11 2019 档案
摘要：本文针对 Python 操作 MySQL 主要使用的两种方式讲解： 原生模块 pymsql ORM框架 SQLAchemy 本章内容： pymsql 执行 sql 增\删\改\查 语句 pymsql 获取查询内容、获取自增 ID pymsql 游标 pymsql 更改 fetch 数据类型 pyms
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摘要：示例1：列表里面含有列表进行排序 s = [[1, 2], [100, 2], [33, 3], [25, 6]] s.sort(key=lambda k: k[0]) print(s) 结果： [[1, 2], [25, 6], [33, 3], [100, 2]] 示例2：列表里面含有字典进行排
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摘要：QtDesigner 配置成功截图如下： 1 C:\ProgramData\Anaconda3\Library\bin\designer.exe 2 $FilePath$3 $FileDir$ pyuic5 配置成功截图如下： 1 C:\ProgramData\Anaconda3\python.ex
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摘要：一、Series数列 Series Series是一种类似与一维数组的对象，由下面两个部分组成： values：一组数据（ndarray类型） index：相关的数据索引标签 Series的创建 第一种：由列表或numpy数组创建 列表创建： Series([1,2,3,4,5],index=['a
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摘要：/：根目录，一般根目录下只存放目录，在 linux 下有且只有一个根目录，所有的东西都是从这里开始 当在终端里输入 /home，其实是在告诉电脑，先从 /（根目录）开始，再进入到 home 目录 /bin、/usr/bin：可执行二进制文件的目录，如常用的命令 ls、tar、mv、cat 等 /bo
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摘要：一、mysqldump 简介 mysqldump 是 MySQL 自带的逻辑备份工具。 它的备份原理是通过协议连接到 MySQL 数据库，将需要备份的数据查询出来，将查询出的数据转换成对应的insert 语句，当我们需要还原这些数据时，只要执行这些 insert 语句，即可将对应的数据还原。 二、备
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摘要：提交 为了演示效果，需要打开两个终端窗口，使用同一个数据库，操作同一张表 step1：连接 终端1：查询商品分类信息 select * from goods_cates; step2：增加数据 终端2：开启事务，插入数据 begin; insert into goods_cates(name) va
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摘要：1. 思考 在图书馆中是如何找到一本书的？ 一般的应用系统对比数据库的读写比例在10:1左右(即有10次查询操作时有1次写的操作)， 而且插入操作和更新操作很少出现性能问题， 遇到最多、最容易出问题还是一些复杂的查询操作，所以查询语句的优化显然是重中之重 2. 解决办法 当数据库中数据量很大时，查找
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摘要：1. 问题 对于复杂的查询，往往是有多个数据表进行关联查询而得到，如果数据库因为需求等原因发生了改变，为了保证查询出来的数据与之前相同，则需要在多个地方进行修改，维护起来非常麻烦 解决办法：定义视图 2. 视图是什么 通俗的讲，视图就是一条SELECT语句执行后返回的结果集。所以我们在创建视图的时候
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摘要：1. 为什么要有事务 事务广泛的运用于订单系统、银行系统等多种场景 例如： A用户和B用户是银行的储户，现在A要给B转账500元，那么需要做以下几件事： 检查A的账户余额>500元； A 账户中扣除500元; B 账户中增加500元; 正常的流程走下来，A账户扣了500，B账户加了500，皆大欢喜。
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摘要：sql语句的参数化，可以有效防止sql注入 注意：此处不同于python的字符串格式化，全部使用%s占位 from pymysql import * def main(): find_name = input("请输入物品名称：") # 创建Connection连接 conn = connect(h
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摘要：子查询 在一个 select 语句中,嵌入了另外一个 select 语句, 那么被嵌入的 select 语句称之为子查询语句 主查询 主要查询的对象,第一条 select 语句 主查询和子查询的关系 子查询是嵌入到主查询中 子查询是辅助主查询的,要么充当条件,要么充当数据源 子查询是可以独立存在的语
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摘要：连接查询 当查询结果的列来源于多张表时，需要将多张表连接成一个大的数据集，再选择合适的列返回 mysql支持三种类型的连接查询，分别为： 内连接查询：查询的结果为两个表匹配到的数据 右连接查询：查询的结果为两个表匹配到的数据，右表特有的数据，对于左表中不存在的数据使用null填充 左连接查询：查询的
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摘要：一、基础规范 （1）必须使用InnoDB存储引擎 解读：支持事务、行级锁、并发性能更好、CPU及内存缓存页优化使得资源利用率更高 （2）必须使用UTF8字符集 解读：万国码，无需转码，无乱码风险，节省空间 （3）数据表、数据字段必须加入中文注释 解读：N年后谁tm知道这个r1,r2,r3字段是干嘛的
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摘要：数据库设计 关系型数据库建议在E-R模型的基础上，我们需要根据产品经理的设计策划，抽取出来模型与关系，制定出表结构，这是项目开始的第一步 在开发中有很多设计数据库的软件，常用的如power designer，db desinger等，这些软件可以直观的看到实体及实体间的关系 设计数据库，可能是由专门
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摘要：SQL Structured Query Language SQL是结构化查询语言，是一种用来操作RDBMS的数据库语言，当前关系型数据库都支持使用SQL语言进行操作,也就是说可以通过 SQL 操作 oracle,sql server,mysql,sqlite 等等所有的关系型的数据库 SQL语句主
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摘要：ls：查看目录， cd：切换目录， cp：复制文件或目录， find：查找目录或文件， mkdir：创建目录， mv：移动或者重命名， pwd：显示绝对路径， rename：重命名， rm：删除， touch：创建文件， cat：查看文本内容， tail：查看文件尾部， head：查看文件头部， v
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摘要：管道 redis-py默认在执行每次请求都会创建（连接池申请连接）和断开（归还连接池）一次连接操作，如果想要在一次请求中指定多个命令，则可以使用pipline实现一次请求指定多个命令，并且默认情况下一次pipline 是原子性操作。 #!/usr/bin/env python # -*- codin
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摘要：1.Django中操作redis 安装django-redis模块 1 pip3 install django-redis 在setting配置: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 # reids_configure CACHES = { "default":{ "BACKEND
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摘要：发布和订阅 首先定义一个RedisHelper类，连接Redis，定义频道为monitor，定义发布(publish)及订阅(subscribe)方法。 #!/usr/bin/env python #-*- coding:utf-8 -*- import redis class RedisHelpe
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摘要：redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交
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摘要：前言：python由于GIL（全局锁）的存在，不能发挥多核的优势，其性能一直饱受诟病。然而在IO密集型的网络编程里，异步处理比同步处理能提升成百上千倍的效率，弥补了python性能方面的短板，如最新的微服务框架japronto，resquests per second可达百万级。 python还有一
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摘要：Python2.6 开始，新增了一种格式化字符串的函数 str.format()，它增强了字符串格式化的功能。 基本语法是通过 {} 和 : 来代替以前的 % 。 format 函数可以接受不限个参数，位置可以不按顺序。 实例 >>>"{} {}".format("hello", "world")
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摘要：from queue import Queue from queue import PriorityQueue print("Queue类实现了一个基本的先进先出(FIFO)容器，使用put()将元素添加到序列尾端，get()从队列尾部移除元素。\n") q = Queue() for i in range(3): q.put(i) while not q.empty(): print(q.get
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