PowerBIDeskTop的互通互联功能，到无偿奉献所有此功能的核心原代码，再到今天的高潮，献上最具商业价值的高级功能，让企业级商业智能BI项目插上翅膀，最强大的、最易用的Excel前端作数据展示层，加上最强大的数据后端SSAS...5波-使用DAX查询从PowerbiDeskTop中获取数据源 第6波-导出PowerbiDesktop模型数据字典 在笔者所从事的企业级商业智能BI的项目开发中，其实很早就已经开发过Excel与SSAS...最严重的情况下，更是让一些三流人员在社群里恶意诽谤，说笔者日常的推文和自我推荐的解决方案是忽悠人，Excel催化剂就是给小白Excel用户使用，所做的一切不过是忽悠人，收割小白。...清除多余筛选条件和分类汇总后的结果如下： 将导出数据字典进行再优化，更全面的PowerBI模型解读 利用老外PowerBI的MVP做好的模板，经笔者再改造升级，和Excel催化剂的功能进行整合，最终实现一键生成模型数据字典的效果...最震撼的部分，当然是将Excel与SSAS或AzureAS企业级分析模型进行连接的功能开发出来，比PowerBIDeskTop的连接更具推广价值，在企业商业智能项目中，更有应用场景。
接下来是一个专题，记录和分享Power BI 和SSAS配合的实操经验。 ---- 第一篇是关于Power BI连接数据方式的对比。这是个老生常谈的话题。...因此，为了您的模型的一致性，您可能希望将度量创建保留为 SSAS 数据源模型的一部分。 04 实时连接和 DirectQuery 有什么区别？...直接连接到分析服务模型（SSAS 表格、多维或在服务中发布的 Power BI 报告）。...使用实时连接，您没有关系选项卡。这应该在数据源中处理。 报告级别度量 通过某些类型的 SSAS 实时连接（到表格模型或 Power BI 服务），您可以获得报表级别的度量。...实时连接是此列表中的下一个选项，尤其是在使用 SSAS 表格或 Power BI 服务的情况下，因为这两种技术是内存技术并且比多维执行速度更快。DirectQuery 是最慢的连接类型。
参考文档：http://developer.teradata.com/tools/reference/teradata-python-module #!.../usr/bin/python # encoding=utf-8 #连接Teradata import teradata import cx_Oracle udaExec = teradata.UdaExec...print(row[0] + ": " + row[1]) print(row["tableName"]) print(row.name + ": " + row.val) #连接
对EXCEL透视表的一些快捷操作的提取，对终端用户来说，透视表的一些常用操作，每次重复去做，有点繁琐，用插件给它实现一下，方便很多
索引，切片，连接和转换操作续 torch.narrow(input, dim, start, length) → Tensor 根据指定的维度，维度的start和长度，返回一个新的张量 参数 input...>>> y.size() torch.Size([2, 2, 1, 2]) torch.stack(tensors, dim=0, out=None) → Tensor 沿着一个新维度连接张量...，张量的形状需要一样 参数 tensors（张量列表） dim（int）：插入的维度，必须在0和连接张量的维度之间 out
5.连接立即关闭，通信结束。 3. 长短连接对比 在计算机网络中，长连接和短连接主要区别在于TCP连接的持久性。...•长连接和短连接在服务器资源占用方面有显著的不同： •长连接： •长连接维持连接的存在，即使在数据传输空闲期也不关闭连接。...•在数据传输效率上，长连接和短连接也有显著的区别： •长连接： •长连接在传输数据前无需每次都建立和断开连接，因此省去了这部分时间，提高了数据传输效率。...•短连接： •短连接每次传输数据前都需要建立连接，并在传输结束后断开连接。这种频繁的建立和断开连接会产生一些额外的时间和资源开销，从而降低数据传输效率。...•在管理复杂性上，长连接和短连接有显著的不同： •长连接： •长连接在管理复杂性上要比短连接高。
