其实我们今后只需要会用DriverManager的getConnection()方法即可：
getConn函数获取mysql连接,第1个参数database为要连接的数据库。 mysql2excel函数完成主要转换功能，第1个参数database为要连接的数据库，第2个参数为要转换的数据表，第3个参数为要保存的excel文件名。 在执行cursor.execute后，利用data_list = cursor.fetchall()获取数据库中所有数据，利用cursor.description获取函数中字段的相关信息， 字段的相关信息的数据类型为元组，其中第1个为字段名。 利用xlwt.Workbook()方法实例化对象赋值给excel变量，利用excel.add_sheet()方法获取新的表格，利用sheet.write()往excel文件中写入数据。
# _*_ coding: utf-8 import xlrd,sys import pickle import json data=xlrd.open_workbook("d:/test/6.xlsx") ##读取工作表,方法可以按顺序索引找，也可以使用sheet_by_name(u"Sheet1") table = data.sheet_by_index(0) ###读取内容摘要表并存入nrarr nrarr={} table1 = data.sheet_by_index(1) for ro in range(2,table1.nrows): jj= table1.row(ro)[0].value #print ro if jj !="": nr=table1.row(ro)[1].value nrarr[jj]=nr #print nrarr[jj].encode('gbk','ignore') ''' #for k,v in nrarr.items(): # print k, v.encode('gbk', 'ignore') #print k.encode('gbk'),v.encode('gbk') ##获取工作表数量 #tables = data.nsheets ##获取整行，整列的值 （返回数组） #table.row_values(n) #table.col_values(n) ##单元格操作 #cell_A1 = table.cell(0,0).value #cell_C4 = table.cell(2,3).value ##行列索引 #table.row(0)[1].value #table.col(1)[0].value ''' ##获取总行数 nrows = table.nrows ##获取列数 ncols = table.ncols list=[] for rn in range(3, nrows): allarr={} jn = table.row(rn)[0].value allarr['xxx'] = jn allarr["xx"] = table.row(rn)[10].value allarr['xx'] =str(table.row(rn)[16].value) #allarr['xx'] = table.row(rn)[5].value allarr['xx'] = "" allarr['xx'] = table.row(rn)[7].value allarr['xx'] = table.row(rn)[8].value allarr['xx'] = u'中文' allarr['xx'] = table.row(rn)[4].value allarr['xx']=nrarr[jn] list.append(allarr) ##生成json并写入文件 js = json.dumps(list) output = open("d:/test/oo.json",'w') output.write(js) output.close() ###读json jf=json.load(open("d:/test/oo.json")) for ls in jf: for k,v in ls.items(): print k,v.encode('gbk','ignore') #print k,v
设置index_col=0，目的是设置第一列name为index(索引)，方便下面示例演示
————————————————–JDBC的概述————————————————————
Jdbc JDBC入门 1 什么是JDBC JDBC（Java DataBase Connectivity）就是Java数据库连接，说白了就是用Java语言来操作数据库。原来我们操作数据库是在控制台使用SQL语句来操作数据库，JDBC是用Java语言向数据库发送SQL语句。 2 JDBC原理 早期SUN公司的天才们想编写一套可以连接天下所有数据库的API，但是当他们刚刚开始时就发现这是不可完成的任务，因为各个厂商的数据库服务器差异太大了。后来SUN开始与数据库厂商们讨论，最终得出的结论是，由SUN提供一套访
1，加载驱动 2，通过DriverManager对象获取连接对象Connection 3，通过连接对象获取会话 4，通过会话进行数据的增删改查，封装对象 5，关闭资源
