sql.append("AND a.").append(MchStore.STORE_PROVINCE_COL).append(" IN ("); for (int i = 0; i < size; i++) { if (i == size - 1) { sql.append("?"); } else { sql.append("?,"); } params.put(MchStore.STORE_PROVINCE_COL

使用Python链接数据库查询数据,并将查询结果写入到Excel中,实现方法上主要有两步,第一,查数据,第二,写Excel. 一.导入需要的包 import time import xlwt from commontool import dbtool import os 二.查数据,并返回查询结果 查询数据传入指定日期,使用指定日期在数据库中查询该日期区间的交易.因为传入的日期为字符串,第一步需要将传入的字符串转换成时间数组,第二步再将传入的日期转换成自己想要的时间格式. class write

一.DBUtils DBUtils 是一套允许线程化 Python 程序可以安全和有效的访问数据库的模块,DBUtils提供两种外部接口: PersistentDB :提供线程专用的数据库连接,并自动管理连接. PooledDB :提供线程间可共享的数据库连接,并自动管理连接. 操作数据库模板: import datetime import sys import os import configparser import logging import psycopg2 from DBUtils.

数据处理框架用到 mysql, 需要在多进程中的多线程中使用 mysql 的连接 使用到的模块: DBUtils 实现: 使用 DBUtils 中的 PooledDB 类来实现. 自己写一个类, 继承 PooledDB 类, 这样就能使用到 PooledDB 中的其它常用的方法. 使用单例模式, 确保整个应用服务中只有一个连接池对象. 使用: 可以定义全局变量初始化连接池对象, 在别的地方获取mysql连接使用. 连接池 demo: # coding: utf-8 import pymysql

1 简介 DBUtils是一套Python数据库连接池包,并允许对非线程安全的数据库接口进行线程安全包装.DBUtils来自Webware for Python. DBUtils提供两种外部接口: PersistentDB :提供线程专用的数据库连接,并自动管理连接. PooledDB :提供线程间可共享的数据库连接,并自动管理连接. 实测证明 PersistentDB 的速度是最高的,但是在某些特殊情况下,数据库的连接过程可能异常缓慢,而此时的PooledDB则可以提供相对来说平均连接时间比较

最近学C++ Primer,做到第十二章有个习题.要求针对英文文本,对于用户想搜索的单词,打印出该单词在文本中出现的总次数,单词所出现行号及对应的行内容:单词在一行内出现多次,只打印该行一次.C++的代码太长就不给出,实现大概是用vector<string>保存每一行内容,set保存每个单词出现的行号,map<string, set>来保存单词与所在行号的映射.set.size()表示单词出现的总行数.这是个很好的思路,然而用类的方式实现起来有点繁琐了.好久不用Python了,灵机

注意:由于 12306 的接口经常变化,课程内容可能很快过期,如果遇到接口问题,需要根据最新的接口对代码进行适当修改才可以完成实验. 一.实验简介 当你想查询一下火车票信息的时候,你还在上 12306 官网吗?或是打开你手机里的 APP? 下面让我们来用 Python 写一个命令行版的火车票查看器, 只要在命令行敲一行命令就能获得你想要的火车票信息!如果你刚掌握了 Python 基础,这将是个不错的小练习. 1.1 知识点 Python 基础知识的综合运用 docopt.requests.col

#!/usr/bin/env python import sqlalchemy from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import Column,Integer,String from sqlalchemy.orm import sessionmaker # 创建连接 echo=True 就会打印出所有过程信息 eng

0 前言 写报告的时候为了细致性,要把IP地址对应的地区给整理出来.500多条IP地址找出对应地区复制粘贴到报告里整了一个上午. 为了下次更好的完成这项重复性很高的工作,所以写了这个小的脚本. 1 使用库 1)requests 简介:Requests是一常用的http请求库,它使用python语言编写,可以方便地发送http请求,以及方便地处理响应结果. 安装方法:pip install requests 帮助手册:http://docs.python-requests.org/zh_CN/la

MySQL慢查询会话监控 #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- from email.mime.text import MIMEText from email.utils import formataddr from email.mime.multipart import MIMEMultipart import MySQLdb import smtplib import datetime import logging import logging.