案例解释：在boy表和girl 表中查出两表 hid 字段一致的姓名（gname，bname），boy表和girl 表如下： 采用内连接查询方式： SELECT boy.hid,boy.bname,...案例解释：在boy表和girl 表中左连接查询，boy表和girl 表如下： 采用内连接查询方式： SELECT boy.hid,boy.bname,girl.gname FROM boy LEFT...案例解释：在boy表和girl 表中右连接查询，boy表和girl 表如下： 采用内连接查询方式： SELECT boy.hid,boy.bname,girl.gname FROM boy RIGHT...t 表(即Team表)和 m 表(即Match表) 的结构如下： t 表(即Team表)和 m 表(即Match表) 的内容如下： t 表和 m 表下载地址 m 表(即Match表) 的 hostTeamID...： A表和B表结构如下，请将两表合并： 合并要求：A表中a:5，B表中a：5，因此合并后表中a对应的值为10；要求查出的结果样本如下： 采用 union all 全连接，然后使用from 子查询：
第二篇阐述了Power BI和SSAS结合的基本原理。 第三篇介绍了SSAS表格模型建模的基本流程。 第四篇介绍了SSAS表格模型数据刷新的方法。...能否将Power BI的数据模型和度量值一并导入到SSAS？...六、 在SSAS中运行脚本 我们继续用SSMS连接本地SSAS数据库，并右键任意一个SSAS数据库，选择【新建查询】——【XMLA(X)】。...为了更方便调整和编辑，我们可以以导入的方式新建一个SSAS数据库项目project_B，在该项目上新增数据源，并执行和部署。 首先打开Visual Studio, 创建SSAS表格项目。...通过此方式新建的项目模型，已经具备了所有的表结构和关系等。接下来我们只需在数据源上添加我们的数据源连接设置即可。
python PyQt信号和插槽的连接 1、为了让菜单选项和工具栏在用户点击它们时启动，需要将信号与内置插槽连接起来。 2、QAction物体可以发出各种信号。triggered()与插槽连接。...菜单和工具栏中最常用的信号是.triggered()。用户每次点击菜单选项或工具栏按钮都会发出这个信号。... clicked") 以上就是python PyQt信号和插槽的连接方法，希望对大家有所帮助。...更多Python学习指路：python基础教程 本文教程操作环境：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。
相比Power Pivot 和Power BI，可选的数据源相对少很多。但后续步骤大同小异：配置连接信息、选择相应的表等等。...KPI、度量值、关系、角色 这几个功能跟Power Pivot和Power BI里用法一致。相信Power BIers都很熟悉，这里就不做赘述了。...值得一提的是，如果后续Power BI是通过直连（Direct Query）的方式连接SSAS模型的话，行级别权限配置（RLS）就必须在SSAS这里配置，而不能在Power BI里配置。...在Excel中分析 模型配置好后，点击上方的Excel图标，可以创建一个Excel文件，该文件直接连接了这个SSAS模型。就相当于同时给Excel配置好了Power Pivot数据模型。...当然，此时Excel连接的不是Power Pivot而是SSAS。 部署项目 最后一步是部署项目。在最上方工具栏找到【生成】，然后依次点【生成解决方案】和【部署解决方案】即可。
/hbase-daemon.sh start thrift 生成python的Thrift模块 cd hbase-1.2.1/hbase-thrift/src/main/resources/org/apache
https://blog.csdn.net/see_you_see_me/article/details/78468421 https://zhuanlan.z...
import redis pool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379,encoding=...
