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    企业列入异常清单查询-工商异常记录查询-经营异常名单核查-企业工商异常核验API接口介绍

    前言在企业合作、供应商管理、客户准入以及商业尽调等场景中,企业是否存在经营异常情况,是判断其经营状态和合作风险的重要参考依据。...通过企业经营异常查询接口,用户可以输入企业名称、统一社会信用代码等关键词进行查询,快速获取企业是否被列入经营异常名录,以及相关异常记录信息,为企业风险识别和业务决策提供数据支持。...帮助企业在开展供应商审核、客户准入、投融资尽调、招商筛查工作时,核验对方工商合规状态,判断该企业是否列入经营异常,以及列入/移出时间、监管机关、异常事由等完整公示信息,快速识别失联、未年报等风险主体,降低合作踩坑概率...特性关键词精准检索,支持通过企业名称等关键词定位目标企业;异常信息全面,详细返回列入经营异常原因、列入日期等数据;监管信息溯源,明确展示作出决定的机关信息,提升数据可追溯性;企业风险洞察:基于经营异常记录...列入决定机关 "orgNameOut": "",//列出决定机关 "jyycId": "jyyc_63fbb9a8c65ff6f2620a3cfb092f79ff",//经营异常

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    mysql数据库时间类型datetime、bigint、timestamp的查询效率比较

    作者 | 哒波甜 来源 | https://juejin.cn/post/6844903701094596615 数据库中可以用datetime、bigint、timestamp来表示时间,那么选择什么类型来存储时间比较合适呢...sql查询速率测试 通过datetime类型查询: select count(*) from users where time_date >="2018-10-21 23:32:44" and time_date...<="2018-10-21 23:41:22" 耗时:0.171 通过timestamp类型查询 select count(*) from users where time_timestamp >=..."2018-10-21 23:32:44" and time_timestamp <="2018-10-21 23:41:22" 耗时:0.351 通过bigint类型查询 select count...> timestamp sql分组速率测试 使用bigint 进行分组会每条数据进行一个分组,如果将bigint做一个转化在去分组就没有比较的意义了,转化也是需要时间的 通过datetime类型分组:

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    Pandas DateTime 超强总结

    Timestamp 对象派生自 NumPy 的 datetime64 数据类型,使其比 Python 的 DateTime 对象更准确而且更快。...要将 datetime 列的数据类型从 string 对象转换为 datetime64 对象,我们可以使用 pandas 的 to_datetime() 方法,如下: df['datetime'] =...pd.to_datetime(df['datetime']) 当我们通过导入 CSV 文件创建 DataFrame 时,日期/时间值被视为字符串对象,而不是 DateTime 对象。...pandas to_datetime() 方法将存储在 DataFrame 列中的日期/时间值转换为 DateTime 对象。将日期/时间值作为 DateTime 对象使操作它们变得更加容易。...为此,我们可以简单地在 datetime 列上应用 max() 和 min() 方法,如下所示: display(df.datetime.min()) display(df.datetime.max()

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    python测试开发django-79.ORM查询之datetime()格式化(extra )

    前言 django 查询数据库的时候,数据存的是 datetime() 日期格式的数据 ‘2020-06-22 22:34:14’ 但是我们用 ORM 查询的时候,查询出来的结果是 ‘datetime.datetime...如果每次对查询的结果日期格式后再输出会比较麻烦,最好的解决办法是在查询的时候对日期格式化,这样查询的结果就不用二次处理 问题描述 使用 sql 查询,数据库里面的日期格式是’2020-06-22 22:...使用 django 查询的结果是 ‘add_time’: datetime.datetime(2020, 6, 22, 22, 34, 14) Card.objects.filter(card_user...'yoyo2').values() datetime.datetime...查询 先用 sql 的 DATE_FORMAT 查询,把日期格式化 SELECT card_id, card_user, DATE_FORMAT(add_time, '%Y-%m-%d %H:%i:%

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