本篇为个人测试记录,记录爬取连续一字板的股票及当时日期. import tushare as ts import pandas as pd import time # 筛选一字板的策略 def gp_rules(code): # 获取某只股票的历史数据 data = ts.get_hist_data(code, start='2018-01-01', end='2019-07-26') # 排除该时间段无数据的股票 if data is None: return # 筛选表头[开盘价,收盘价,
最近在使用perfmon做性能测试时发现,“% Disk Time”计数器的值总是会大于100%.如下图所示. perfmon上对“% Disk Time”的中文描述为: % Disk Time 指所选磁盘驱动器忙于为读或写入请求提供服务所用的时间的百分比. 既然是百分比,大于100是何意思?我百思不得其解.于是我找到了微软的官方解答: 官网地址:https://blogs.technet.microsoft.com/askcore/2012/03/16/windows-performance-
项目用的 Mybatis,今天改一个需求,落地实现是批量更新,且只需要根据主键(id)来更新一个字段(name). 于是,没有犹豫,像下面这样设计了数据结构: 既然是批量更新,那外层肯定是 List List 中每个元素,只包含 id & name,于是,选择了用 org.apache.commons.lang3.tuple.Pair 来封装数据(就是不想自己再写一个 DO 或者 VO 或者 MO) 最终的数据结构是:List<Pair<Integer, String>>
declare @begin datetime,@end datetime set @begin='2017-01-01' set @end='2019-03-04' declare @months int set @months=DATEDIFF(month,@begin,@end) ),) AS 月份 from master.dbo.spt_values where type='p' AND number<=@months 查询2017-01-01到2019-03-04之间所有的月份 说明:
应用场景: 某日,接产品姐姐需求,网站搜索页在搜索特定的内容时候,会现实搜索不到结果!如衣服网站,搜索鞋子等.为了不直接呈现一个赤裸裸的无此商品页面,so,需要在搜索商品件数小于3时,在下面随机推荐本站销量前50中的随机六款! 本屌看产品姐姐温和的笑容,二话不说接下来了!不就是一个推荐吗!?可是在写sql的时候犯难了,销量前50好做 <?php $sql = "SELECT sum(goods_num) AS goods_buy FROM order_goods order by good