实时连接 话说上回，我们提到了Power BI连接数据的三种方式：导入（Import），直接查询（Direct Query）和实时连接（Live Connection）。...比如当数据量相对较大时（如几张表的记录有几十万条以上），导入和刷新数据，都会耗费相当长的时间，也占本地空间较多。 实时连接是解决数据量大时加载和刷新缓慢的一个很好的替代方案。...实时连接方式，把原先在Power BI desktop文档里进行的数据清洗、模型构建和度量值的构建，都转移到外部，Power BI desktop无法进一步对数据和模型进行加工，仅仅充当可视化工具的作用...上文说到，Power BI实时连接SSAS，其实连接的是analysis Services数据库（以下简称AS数据库）。而SSAS则是一个用来托管AS数据库的服务器实例。...SSAS最后部署（输出）一个表格数据模型。Power BI则实时连接这个模型进行可视化呈现。只要SSAS数据更新了，在Power BI上点一下刷新键即可一秒更新数据。
参考连接:https://cx-oracle.readthedocs.io/en/latest/user_guide/installation.html#oracle-client-and-oracle-database-interoperability...安装oracle客户端或者oracle软件 自行下载安装即可. 2.安装cx-oracle 2.1pip安装(linux或者windows): python -m pip install cx_Oracle...-7.3-1.el7.x86_64.rpm yum install -y python-cx_Oracle-7.3-1.el7.x86_64.rpm 3.测试: 创建测试表: create table...test_python(id number, name varchar2(20)); select * from test_python; 编写python脚本,参考如下: import cx_Oracle...values (:1, :2)",(1,'python')) connection.commit() 然后执行该脚本即可 本次实验使用jupyter 2020-06-19_104143.png
由于版本的不同，Python 连接 hive 的方式也就不一样。 在网上搜索关键字 python hive 的时候可以找到一些解决方案。...大部分是这样的，首先把hive 根目录下的$HIVE_HOME/lib/py拷贝到 python 的库中，也就是 site-package 中，或者干脆把新写的 python 代码和拷贝的 py 库放在同一个目录下...（之前一直不成功正式因为这个连接方式）然后还给了 python 示例代码。...然后运行发现跟之前博客里介绍的方法结果一样，建立了 TCP 连接，但是就是不执行，也不报错。这是几个意思？然后无意中尝试了一下原封不动的使用上面的代码。结果可以用。唉。。。...下面写一下如何使用 python 连接 hive。 python 连接 hive 是基于 thrift 完成的。所以需要服务器端和客户端的配合才能使用。
memcached/logs/memcached.pid 参数： -u 运行身份 -p 指定端口号（默认11211） -m 指定最大使用内存大小（默认64MB） -t 线程数（默认4） -l 连接的...IP地址, 默认是本机 -d 以后台守护进程的方式启动 -c 最大同时连接数，默认是1024 -P 制定memecache的pid文件 -h 打印帮助信息 3.连接测试 [root@huangzp3...Escape character is '^]'. add test 1 0 5 hello STORED 4.memcache集群的操作 4.1下载api模块python-memcached wget... https://pypi.python.org/packages/f7/62/14b2448cfb04427366f24104c9da97cf8ea380d7258a3233f066a951a8d8/...python-memcached-1.58.tar.gz linux环境： tar python-memcached-1.58.tar.gz cd python-memcached-1.58 python
一、安装pymongo库 pip install pymongo 二、使用pymongo模块连接mongoDB数据库 #! .../usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from pymongo import MongoClient client = MongoClient('192.168.2.230...',27017) #建立MongoDB数据库连接 db=client.admin #连接所需数据库,admin为数据库名 db.authenticate...("admin", "admin") #验证数据库 collection=db.system.users #连接所用集合，system.users为表名 for item
1.方案 这里我们通过Jpype和JayDeBeApi 来连接 2.过程 这里我列出实例代码： import jpype import jaydebeapi import os phoenix_client_jar
PyMySQL是在Python3.x版本中用于连接MySQL服务器的一个库，Python2中使用mysqldb。...在此文中以PyMysql为例，在python中运行mysql代码， 可以充分结合python的灵活性和mysql的强大查询能力提高生产力。...比如mysql中很难循环遍历，我们可以利用python对某个表名列表进行遍历。又比如，一些指标计算用pandas包和自己写的模块非常高效，若用mysql则晦涩难懂了。 ?.../python3-mysql.html import pymysql # 打开数据库连接 db = pymysql.connect("localhost","root","deepwind","demo.../details/88173151 pymysql单条插入数据和批量插入数据： import pymysql # 打开数据库连接 db = pymysql.connect("localhost"
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