Python 环境:python3 服务器环境: centos6.5 数据库: Mysql 大概流程:在装有Python服务器,利用pymssql库连接MSSQL生产数据库取出数据然后写进mysql数据库里,再从mysql里取出需要的数据,制作对应的报表: SQLServer 权限:master只读权限,grant view server state to user,或者限定具体系统视图只读权限 贴出部分代码: 后续可以写成类,可以大大提高执行速度,不过此脚本执行频率不高. ##########

# -*- coding: utf-8 -*-import pyodbcimport osimport csvimport pymongofrom pymongo import ASCENDING, DESCENDINGfrom pymongo import MongoClientimport binascii '''连接mongoDB数据库'''client = MongoClient('10.20.4.79', 27017)#client = MongoClient('10.20.66.10

第二章 在本章中,我们将详细学习IPython相对以Python控制台带来的多种改进.特别的,我们将会进行下面的几个任务: 从IPython中使用系统shell以在shell和Python之间进行强大的交互式操作: 在甚至不看一个新的Python包的文档的情况下,使用动态自省功能探索Python对象: 在IPython中轻松调试.测度你的代码: 学习如何使用Notebook来提升你交互使用Python的能力. 扩展的shell IPython不仅是一个扩展的Python控制台,它还提供了多种方式

--学习IPython进行交互式Python编程.高性能数字计算和数据可视化 作者:Cyrille Rossant 译者:Tacey Wong 注:仅为个人翻译及学习,多有谬处,E文尚可的推荐阅读英文原版 目录 前言 第一章 开始使用IPython 第二章 使用IPython进行交互式作业 第三章 使用IPython进行数字计算 第四章 交互式连线绘图接口 第五章 高性能和并行化计算 第六章 定制IPython 前言 你也许是一个使用Python作为一种脚本语言进行软件开发的程序员.学习IPyt

一.Why do it? 背景:项目里上传上来的数据都是未解析的数据,而且数据量还算挺庞大的,每天上传的数据有5kw左右,如果用数据库自带的作业来解析的话,数据库会造成严重的阻塞.因此打算把数据读到外部进行解析后再插入数据库.基于我对python还不是很熟悉,所以事先得做一些调查. Why Python? 1.数量掌握python后,开发效率高 2.python数据解析效率不错,有大量库可用,不比C#差. 3.python是动态语言,不需要特别编译生成dll后调用,可以向写Sql脚本一样直接编写

Python/Numpy大数据编程经验 1.边处理边保存数据,不要处理完了一次性保存.不然程序跑了几小时甚至几天后挂了,就啥也没有了.即使部分结果不能实用,也可以分析程序流程的问题或者数据的特点.   2. 及时用 del 释放大块内存.Python缺省是在变量范围(variablescope)之外才释放一个变量,哪怕这个变量在后面的代码没有再被用到,所以需要手动释放大的array.    注意所有对数组的引用都del之后,数组才会被del.这些引用包括A[2:]这样的view,即使np.spl

欢迎大家访问我的个人网站<刘江的博客和教程>:www.liujiangblog.com 主要分享Python 及Django教程以及相关的博客 交流QQ群:453131687 原文链接 http://www.envicloud.cn/pages/news/418.html#4 前段时间,ThoughtWorks在深圳举办一次社区活动上,有一个演讲主题叫做"Fullstack JavaScript",是关于用JavaScript进行前端.服务器端,甚至数据库(MongoDB)

用Python浅析股票数据 本文将使用Python来可视化股票数据,比如绘制K线图,并且探究各项指标的含义和关系,最后使用移动平均线方法初探投资策略. 数据导入 这里将股票数据存储在stockData.txt文本文件中,我们使用pandas.read_table()函数将文件数据读入成DataFrame格式. 其中参数usecols=range(15)限制只读取前15列数据,parse_dates=[0]表示将第一列数据解析成时间格式,index_col=0则将第一列数据指定为索引. impor

前言 这两天帮一个朋友处理了些 nc 数据,本以为很简单的事情,没想到里面涉及到了很多的细节和坑,无论是"知难行易"还是"知易行难"都不能充分的说明问题,还是"知行合一"来的更靠谱些,既要知道理论又要知道如何实现,于是经过不太充分的研究后总结成此文,以记录如何使用 python 处理 nc 数据. 一.nc 数据介绍 nc 全称 netCDF(The Network Common Data Form),可以用来存储一系列的数组,就是这么简单(参考

Python 学习 - 可视化数据操作(一) GitHub:https://github.com/liqingwen2015/my_data_view 目录 折线图 散点图 随机漫步 骰子点数概率 文件目录 折线图 cube_squares.py import matplotlib.pyplot as plt x_values=list(range(1, 5000)) y_values=[pow(x, 3) for x in x_values] plt.scatter(x_values, y_v

https://www.cnblogs.com/li-zhi-qiang/p/9269453.html       文件和数据格式化 https://www.cnblogs.com/li-zhi-qiang/p/9270497.html      一维数据的格式化和处理 https://www.cnblogs.com/li-zhi-qiang/p/9273751.html     二维数据的格式化和处理 https://www.cnblogs.com/li-zhi-qiang/p/9270436

python 读取excel数据并将测试结果填入Excel 读取一个Excel中的一条数据用例,请求接口,然后返回结果并反填到excel中.过程中会生成请求回来的文本,当然还会生成一个xml文件.具体的excel文件如下: 代码如下: # -*- coding: UTF-8 -*- from xml.dom import minidom import xlrd import openpyxl import requests import json import sys import HTMLPa