ORM查询之基于对象的正向查询与反向查询 对象形式的查询 # 正向查询 ret1=models.Book.objects.first() print(ret1.title) print(ret1.price) print(ret1.publisher) print(ret1.publisher.name) # ret1.publisher是book属性,是Publish对象,非queryset集合 # 反向查找 ret2=models.Publish.objects.last() print(r

一.写法 cursor.execute('insert into user (name,password) value (?,?)',(name,password)) 或者 cursor.execute('insert into user (name,password) value (%s,%s)',(name,password)) %s与?都可以作为sql语句的占位符,它们作为占位符的功能是没有区别的,mysql.connector用 %s 作为占位符:pymysql用 ? 作为占位符.但是注

一.背景: 最近工作中做了一个小功能,目的是为了分析注册用户区域分布和订单的区域分布情况.所以需要将其对应的IP信息解析为归属地,并同步每天同步更新.线上跑起来效率还是有优化的空间,优化的方向:在调用IP查询API过程可以调整为多线程并行解析IP.后续会更新这方便的调整.技术: Pyhton3 postgreSQL env配置文件 附加信息:iP地址查询(iP138官方企业版):https://market.aliyun.com/products/56928004/cmapi015606.htm

使用python连接es并执行最基本的查询 from elasticsearch import Elasticsearch es = Elasticsearch(["localhost:9200"]) para = {"_source":"message"} es.search(index=index_name, q='offset: xx', doc_type='doc' ,params=para, size=10) 常用参数: index -

DbUtils使用 QueryRunner DbUtils中定义了一个数据库操作类QueryRunner,所有的数据库操作CRUD都是通过此类来完成. 此类是线程安全的 方法名 对应sql语句 excute create语句 query select语句 update update,insert,delete ResultSetHandler DbUtils中,封装了几种常用的Handler,便于将查询得到的ResultSet转换为对应的Java对象.这几种Handler都是实现了ResultS

models.py: from django.db import models class Human(models.Model): id = models.AutoField(primary_key=True) name = models.CharField(max_length=32) age = models.IntegerField() birthday = models.DateField(auto_now_add=True) 在数据库中添加几条数据 在 Python 脚本中调用 Dj

1.python脚本 [root@do1cloud03 ~]# cat python-es.py #!/usr/bin/env python3 from elasticsearch import Elasticsearch from json import dumps es = Elasticsearch( ['127.0.0.1:9200'], # 认证信息 # http_auth=('elastic', 'elastic') ) #print(es.ping()) #print(es.cat

问题: 接到需求,告知项目的oracle连接次数过多,对系统造成太过大的负担,要求减少oracle数据库的连接次数 分析: 仔细分析代码以后,发现产生问题的原因,在于之前要求提升oracle监控的监控速度时,将oracle监控的脚本代码,拆分成了多个子进程.导致每次循环服务器都会产生子进程次数的数据库连接,产生了过多的不必要连接 解决方案: 讨论分析过后,决定更改代码的架构,用DBUtils的连接池功能+多线程(http://www.cnblogs.com/fnng/p/3670789.html

知识点: 1.flask_sqlalchemy查询: Flask-SQLAlchemy 在您的 Model 类上提供了 query 属性.当您访问它时,您会得到一个新的所有记录的查询对象.在使用 all() 或者 first() 发起查询之前可以使用方法 filter() 来过滤记录.如果您想要用主键查询的话,也可以使用 get() 2.flask视图 3.熟练sql查询 前置条件: 本地数据库创建一个测试库(test)&表(roles),该表只有2个字段,id,name,结构如图: 示例: 通

python分析Mysql慢查询.通过Python调用开源分析工具pt-query-digest生成json结果,Python脚本解析json生成html报告. #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/10/12 下午3:00 # @Author : Kionf # @Site : https://kionf.com # @Software: Sublime import subprocess import jso

python 大作业 自己写了记事本  也参考网上的  查询会有点问题 替换没问题 # encoding=utf- from tkinter import * from tkinter.filedialog import * from tkinter.messagebox import * import os '''打开文件的功能目前不是很完善''' filename = '' def author(): showinfo('helo', '儿子') def power(): showinfo(