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爬取的数据存到mysql

为了把数据存到mysql费了很多周折,早上再来折腾,终于折腾好了 安装数据库 1、pip install pymysql(根据版本来装) 2、创建数据       打开终端 键入mysql -u root...-p  回车输入密码       create database scrapy (我新建的数据库名称为scrapy) 3、创建       use scrapy;       create table...7、爬取数据存到mysql scrapy crawl xhwang 之前报错为2018-10-18 09:05:50 [scrapy.log] ERROR: (1241, 'Operand should...错误原因:item的结果为{'name':[xxx,xxxx,xxxx,xxx,xxxxxxx,xxxxx],'url':[yyy,yyy,yy,y,yy,y,y,y,y,]},这种类型的数据 更正为...其原因是由于spider的速率比较快,scrapy操作数据库相对较慢,导致pipeline的方法调用较慢,当一个变量正在处理的时候 一个新的变量过来,之前的变量值就会被覆盖了,解决方法是对变量进行保存

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使用Python多个工作存到一个Excel文件

标签:Python与Excel,pandas 本文讲解使用Python pandas多个工作存到一个相同的Excel文件。按照惯例,我们使用df代表数据框架,pd代表pandas。...numpy as np df_1 = pd.DataFrame(np.random.rand(20,10)) df_2 = pd.DataFrame(np.random.rand(10,1)) 我们介绍两种保存多个工作的...这两种方法的想法基本相同:创建一个ExcelWriter,然后将其传递到df.to_excel(),用于数据框架保存到Excel文件。这两种方法在语法上略有不同,但工作方式相同。...index = False) df_2.to_excel(writer2, sheet_name =‘df_2’, index = False) writer2.save() 这两种方法的作用完全相同——两个数据框架保存到一个...区别 首先,由于方法1的with块,所有数据框架必须在同一作用域内。这意味着如果你的数据框架不在当前作用域内,则必须首先将其引入。 而对于方法2,数据框架可以在不同的作用域内,并且仍然可以工作。

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所有对象存到数据在Shop.m

原帖地址 如果字典或数组直接存储在数据,会将数组或字典转化成字符串,所以可以使用归档与反归档的方法数据进行编码和解码成二进制数据进行存储,而在数据需要使用blob类型存储二进制数据。...如下面的例子: 在Shop.m #import "Shop.h" @implementation Shop #pragma mark 编码 -(void)encodeWithCoder:(NSCoder...description { return [NSString stringWithFormat:@"%@--%f",self.name, self.price]; } @end 在ViewController...stringByAppendingPathComponent:@"shop.sqlite"]; self.db = [FMDatabase databaseWithPath:path]; [self.db open]; //创...//数据blob是二进制对象 [self.db executeUpdate:@"CREATE TABLE IF NOT EXISTS t_shop(id integer PRIMARY

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oracle insert 一张数据插入另外表

一张数据插入两外张B的数据插入A, B有多少符合条件的数据A就插入多少条数据 如表B符合条件有10条数据A也会添加10条数据 case 1 两张的结构完全一样 insert...into tableA select * from tableB case 2, 两张的结构不一样,只获取B符合条件的一些列的数据 insert into tableA (name,age)...select b.studentname, b.age from tableB b where b.id>30 case 3, 两种的结构不一样,需要获取B的符合条件的一些列的数据,还要某些列的特定数据...如需要在A的列添加老师,学校,值是 ‘陈大文’,‘光明中学’,而B没有老师,学校列,那么可以以固定值出现在B输出 insert into tableA (name,age,teacher,school

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java数据导出为excel表格_数据数据导出到文本文件

公司开发新系统,需要创建几百个数据,建的规则已经写好放到Excel,如果手动创建的话需要占用较长的时间去做,而且字段类型的规则又被放到了另一张,如果手动去一个一个去匹配就很麻烦,所以我先把两张都导入数据...,建数据如下: 其中字段类型被存放到了另一个,根据字段的code从另一去取字段类型: 然后通过java程序的方式,从数据取出数据自动生成建表语句,生成的语句效果是这样的:...,先从数据取出建名字段等信息,全部添加到datalist Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver"); Connection con = DriverManager.getConnection...,则跳过 if(datalist.get(i).getFiledname().length()==0){ //一个新开始,重新创建一个,因为数据库存储的数据,每一个结束会另起一行,数据只包含名...由于本次任务字段类型被放到了另一张,所以需要使用data的code去匹配对应的type的type类型,以此来确定字段类型 String code = datalist.get(i).getCode

