本文介绍的是Qt数据库 QSqlTableModel实例操作,详细操作请先来看内容.与上篇内容衔接着,不顾本文也有关于上篇内容的链接. Qt数据库 QSqlTableModel实例操作是本文所介绍的内容,我们先来看内容.在上一篇我们讲到只读的QSqlQueryModel也可以使其可编辑,但是很麻烦.Qt提供了操作单表的QSqlTableModel,如果我们需要对表的内容进行修改,那么我们就可以直接使用这个类. 相关联文章: Qt数据库 QSqlQueryModel实例操作 上篇 Qt数据库 QS

从Excel中读取数据(python-xlrd) 1.导入模块 import xlrd 2.打开Excel文件读取数据 data = xlrd.open_workbook('excelFile.xls') 3.使用技巧 获取一个工作表         table = data.sheets()[0]          #通过索引顺序获取           table = data.sheet_by_index(0) #通过索引顺序获取           table = data.sheet_

导入CSV.TXT文件 read.table函数:read.table函数以数据框的格式读入数据,所以适合读取混合模式的数据,但是要求每列的数据数据类型相同. read.table读取数据非常方便,通常只需要文件路径.URL或连接对象就可以了,也接受非常丰富的参数设置: file参数:这是必须的,可以是相对路径或者绝对路径(注意:Windows下路径要用斜杠'/'或者双反斜杠'\\'). header参数:默认为FALSE即数据框的列名为V1,V2...,设置为TRUE时第一行作为列名. dat

不多说,直接上干货! SPSS Statistics导入读取数据的步骤: 文件  ->  导入数据 成功! 欢迎大家,加入我的微信公众号:大数据躺过的坑     免费给分享       同时,大家可以关注我的个人博客:    http://www.cnblogs.com/zlslch/   和     http://www.cnblogs.com/lchzls/     详情请见:http://www.cnblogs.com/zlslch/p/7473861.html 人生苦短,我愿分享.本公众

如果你导入数据过多,导入时出错了,或者你手动停止了,导入了一部分,还有一部分没有导入.或者你再次运行上面的命令,你会发现数据重复了,怎么办呢? django.db.models 中还有一个函数叫 get_or_create() 有就获取过来,没有就创建,用它可以避免重复,但是速度可以会慢些,因为要先尝试获取,看看有没有 只要把上面的 Blog.objects.create(title=title,content=content) 换成下面的就不会重复导入数据了 Blog.objects.get_

当使用MySQL插入数据时,我们可以根据需求选择合适的插入语句. 一.方法分类 二.具体方法 使用场景 作用 语句 注意 常规插入 忽略字段名 insert into 表名 values (值1, 值2,...,值n) 默认value中的值依次填充所有字,如果出现唯一性冲突,就会抛出异常 按照字段插入 insert into 表名(字段1, 字段2,...,字段n) values (值1, 值2,...,值n) 字段和值一一对应 一次性插入多条数据 insert into 表名(字段1, 字段2

有些既存的项目把一部分日志信息写入到数据库中了,或者是由于其它的原因我们希望把关系型数据库中的信息读取到 elasticsearch 中.这种情况可以使用 logstash 的 jdbc input 插件从关系型数据库中读取日志数据,然后输出到 elasticsearch 中.本文介绍如何在 windows 系统中配置 logstash 从 SQL Server 数据库中读取数据.说明:演示的环境为 windows server 2016,logstash 的版本为 6.2.4. 关键步骤 本文

前言 最近有个项目里面中有大量的Excel文档导入导出需求,数据量最多的文档有上百万条数据,之前的导入导出都是用apache的POI,于是这次也决定使用POI,结果导入一个四十多万的文档就GG了,内存溢出...  于是找到EasyExcel的文档,学习了一番,解决了大数据量导入导出的痛点. 由于项目中很多接口都需要用到导入导出,部分文档都是根据日期区分,部分文档是需要全表覆盖,于是抽出一个工具类,简化下重复代码,在此把实现过程记录一下. 测试结果 数据量100W 导入 测试了几次,读取完加保存到

这几天对突然对委托事件,异步编程产生了兴趣,大量阅读前辈们的代码后自己总结了一下. 主要是实现 DataTable的导入导出,当然可以模拟从数据库读取大量数据,这可能需要一定的时间,然后 再把数据导入到xml excel等.做了个小实例模拟了一下.特此帖出来以便日后查阅 先上效果图 然后贴上代码 using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using

using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Data; using System.IO; using NPOI.HSSF.UserModel; using NPOI.SS.UserModel; using NPOI.HPSF; using System.Drawing; using NPOI.SS.Util; using NPOI.HSSF.U

最近公司做一个客户导入会员的功能,以前导入都是使用csv格式导入的,但是客户反应问题挺多的,普遍是乱码(由于各种系统各种环境可能引起编码问题).最近想着就把这个导入完全改成excel导入,就研究了下phpexcel,发现读取excel还是挺方便的,这样也方便客户了,比较excel 无论用office 还是 wps 打开都是没有问题的 示例读取代码如下 /*  * $path excel文件路径  * $header_mapping 文字和数据库字段的对应关系  * excel第一行 是 字段标准

