# @staticmethoddef get_kafka_reviews(self): # print type(self.bootstrap_servers) consumer = kafka.KafkaConsumer(bootstrap_servers=[self.bootstrap_servers],group_id='wm_group',auto_offset_reset='latest', enable_auto_commit=False) consumer.subscribe(to

httplib 下的 status http请求的状态  200 404 500... reason 返回答复 OK或者 FAULRE read()  读取内容 get方法: #!/usr/bin/env python #coding=utf8 import httplib httpClient = None try: httpClient = httplib.HTTPConnection('localhost', 80, timeout=30) httpClient.request('GET'

1.输入一个表名,获取表里面的数据 2.判断用户是否存在,如果不存在就添加到数据库里面

一.创建数据库连接 #!coding:utf-8 import pymysql ''' Python3之后不再支持MySQLdb的方式进行访问mysql数据库: 可以采用pymysql的方式 连接方式: 1.导包 import pymysql 2.打开数据库连接 conn = pymysql.connect(host='10.*.*.*',user='root',password='123456',db='self_dev',charset='utf8',cursorclass=pymysql.

os.environ['TZ'] = 'Asia/Shanghai' os.environ['TZ'] = 'Europe/London' hour_cur = time.strftime('%H')

import linecacheprint linecache.getline('url.txt',2) 读取url.txt文件的第2行内容

一.定义 JSON 是一种数据格式 使用 javaScript (Java 死鬼破特)对象表示法 二.特点 1.JSON 与 XML格式数据的区别 ====== 两种格式的数据,都是跨语言,跨平台 c.c++.java.php.python.go 等都能处理这两种格式 Windows.Linux.Unix都能承载这两种格式 json 更为清晰,冗余更少,更轻量级,传输效率更高 xml 常常导致复杂的代码,极低的开发效率 对于大多数 web 应用来说,根本不需要复杂的 xml 来传输数据 2.js

昨天晚上无聊时,想着练习一下Python所以写了一个小爬虫获取小刀娱乐网里的更新数据 #!/usr/bin/python # coding: utf-8 import urllib.request import re #定义一个获取网页源码的子程序 head = "www.xiaodao.la" def get(): data = urllib.request.urlopen('http://www.xiaodao.la').read() #解码并去除无用文字 str = data.d

#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-""" @Time : 2018/7/4 @Author : LiuXueWen @Site : @File : ElasticSearchOperation.py @Software: PyCharm @Description: 对elasticsearch数据的操作,包括获取数据,发送数据"""import elasticsearchimport json

上一篇博客讲了怎么批量读取Excal单元格数据,现在咱们说一下怎么读取Excal指定单元格数据. 一.首先建一个Test_Main类 #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import requests import unittest class TestDenmo(unittest.TestCase): def setUp(self): pass def test_demo1(self): print ("用例一开始执行") url =

django获取指定列的数据 model一般都是有多个属性的,但是很多时候我们又只需要查询特定的某一个,这个时候可以用到values和values_list [values()](https://docs.djangoproject.com/en/1.9/ref/models/querysets/#values) values()¶ values(*fields)¶ Returns a QuerySet that returns dictionaries, rather than model i

实例1.取得MYSQL版本 复制代码 代码如下: # -*- coding: UTF-8 -*-#安装MYSQL DB for pythonimport MySQLdb as mdbcon = Nonetry:    #连接mysql的方法:connect('ip','user','password','dbname')    con = mdb.connect('localhost', 'root',        'root', 'test');    #所有的查询,都在连接con的一个模块

/****** 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

来这里找志同道合的小伙伴!↑↑↑ Python应用现在如火如荼,应用范围很广.因其效率高开发迅速的优势,快速进入编程语言排行榜前几名.本系列文章致力于可以全面系统的介绍Python语言开发知识和相关知识总结.希望大家能够快速入门并学习Python这门语言. 本次课程是在掌握python基础之上进行的.基础没有学习的话建议先查看文章学习基础目录:Python开发实战系列教程-链接汇总,持续更新.进行学习. 最近几天感冒中,四肢乏力以及最近比较忙导致,更新较慢.还请见谅. 概述 很多时候我们需要给网

背景 在做接口自动化的过程中,接口返回的数据是  列表字典循环嵌套  格式的,所以怎样通过一个key值,获取到被包裹了多层的目标数据成为了摆在我面前的一个问题. 一开始没想自己写,但是搜索后发现虽然很多人遇到类似的问题,但是相应的解决方案都不能达到我想要的结果,所以自己尝试写了一个. 思路 最初的做法是写一个函数,每次对传入的数据进行类型判断,然后根据数据类型做对应的处理,后来发现如果这样,实际有多少层数据就要做多少次判断. 那么有没有一劳永逸的方法呢?答案当然是有! 调试过程中发现,函数的调用

 Python Socket请求网站获取数据 ---阻塞 I/O     ->收快递,快递如果不到,就干不了其他的活 ---非阻塞I/0 ->收快递,不断的去问,有没有送到,有没有送到,...如果送到了就接收 ---I/O多路复用 ->找个代理人(select), 去收快递.快递到了,就通知用户.   一 . 阻塞方式 blocking IO 会一直block 对应的进程,直到操作完成 # 客户端请求网站-阻塞实现(一次一次的请求) import socket import time #

一.Http协议 二.Https协议 三.使用Python获取数据 (1)urlib (2)GET请求 (3)POST请求 四.爬取豆瓣电影实战 1.思路 (1)在浏览器中输入https://movie.douban.com/j/search_tags?type=movie会得到显示的电影的分类标签,下面以“热门”为例 {"tags":["热门","最新","经典","可播放","豆瓣高分&quo

今天在做下python开发笔记之如何通过xml快捷获取数据,下面以调取nltk语料库为例: import nltk nltk.download() showing info https://raw.githubusercontent.com/nltk/nltk_data/gh-pages/index.xml Out[2]: True

图片看不清楚的话,可以右键选择:“在新标签页中打开图片(I)” 参数 df.loc[(a,b),c]中第一个参数元组为索引内容,a为level0索引对应的内容,b为level1索引对应的内容 因为df是一个dataframe,所以要用c来指定列 准备数据 先对数据设置多重索引: 根据索引取指定行 通过三重索引去取指定行数据: 通过双重索引去取指定行: 根据索引取指定列 通过三重索引去取指定列数据: 通过双重索引去取指定列数据:

参考链接:https://www.highcharts.com.cn/docs/process-text-data-file 1.javascript代码 var options = { chart: { type: 'column' }, title: { text: '水果消费情况' }, xAxis: { categories: [] }, yAxis: { title: { text: '单位' } }, series: [] }; var csvData = document.getE

Java8的Stream流的一些用法, //排序 carerVehEntityList = carerVehEntityList.stream().sorted( Comparator.comparing(CarerVehInOrOutEntity::getDelintSortNum, Comparator.nullsFirst(Integer::compareTo)) .thenComparing(CarerVehInOrOutEntity::getDelintName, Comparator