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SparkSQL与Hive metastore Parquet转换

数据处理后保存到testdb.test_decimal // 这里为了展示方便,直接查询testdb.item数据 // 注意: 字段fee_rate的类型为decimal(10,6) select...数据存到testdb.test_decimal // tmp是上述查询testdb.item获得的临时 // 以parquet格式保存到test_decimal的20200529分区 save...`/data/test_decimal/dt=20200529`; msck repair TABLE testdb.item; 上述1-3都能成功执行,数据也能保存到testdb.test_decimal...null : bd; } } 解决办法也很简单,就是testdb.test_decimal的fee_rate数据类型和依赖的testdb.item的fee_rate保持完全一致,...这个现象在实际应用环境中经常遇到,通用的解决办法就是将要保存的数据类型与依赖的(物理或者临时)的字段类型保持完全一致。

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这套设备管理方案助你效率10倍提升

0 成本,落地仅 1 天,先来了解一下吧~01实现效果一线巡检人员扫描消防设备上的二维码,填写表单,相关信息就会实时自动录入DataFocus的数据。...• 给设备一个“身份证”:一个设备一个二维码,扫码就可以进行巡检、维和故障上报;• 数据全部自动化收集与更新:数据通过腾讯云HiFlow由草料二维码连接到DataFocus数据有新增变动时,实现自动化采集与更新...模板已经包含设备巡检、设备维、设备故障报修表单,也可以根据自己的需求修改模板。...配置:变量名选择结果集配置:条件选择「为空」当判断条件满足时,选择应用「DataFocus」,选择「创建数据」,各列名称依次设置为巡检包含内容,如「消防栓名称」、「消防栓编号」、「生产日期」、「巡检日期...」,选择「导入数据」,各字段依次与草料二维码创建的巡检表单的字段进行匹配。

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2.0与大数据安全

变化: 国家对访问控制的要求是明显做了颗粒度的细化,强调了主体跟客体以文件和数据及作为访问控制的目标对象,在等1.0里是非常不明确甚至是没有提及的,这是个非常大的进步。...防御数据传防御传统的网络安全有个最大差别是原来的网络是有边界的,但数据它相对是个无边界的状态,我们要去遵从一个数据从生存到销毁的自然生命周期,它覆盖了创建存储传输交换处理和销毁这六个生命的自然节点。...在不同的生命周期上,我们通过不同的技术手手段去做我们的安全措施。...有了这些数据的标签,这些对数据管理和流动性控制都是非常好的基础。 存储过程我们会强调的数据落盘的存储会通过偷TD加密或者动态加密的方式去帮助用户在存储和传输过程做到安全的措施。...最后,在它获取到相应的权限之后,真正地从数据源从数据库里边去获取返回的时候,同样的我们通过我们刚才说了对等2.0提到的对数据的字段级别的管控和标签,我们对他所返回的数据可以提供一份非常良好的一个保护措施

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Hive SQL经典优化案例

1.3 优化思路:既然将要执行的查询是按照 dt, strategy, ab_group, source 这4个字段分组, 那么在建的时候,就按这四个字段的N个(1 或 2 或 3 或4)个字段组合分区...,直接让 count(distinct xx) 之类的查询定位到“更少的数据子集”,其执行效率就应该更高了(不需要每个子任务均从 7.7亿+ 的数据(去重)统计)。...1.5 根据原,新建分区,并将原数据插入新: show create table dwb_v8sp_tmp.base_report_bystrategy_byab_source_column_zkl...string, source string, strategy string, ab_group string ); 数据插入新: insert into `dwb_v8sp_tmp.base_report_bystrategy_byab_source_column_lym...>= '2019-03-01' and dt <= '2019-03-03'; 分解成三个子集,并保存到三张: bi_tmp.zyt1, bi_tmp.zyt2, bi_tmp.zyt3 -- drop

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