1`, `interest2`, `interest3`, `interest4`, `interest5`, `kw1`, `kw2`, `kw3`, `

import pymysql import traceback from multiprocessing import Pool,Manager,cpu_count from multiprocessing.managers import BaseManager import os,sys,time import random # 建库建表 def createTable(): conn=pymysql.connect( host='127.0.0.1', port=3306, user='ro

1.zipkin server 1.1.新建Springboot项目,zinkin 1.2.添加依赖 <dependency> <groupId>io.zipkin.java</groupId> <artifactId>zipkin-server</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>io.zipkin.java</groupId> <

http://www.php100.com/html/webkaifa/PHP/PHPyingyong/2010/0822/5276.html http://hi.baidu.com/lei_com/item/38e61434c5510f9ab80c033b http://www.jb51.net/article/30485.htm http://bbs.chinaunix.net/forum.php?mod=viewthread&tid=635018 http://bbs.chinaunix.

最近在利用poi往excel中写入大量数据时,发现excel2003最多只支持65535条,大量数据时容易造成oom,上网查了一下api,发现目前对于2003,每个sheet最多支持65535条,若数据量远超65535,建议分sheet处理,而poi3.8之后,出现了SXSSFWorkbook,可以支持大数据量的写入excel操作,但是目前只支持excel2007 HSSF是POI工程对Excel 97(-2007)文件操作的纯Java实现 XSSF是POI工程对Excel 2007 OOXML

前言: 最近公司领导要统计技术部门在各个业务条线花费的工时百分比,而 jira 当前的 Tempo 插件只能统计个人工时.于是就写了个报表工具,将 jira 中导出的个人工时excel表格 导入数据库,在后端处理各个业务工时占比.后来研究了 jira 的 API 文档 ,放弃了之前的思路,直接调用 jira  API 处理数据 ,这个先不谈.这篇博客主要介绍 Django 上传文件,然后解析 excel 导入数据库. 一.上传文件: 将文件上传到服务器指定路径,其实很简单,一共有三个步骤: 1.

前面一篇讲到streamin读取kafka数据加工处理后写到kafka数据,大数据开发-Spark-开发Streaming处理数据 && 写入Kafka是针对比如推荐领域,实时标签等场景对于实时处理结果放到mysql也是一种常用方式,假设一些车辆调度的地理位置信息处理后写入到mysql 1.说明 数据表如下: create database test; use test; DROP TABLE IF EXISTS car_gps; CREATE TABLE IF NOT EXISTS ca

Excel连接到MySQL 即使当今时代我们拥有了类似微软水晶报表之类的强大报表工具和其他一些灵活的客户管 理应用工具,众多企业在分析诸如销售统计和收入信息的时候,微软的Excel依然是最常用的工具.这当然不是没有理由的:Excel以其强大丰富的各种功 能,已经成为办公环境中不可或缺的工具. 然而,现在公司正在逐渐地将数据开始存储在远程数据库中,这样可以供企业员工从不同的地方来阅读和修改数据.但是,以前固有的工作流程习惯是很难打破的.当你的老板需要从远端使用Excel以饼图的形势来看一下最近的销

excel加载mysql数据 1.第一步,选择从mysql导入数据 2.单击会出现弹框: 3.可能有的同学的,这里缺少插件,例如: 4.去下载 这个 插件安装即可.https://dev.mysql.com/downloads/file/?id=492453 5.之后进行登录, 6.出现这个弹框点击确认即可. 7.之后即可看到 8.选择加载也可以选择加载,这边演示加载到操作. 9.可以看到数据库中的数据已经被我们加载到excel表中

本文首发于<.NET 5/.NET Core使用EF Core 5(Entity Framework Core)连接MySQL数据库写入/读取数据示例教程> 前言 在.NET Core/.NET 5的应用程序开发,与其经常搭配的数据库可能是SQL Server.而将.NET Core/.NET 5应用程序与SQL Server数据库的ORM组件有微软官方提供的EF Core(Entity Framework Core),也有像SqlSugar这样的第三方ORM组件.EF Core连接SQL S

异步导出数据到Mysql中 上次说过从Item中同步写入数据库,因为网络的下载速度和数据库的I/O速度是不一样的所以有可能会发生下载快,但是写入数据库速度慢,造成线程的堵塞:关于堵塞和非堵塞,同步和异步的关系,因为没接触过,所以也不是很好的理解,这里查看了些资料,已做记录 链接1:https://www.zhihu.com/question/19732473;http://wiki.jikexueyuan.com/project/twisted-intro/ 实现异步写入mysql数据库的思路:

从spark1.2 到spark1.3,spark SQL中的SchemaRDD变为了DataFrame,DataFrame相对于SchemaRDD有了较大改变,同时提供了更多好用且方便的API.DataFrame将数据写入hive中时,默认的是hive默认数据库,insertInto没有指定数据库的参数,本文使用了下面方式将数据写入hive表或者hive表的分区中,仅供参考.1.将DataFrame数据写入到Hive表中从DataFrame类中可以看到与hive表有关的写入Api有以下几个: