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mysql学习—查询数据库中特定的值对应的表

遇到一个问题,我将问题抽象简单描述如下: 循环查询数据库所有表,查出字段中包含tes值的表,并且将test修改为hello?...因为自己不才找了很久也没有找到很好的方法,又对mysql的游标等用法不是很了解,在时间有限的情况下,发现了下面的方法,分享给大家: 1:查找 (1)使用工具 我使用的mysql的Navicat...for MySQL的工具 (2)使用sql的语法 这个方式暂时我还是不会,等我熟悉语法之后在补充。...(pic, '/attached', 'http://www.tcl.com'); 正则替换法: 下面这段的意思是:df_templates_pages 表的字段为enerateHtml中包含有.../toProduct', '/product') WHERE generateHtml REGEXP ('\/front\/product\/toProduct[Kyu]{0,4}\/'); 3.单表的全字段查询某个值

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脚本分享—从fasta格式文件中批量提取特定位置的序列

脚本简介: 这个脚本主要用于从FASTA格式文件中批量提取指定位置的序列,可以应用在很多不同场景,比如: 提取基因内部特定区域的序列,例如用于分析蛋白质或核酸的二级结构区域; 设计引物时,截取目标区域的序列作为模板...; 需要对特定区域进行比对或变异分析时,快速提取目标序列; 亚细胞定位预测后,提取对应区域的序列进行进一步研究; 根据BLAST比对结果,批量提取匹配到的特定序列; 批量提取UTR区域、基因间隔区等非编码序列...; 批量提取基因启动子区域序列,便于启动子分析; 从基因组中提取基因簇等大段连续序列; 提取各类移动元件序列或特定基因,比如基因组岛、前噬菌体、整合子、插入序列、操纵子区域,以及像16S rDNA这样的功能基因...总之,通过这个脚本,用户可以根据自己的研究需要,从FASTA文件中灵活、精准地提取指定区间的序列,广泛应用于各种生物信息学分析工作中。...install biopython 查看脚本帮助文档: python Extract_fasta_by_site.py -h 脚本使用方方法: 1)脚本准备文件如下图所示 2)fasta文件详解 3)提取位置文件详解

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    脚本分享—根据序列ID从fasta文件提取特定的序列

    等这段时间忙完,小编会将这些脚本和示例数据上传到GitHub上,持续关注公众号,获取GitHub网址。 脚本简介: 本脚本旨在根据指定ID从FASTA文件中提取对应的序列,并输出为新的FASTA格式。...是一个常用的序列筛选工具,适用于各种生物信息学数据处理场景 主要用途: 快速从FASTA文件中提取多个特定ID的序列; 使用 -i 参数直接输入多个ID; 或使用 -l 参数指定一个ID列表文件。...应用场景: 从基因组或宏基因组拼装结果中提取特定contig或scoffold; 根据功能注释或聚类结果筛选目标ORF序列; 准备用于BLAST比对或结构预测的目标蛋白序列; 批量提取候选基因用于二次注释或序列比对...,可以将待提取的ID存入文件中,每一行是一个序列id python Extract_fasta_by_id.py -a ASM584v2_protein.faa -l ASM584v2_list.tsv...python Extract_fasta_by_id.py -a ASM584v2_protein.faa.gz -l ASM584v2_list.tsv # 如果提供的序列ID fasta文件中没有

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    Python按要求提取多个txt文本的数据

    本文介绍基于Python语言,遍历文件夹并从中找到文件名称符合我们需求的多个.txt格式文本文件,并从上述每一个文本文件中,找到我们需要的指定数据,最后得到所有文本文件中我们需要的数据的合集的方法。...此外,前面也提到,文件名中含有Point字段的文本文件是有多个的;因此希望将所有文本文件中,符合要求的数据行都保存在一个变量,且保存的时候也将文件名称保存下来,从而知道保存的每一行数据,具体是来自于哪一个文件...接下来,在我们已经提取出来的数据中,从第二行开始,提取每一行从第三列到最后一列的数据,将其展平为一维数组,从而方便接下来将其放在原本第一行的后面(右侧)。...由于我这里的需求是,只要保证文本文件中的数据被提取到一个变量中就够了,所以没有将结果保存为一个独立的文件。...可以看到,已经保存了我们提取出来的具体数据,以及数据具体来源文件的文件名称;并且从一个文本文件中提取出来的数据,都是保存在一行中,方便我们后期的进一步处理。   至此,大功告成。

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    Python按要求提取多个txt文本的数据

    本文介绍基于Python语言,遍历文件夹并从中找到文件名称符合我们需求的多个.txt格式文本文件,并从上述每一个文本文件中,找到我们需要的指定数据,最后得到所有文本文件中我们需要的数据的合集的方法。...此外,前面也提到,文件名中含有Point字段的文本文件是有多个的;因此希望将所有文本文件中,符合要求的数据行都保存在一个变量,且保存的时候也将文件名称保存下来,从而知道保存的每一行数据,具体是来自于哪一个文件...接下来,在我们已经提取出来的数据中,从第二行开始,提取每一行从第三列到最后一列的数据,将其展平为一维数组,从而方便接下来将其放在原本第一行的后面(右侧)。...由于我这里的需求是,只要保证文本文件中的数据被提取到一个变量中就够了,所以没有将结果保存为一个独立的文件。...可以看到,已经保存了我们提取出来的具体数据,以及数据具体来源文件的文件名称;并且从一个文本文件中提取出来的数据,都是保存在一行中,方便我们后期的进一步处理。   至此,大功告成。

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    js中如何判断数组中包含某个特定的值_js数组是否包含某个值

    array.indexOf 判断数组中是否存在某个值,如果存在返回数组元素的下标,否则返回-1 let arr = ['something', 'anything', 'nothing',...参数:searchElement 需要查找的元素值。 参数:thisArg(可选) 从该索引处开始查找 searchElement。...如果为负值,则按升序从 array.length + fromIndex 的索引开始搜索。默认为 0。...numbers.includes(8); # 结果: true result = numbers.includes(118); # 结果: false array.find(callback[, thisArg]) 返回数组中满足条件的第一个元素的值...方法,该方法返回元素在数组中的下标,如果不存在与数组中,那么返回-1; 参数:searchElement 需要查找的元素值。

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    从多个数据源中提取数据进行ETL处理并导入数据仓库

    本文将介绍如何使用Python进行ETL数据处理的实战案例,包括从多个数据源中提取数据、进行数据转换和数据加载的完整流程。...在本次实战案例中,我们需要对从三个数据源中提取的数据进行一些处理和转换,包括: 将MySQL数据库中的销售日期转换为日期类型,并提取出销售额的前两位作为销售分类。...五、总结 本文介绍了如何使用Python进行ETL数据处理的实战案例,包括从多个数据源中提取数据、对数据进行清洗和转换,以及将转换后的数据加载到目标系统中进行存储和分析。...在实际工作中,ETL是数据处理的重要环节,它可以帮助我们从多个数据源中提取、清洗和整理数据,以便进行更好的数据分析和业务决策。...总之,ETL是数据处理过程中不可或缺的一环,它能够帮助我们从多个数据源中提取、清洗和整理数据,使得数据分析和业务决策变得更加高效和准确。

    2.1K10

    Python 数据处理 合并二维数组和 DataFrame 中特定列的值

    在这个 DataFrame 中,“label” 作为列名,列表中的元素作为数据填充到这一列中。...values_array = df[["label"]].values 这行代码从 DataFrame df 中提取 “label” 列,并将其转换为 NumPy 数组。....print(random_array) print(values_array) 上面两行代码分别打印出前面生成的随机数数组和从 DataFrame 提取出来的值组成的数组。...结果是一个新的 NumPy 数组 arr,它将原始 DataFrame 中 “label” 列的值作为最后一列附加到了随机数数组之后。...运行结果如下: 总结来说,这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 中特定列的值,展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本的数据处理和数组操作。

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    用于从 JSON 响应中提取单个值的 Python 程序

    值提取是一个非常流行的编程概念,它用于各种操作。但是,从 JSON 响应中提取值是一个完全不同的概念。它帮助我们构建逻辑并在复杂数据集中定位特定值。...使用 API 从 JSON 响应中提取值 在这种方法中,我们将使用 API 端点从服务器检索数据。首先,我们将导入“请求”库来处理 HTTP 请求。...在这里,我们将通过访问嵌套对象来提取 BPI 值。字典键引用某些属性和属性,其值引用不同的数据类型。我们将使用键来提取单个和多个值。...我们将首先创建一个 JSON 文件,然后导入 JSON 模块,用于从“JASON 响应”中解码检索到的数据。 这种方法类似于文件处理概念,其中我们加载 JSON 文件,然后在特定模式下打开它。...结论 在本文的过程中,我们介绍了价值提取的基础知识,并了解了其重要性。我们还讨论了“JSON 响应”的机制以及如何从中提取单个值。在这 1圣方法,我们使用 API 端点从服务器检索数据。

    2.1K20

    提取数据中的有效信息

    数据有效信息提取 在对数据进行清洗之后,再就是从数据中提取有效信息。对于地址数据,有效信息一般都是分级别的,对于地址来说,最有效的地址应当是道路、小区与门牌和楼幢号信息了。...所以地址数据的有效信息提取也就是取出这些值! 1、信息提取的常用技术 信息提取,可以用FME或Python来做! 信息的提取总的来讲是一项复杂的工作。...如果想要做好信息的提取是需要做很多的工作,我见过专门做中文分词器来解析地址数据的,也见过做了个搜索引擎来解析地址数据的。...作为FME与Python的爱好者,我觉得在实际工作中解析地址用这两种方式都可以,因为搜索引擎不是随随便便就能搭起来的,开源的分词器有很多,但针对地址的分词器也不是分分钟能写出来的。...Python与FME都非常适合做数据处理,所以使用其中任何一种都可以方便的完成有效信息的提取。 2、入门级实现 我们简单来写一个例子来演示如何使用FME进行信息的提取: ? 处理结果预览: ?