[内容介绍]上一篇介绍了K线图的基本绘制方法,但很不完善,本篇增加了它直接读取数据的功能,这对于金融市场的数据量大且又需要动态刷新功能的实现很重要. [实现方法] 1.需要一个数据文件,这里用的是直接读取由另一个CTP程序从上期交易所接收的期货合约RB1609所写的行情文件日线数据rb1609_d1.txt 文件格式如下: 日期 时间 开盘 最高 最低 收盘 成交量 持仓量 2.让程序加载后默认打开这个rb1609_d1.txt文件 使用4个函数: ⑴窗体加载函数 1 private void

一.说明 随着HBase在重要的商业系统中应用的大量增加,许多企业需要通过对它们的HBase集群建立健壮的备份和故障恢复机制来保证它们的企业(数据)资产.备份Hbase时的难点是其待备份的数据集可能非常巨大,因此备份方案必须有很高的效率.Hbase备份方案必须既能够伸缩至对数百TB的存储容量进行备份,又能够在一个合理的时间内完成数据恢复的工作.HBase和Apache Hadoop系统提供了许多内置的机制,可以快速而轻松的完成PB级数据的备份和恢复工作. 二.方法 HBase是一个基于LSM树(

最近在做项目的时候发现一个问题,oracle 在查询分页数据的时候,有几条数据重复查询了,并且有几条数据在分页的时候消失了.百度了一下发现,ORACLE 在查询数据的时候返回的行不是固定的,他只是按照顺序从数据中读取符合条件的数据返回到客户端,给用户误解为默认排序. 然而,当我加上排序的时候,还是查询有重复的数据,(指第一页数据在第二页也查询出来了),这是我就疑问了,当我检查数据的时候,发现我排序的字段有空的情况,而且有很多条,导致排序返回的 伪列并不是唯一的. 总结: oracle 分页查询数

(1)Customer和Customer Group (1)两种常用的消息模型 队列模型(queuing)和发布-订阅模型(publish-subscribe). 队列的处理方式是一组消费者从服务器读取消息,一条消息只由其中的一个消费者来处理. 发布-订阅模型中,消息被广播给所有的消费者,接收到消息的消费者都可以处理此消息. (2)Kafka的消费者和消费者组 Kafka为这两种模型提供了单一的消费者抽象模型: 消费者组 (consumer group). 消费者用一个消费者组名标记自己. 一个

TensorFlow程序读取数据一共有3种方法: 供给数据(Feeding): 在TensorFlow程序运行的每一步, 让Python代码来供给数据. 从文件读取数据: 在TensorFlow图的起始, 让一个输入管道从文件中读取数据. 预加载数据: 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况). 一 预加载数据 import tensorflow as tf x1 = tf.constant([2,3,4]) x2 = tf.constant([4,0

KafkaConsumer概念 消费者和消费者群组 Kafka 消费者从属于消费者群组.一个群组里的消费者订阅的是同一个主题,每个消费者接收主题一部分分区的消息. 往群组里增加消费者是横向伸缩消费能力的主要方式. 我们有必要为主题创建大量的分区,在负载增长时可以加入更多的消费者.不要让消费者的数量超过主题分区的数量,多余的消费者只会被闲置.  除了通过增加消费者来横向伸缩单个应用程序外,还经常出现多个应用程序从同一个主题读取数据的情况. Kafka 设计的主要目标之一 ,就是要让 Kafka 主

从 CSV 文件中读取数据(CSV) import sys import csv # python 内置该模块 支持各种CSV文件 file_name = r"..\ch02_data\ch02-data.csv" # r 指明字符串不用转义 data = [] try: with open(file_name) as f: # 打开文件 reader = csv.reader(f) # 获取 reader 对象,通过对该对象的遍历获取文件的所有内容,默认分隔符为“,” 可以通过 di

参考资料: http://docs.oracle.com/database/122/SQLRF/ROWNUM-Pseudocolumn.htm#SQLRF00255 http://blog.csdn.net/u010395242/article/details/52047341 在采用以下所示的方式: SELECT * FROM (SELECT row_.*, rownum rownum_ FROM (SELECT * FROM table_name ORDER BY table_name.cr

第18课-数据库开发及ado.net 连接数据库.增.删.改向表中插入数据并且返回自动编号.SQLDataReade读取数据 ADO.NET 为什么要学习? 我们要搭建一个平台(Web/Winform)让用户方便的操作数据库中的数据. 什么是ADO.NET 是一组库类,System.Data. Ado.net组成 Connection:用来连接数据库 Command:用来执行SQL语句 DataReader:只读.只进的结果集,一条一条读取数据(SteamReader.XmlReader) Da

Netty源码分析第五章: ByteBuf 第十节: SocketChannel读取数据过程 我们第三章分析过客户端接入的流程, 这一小节带大家剖析客户端发送数据, Server读取数据的流程: 首先温馨提示, 这一小节高度耦合第三章的第1, 2节的内容, 很多知识这里并不会重复讲解, 如果对之前的知识印象不深刻建议恶补第三章的第1, 2节的内容之后再学习这一小节 我们首先看NioEventLoop的processSelectedKey方法: private void processSelect