转自:http://www.cnblogs.com/lrzy/p/4346781.html 本文主要是Python操作SQLServer示例,包括执行查询及更新操作(写入中文). 需要注意的是:读取数据的时候需要decode('utf-8'),写数据的时候需要encode('utf-8'),这样就可以避免烦人的中文乱码或报错问题. Python操作SQLServer需要使用pymssql模块,使用pip install pymssql安装即可. 此外代码中使用的封装MSSQL类是从网上搜索到的,

注:此文也是转载,2018年1月发现此文阅读量过万,略感不安.当时只是为了自己存档学习,未粘此文的原始连接.如有侵权,通过即删除,敬请谅解! 从网上找的,估计原文是:Python操作SQLServer示例 本文主要是Python操作SQLServer示例,包括执行查询及更新操作(写入中文). 需要注意的是:读取数据的时候需要decode('utf-8'),写数据的时候需要encode('utf-8'),这样就可以避免烦人的中文乱码或报错问题. Python操作SQLServer需要使用pymss

本文主要是Python操作SQLServer示例,包括执行查询及更新操作(写入中文). 需要注意的是:读取数据的时候需要decode('utf-8'),写数据的时候需要encode('utf-8'),这样就可以避免烦人的中文乱码或报错问题. Python操作SQLServer需要使用pymssql模块,使用pip install pymssql安装即可. 此外代码中使用的封装MSSQL类是从网上搜索到的,直接用即可. # -*- coding:utf-8 -*- import pymssql c

如何用Python计算最长公共子序列和最长公共子串 1. 什么是最长公共子序列?什么是最长公共子串? 1.1. 最长公共子序列(Longest-Common-Subsequences,LCS) 最长公共子序列(Longest-Common-Subsequences,LCS)是一个在一个序列集合中(通常为两个序列)用来查找所有序列中最长子序列的问题.这与查找最长公共子串的问题不同的地方是:子序列不需要在原序列中占用连续的位置 . 最长公共子序列问题是一个经典的计算机科学问题,也是数据比较程序,比如

1. python 学习.安装教程参照: http://www.runoob.com/python/python-tutorial.html 2. 集成开发环境 JetBrains PyCharm Community Edition 2018.3.4 x64 3. python 连接SQLServer数据库(两种方法) # -*- coding:utf-8 -*-#方法一import pymssql# server = "192.168.1.76" # 连接服务器地址# user =

介绍:大三上做一个医学影像识别的项目,医生在原图上用红笔标记病灶点,通过记录红色的坐标位置可以得到病灶点的外接矩形,但是后续会涉及到红圈内的面积在外接矩形下的占比问题,有些外接矩形内有多个红色标记,在使用网上的opencv的fillPoly填充效果非常不理想,还有类似python计算任意多边形方法也不理想的情况下,自己探索出的一种效果还不错的计算多圈及不规则图形的面积的算法. 医生提供的病灶标记图和原图,大部分长这样 但也有一些多圈情况 很明显,这些图片都是非常需要计算面积占比的,对样本需要筛选

Python: sklearn库 —— 数据预处理 数据集转换之预处理数据:      将输入的数据转化成机器学习算法可以使用的数据.包含特征提取和标准化.      原因:数据集的标准化(服从均值为0方差为1的标准正态分布(高斯分布))是大多数机器学习算法的常见要求. 如果原始数据不服从高斯分布,在预测时表现可能不好.在实践中,我们经常进行标准化(z-score 特征减去均值/标准差). 一.标准化(Z-Score),或者去除均值和方差缩放 公式为:(X-mean)/std  计算时对每个属性

Python 适合大数据量的处理吗? python 能处理数据库中百万行级的数据吗? 处理大规模数据时有那些常用的python库,他们有什么优缺点?适用范围如何? 需要澄清两点之后才可以比较全面的看这个问题: 1. 百万行级不算大数据量,以目前的互联网应用来看,大数据量的起点是10亿条以上. 2. 处理的具体含义,如果是数据载入和分发,用python是很高效的:如果是求一些常用的统计量和求一些基本算法的结果,python也有现成的高效的库,C实现的和并行化的:如果是纯粹自己写的算法,没有任何其他

SQLServer数据实时同步至PostgreSQL 前言: 为迎合工作需求有时候传送的数据保存在SQLServer中但由于工作需要需要保存到PostgreSQL中进行处理,本文主要通过在SQLServer中设置触发器和存储过程的方式完成数据的同步 系统环境说明 软件 版本 说明 SQLServer 2008R2_X64 X64位 PostgreSQL 9.5_X64 odbc 9.5_X64 postgre_odbc下载安装 odbc主要是让PostgreSQL与SQLServer之间建立桥梁