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    ROW_EVENT 从BINLOG中提取数据(SQL) & 从BINLOG中回滚数据(SQL)

    每个row event 包含若干行数据,(无记录行数的字段, 每行之间都是连着放的, 所以要知道行数就必须全部信息解析出来.......离了个大谱).数据存储的时候大端小端混着用, 主打一个恶心对象大小(字节)描述table_id6对应tablemapflags2extra分区表,NDB之类的信息的widthpack_int字段数量before_imageupdate..., 这里就不重复说明了.部分字段的某些信息需要读取tablemap的元数据信息....我们主要测试数据类型的支持和回滚能力 (正向解析的话 就官方的就够了.)数据类型测试测试出来和官方的是一样的.普通数据类型我们的工具解析出来如下....我这里设置了binlog_row_metadata=full, 所以由字段名.官方的解析出来如下大字段空间坐标数据回滚测试数据正向解析用处不大, 主要还是看回滚, 为了方便验证, 这里就使用简单一点的表

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    Excel公式技巧20: 从列表中返回满足多个条件的数据

    在实际工作中,我们经常需要从某列返回数据,该数据对应于另一列满足一个或多个条件的数据中的最大值。 如下图1所示,需要返回指定序号(列A)的最新版本(列B)对应的日期(列C)。 ?...IF子句,不仅在生成参数lookup_value的值的构造中,也在生成参数lookup_array的值的构造中。...原因是与条件对应的最大值不是在B2:B10中,而是针对不同的序号。而且,如果该情况发生在希望返回的值之前行中,则MATCH函数显然不会返回我们想要的值。...(即我们关注的值)为求倒数之后数组中的最小值。...由于数组中的最小值为0.2,在数组中的第7个位置,因此上述公式构造的结果为: {0;0;0;0;0;0;1;0;0;0} 获得此数组后,我们只需要从列C中与该数组出现的非零条目(即1)相对应的位置返回数据即可

    18.2K10

    问与答81: 如何求一组数据中满足多个条件的最大值?

    Q:在工作表中有一些数据,如下图1所示,我想要获取“参数3”等于“A”、”参数4“等于”C1“对应的”参数5”中的最大值,能够使用公式解决吗? ? 图1 A:这种情况用公式很容易解决。...我们看看公式中的: (参数3=D13)*(参数4=E13) 将D2:D12中的值与D13中的值比较: {"A";"B";"A";"B";"A";"A";"B";"A";"B";"A";"A"}=”A”...得到: {TRUE;FALSE;TRUE;FALSE;TRUE;TRUE;FALSE;TRUE;FALSE;TRUE;TRUE} 将E2:E12中的值与E13中的值比较: {"C1";"C2";"C1"...代表同一行的列D和列E中包含“A”和“C1”。...D和列E中包含“A”和“C1”对应的列F中的值和0组成的数组,取其最大值就是想要的结果: 0.545 本例可以扩展到更多的条件。

    5.5K30

    从ceph对象中提取RBD中的指定文件

    ,最近看到小胖有提出这个问题,那么就再次尝试了,现在就是把这个实现方法记录下来 这个提取的作用个人觉得最大的好处就是一个rbd设备,在文件系统层被破坏以后,还能够从rbd提取出文件,我们知道很多情况下设备的文件系统一旦破坏...,无法挂载,数据也就无法读取,而如果能从rbd中提取出文件,这就是保证了即使文件系统损坏的情况下,数据至少不丢失 本篇是基于xfs文件系统情况下的提取,其他文件系统有时间再看看,因为目前使用的比较多的就是...的格式化就是data bsize=4K,这个值可以自行调整的,本篇尽量用默认常规的参数来讲例子 查看man xfs_bmap这个命令可以看到: Holes are marked by replacing...,大小为10G分成两个5G的分区,现在我们在两个分区里面分别写入两个测试文件,然后经过计算后,从后台的对象中把文件读出 mount /dev/rbd0p1 /mnt1 mount /dev/rbd0p2...)这个我们根据上面那个脚本输出的对象列表来找到对象 [8192, 16383] → 0000000000000001 获取名称,这个因为我的是测试环境,就只有一个匹配,多个image的时候要过滤出对用的

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    如何从内存提取LastPass中的账号密码

    简介 首先必须要说,这并不是LastPass的exp或者漏洞,这仅仅是通过取证方法提取仍旧保留在内存中数据的方法。...之前我阅读《内存取证的艺术》(The Art of Memory Forensics)时,其中有一章节就有讨论从浏览器提取密码的方法。...QNAP站点虽然被加载但是没有填充到表单中所以内存中没有数据。然而我通过内存进行搜索尝试分析其他数据时,我发现了一条有趣的信息。 ?...这些信息依旧在内存中,当然如果你知道其中的值,相对来说要比无头苍蝇乱撞要科学一点点。此时此刻,我有足够的数据可以开始通过使用Volatility插件从内存映像中自动化提取这些凭证。...早在几年前,Brian Baskin就发布了一款Volatility插件,其使用yara规则用来搜索进程内存并从中提取数据的插件。

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