Excel日期格式提取year =TEXT(YEAR(C2),"0000")

convert(varchar(10),字段名,转换格式) CONVERT(nvarchar(10),count_time,121)CONVERT为日期转换函数,一般就是在时间类型(datetime,smalldatetime)与字符串类型(nchar,nvarchar,char,varchar)相互转换的时候才用到的函数的3个参数,第1个参数为,转换后的大小,第2个为转换日期的字段或函数,第3个为转换的格式. 具体如下:0 | 0 or 100 | mon dd yyyy hh:miAM(或P

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convert(varchar(10),字段名,转换格式)sybase下convert函数第三个参数(时间格式)比如:1.select user_id,convert(varchar(10),dayts,11) as dates from tb_user    (sybase下及sql server下语句) 2.select to_char(sysdate,'yy/mm/dd') as d from dual    (oracle下语句) 转换格式:0或100 month dd yyyy hh:

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convert(varchar(10),字段名,转换格式) CONVERT(nvarchar(10),count_time,121) CONVERT为日期转换函数,一般就是在时间类型(datetime,smalldatetime)与字符串类型(nchar,nvarchar,char,varchar) 相互转换的时候才用到的函数的3个参数,第1个参数为,转换后的大小,第2个为转换日期的字段或函数,第3个为转换的格式. 具体如下: 0 | 0 or 100 | mon dd yyyy hh:miAM

有时候我们需要添加一些额外的设置选项到常规设置(后台 > 设置 > 常规)页面,下面是一个简单的范例: 直接添加到主题的 functions.php 即可:   /*** WordPress 添加额外选项字段到常规设置页面* http://www.wpdaxue.com/add-field-to-general-settings-page.html*/$new_general_setting = new new_general_setting();class new_general_setti

下面是转载的关于MySQL毫秒.微秒精度时间处理的两段篇章,留给自己和供大家参考~~ 一.MySQL 获得毫秒.微秒及对毫秒.微秒的处理 MySQL 较新的版本中(MySQL 6.0.5),也还没有产生微秒的函数,now() 只能精确到秒. MySQL 中也没有存储带有毫秒.微秒的日期时间类型. 但,奇怪的是 MySQL 已经有抽取(extract)微秒的函数.例如: select microsecond('12:00:00.123456'); -- 123456 select microsec

#coding=utf-8 import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') from pymongo import MongoClient #建立MongoDB数据库连接 client = MongoClient('IP', 27017) #用户验证 db = client.库名 db.authenticate("账号", "密码") #连接所用集合,也就是我们通常所说的表 collection=db.表

public void datagrid(CustomFormEntity customForm,HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, DataGrid dataGrid) { //搜索参数 StringBuffer searchSql=new StringBuffer("1=1"); String showName = customForm.getShowName(); if (StringUtil.isN

要求:手机端打开某个页面的详细信息,因为网速或者别的原因,响应太慢,因为图片大的原因,希望先进来,图片在网页运行的情况再慢慢加载(jquer延迟加载) http://www.w3cways.com/1765.html()  困难:因为页面的图片是用编辑器加进去的        :图片与文字存到数据库的字段中 :实现思路:从数据库中读取这个字段,把字段里面的src替换成lazyload 然后再返回给页面

1.下载apk格式的指定app软件: 2.将apk格式的文件名更改为后缀名为zip格式: 3.用winrar解压软件解压,然后就找到其中的ttf格式的字体文件. 举例说明,我想找到airbnb的app中的字体.那么先下载然后修改为如下的zip文件,然后解压出来,然后找到ttf文件.

re匹配时分多行模式(re.M)与单行模式(rs.S),多行模式是每一行单独匹配,单行模式是把所有的行当成一行来匹配. 单行模式下.可以匹配换行符. ^$匹配所有字符 import re s='1_2_3_4_5_635_0.ts' m = re.match(r'(.*)_(\d+)_(\d+)', s) print "m.string:", m.stringprint "m.re:", m.reprint "m.pos:", m.posprin

不多说,直接上干货! 具体,见 Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战的第17章 决策树多元分类UCI Covertype数据集

直接上代码: import java.util.ArrayList; import java.util.regex.Matcher; import java.util.regex.Pattern; public class TestDemo { public static void main(String[] args) { ArrayList json = new ArrayList(); json.add("111"); json.add("222"); jso

看了以后学了不少通信运营商关于用户数据记录的知识啊. 本来想从网上找真实数据集的,但是网上的数据不合这个DEMO的场景要求,于是用作者提供的python脚本生成一定数据量的数据来实践(当然,这些数据结构是简化了的). 生成数据: 查看数据: 第一个是位置数据,是手机定期想基站通信报告情况产生的:第二个是上网数据,是手机上网产生的记录: 数据格式: 两种数据都共同包含了分析计算用到的IMSI.LOC.TIME.形成时间互补. 目标是根据数据分析计算指定日期指定时间分割里用户在不同基站的停留时间(我

前言 为了更加熟悉BeanShell,所以用几个实例来记录说明下,不同的Json格式是怎么提取相应字段和判断断言的.(会持续更新...) 一.第一种Json格式 1.Json响应数据内容如下: { "msg":"success", "code":"0", "info":{ "list":[ { "id":13628, "materialColor"

先把代码贴上来,有时间整理一下 首先说一下要实现的功能: 假定现在有一个json格式的字符串,而且他是一个josn中的数组,比如: [ { "id": "NEW2017042605516200", , " }, { "id": "20170426A08ZPL00", , " }, { "id": "NEW2017042701070500", , " } ]

mysql从5.7开始才支持JSON_EXTRACT等 JSON相关的函数, 项目里用到的mysql是5.6的,需要提取JSON字段里某一个属性值进行统计, 自己写了一个笨的提取方法: CREATE DEFINER=`root`@`%` FUNCTION `jsonExtract`(`fieldName` varchar(30),`jsonStr` varchar(1024)) RETURNS double BEGIN declare firstPos int; declare firstStr

提取PROPERTY_L字段空格分隔符前面的地址编号 提取前:5105 ABERDEEN LANE 提取后:5105 提取的表达式:!PROPERTY_L!.split(" ")[0]

上一篇中已经分析了详情页的url规则,并且对items.py文件进行了编写,定义了我们需要提取的字段,本篇将具体的items字段提取出来 这里主要是涉及到选择器的一些用法,如果不是很熟,可以参考:scrapy选择器的使用 依旧是在lagou_c.py文件中编写代码 首先是导入LagouItem类,因为两个__init__.py文件的存在,所在的文件夹可以作为python包来使用 from lagou.items import LagouItem 编写parse_item()函数(同样为了详细解释