二维数组定义：int array[][] = new int[3][3]; 获取行数： int rowLength = array.length; 获取列数： int colLength = array[0].length;
第一反应是用awk显示列，那么需要知道有多少列。就先用awk获取列数，再循环。应该这个答案缓存击败100%用户，但是用时击败4.02%，显然耗时有点多，需要改进。
1，表头或是excel的索引如果是中文的话，输出会出错 解决方法：python的版本问题！换成python3就自动解决了！当然也有其他的方法，这里就不再深究 2，如果有很多列，如何输出指定的列？ 需求
Java的awt包中提供了单行的文本编辑组件TextField与多行的文本编辑区TextArea，这两个组件都是继承自TextComponent类。
其实很好理解，因为二维数组可以理解为是一维数组，只不过他的各处的元素是特殊元素—–一维数组
前言: 使用C++调用SQLite数据库进行数据读取，调用sqlite3_prepare_v2进行语句合法检查后，使用sqlite3_column_count获取列数，然后调用sqlite3_step进行多次读取，使用sqlite3_column_text获取具体数据。 具体问题: sqlite3_column_text的返回值为 const unsigned char*，于是我用const unsigned char*存，具体代码如下: //如果返回SQLITE_ROW则，进行多次执行 for
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
给定一个文件 file.txt，转置它的内容。 你可以假设每行列数相同，并且每个字段由 ' ' 分隔。
问题：Python pandas依列拆分为多个Excel文件 实例：下面成绩表中按“班别”拆分为多个工作簿，一个班一个文件 ====代码==== import pandas as pd data = pd.read_excel("D:\yhd_python\yhd-python依列拆分Excel\汇总.xlsx") rows = data.shape[0] #获取行数 shape[1]获取列数 print(rows) data["身份证"]=[" %i"%i for i in data["身份证"]]
该文介绍了pandas库的基本用法，包括读取csv文件、获取数据类型、选择数据行和列、处理缺失值以及使用set()函数去除重复值等操作。
GridLayout是简单的网格布局，使用其可以方便的实现多行多列的布局样式。
Pandas的数据结构 import pandas as pd Pandas有两个最主要也是最重要的数据结构： Series 和 DataFrame Series Series是一种类似于一维数组的 对象，由一组数据（各种NumPy数据类型）以及一组与之对应的索引（数据标签）组成。 类似一维数组的对象 由数据和索引组成 索引(index)在左，数据(values)在右 索引是自动创建的 [图片上传失败...(image-3ff688-1523173952026)] 1. 通过list构建Series
本文实例讲述了thinkphp5.1 框架导入/导出excel文件操作。分享给大家供大家参考，具体如下：
PreparedStatement的一个缺点是，我们不能直接用它来执行in条件语句；需要执行IN条件语句的话，下面有一些解决方案：
在Java应用程序中，与数据库交互通常涉及执行SQL查询以检索数据。一旦执行查询，您将获得一个ResultSet对象，该对象包含查询结果的数据。本文将深入介绍ResultSet类，它是Java JDBC编程中的一个核心类，用于处理查询结果。
Python自动化办公-处理word文档，这次分享python处理excel的方法
局限性二： 写的时候不能写入已有的文件，只能重新建 解决方法：Python 技术篇-写入已存在的excel
Pandas是Python第三方库，提供高性能易用数据类型和分析工具，pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
解题思路： 题目把要求讲述地很细致了，我们可以简单地理解为：要让字符串中没有多余的单边括号，我们最少要添加多少次对应的单边括号呢？
当用行号索引的时候, 尽量用 iloc 来进行索引; 而用标签索引的时候用 loc , ix 尽量别用。
近期在工作中需要用到DataX去作为公司内部的数据同步引擎，特花了一些时间研究了DataX的整体架构和设计思想，从中吸收了很多优秀的设计思路，作为一款纯Java实现的数据同步工具，相对于市面上已存在的基于大数据框架为背景的数据同步工具有着易部署、易扩展的优点，但不足的地方是alibaba只是开源了DataX单机模式代码，并未开源分布式部分代码，目前在Github中的只是阉割版是DataX，对此我表示很遗憾。
要说 PDO 中最强大的功能，除了为不同的数据库提供了统一的接口之外，更重要的就是它的预处理能力，也就是 PDOStatement 所提供的功能。因为它的存在，才让我们可以安心地去使用而不用操心 SQL 语句的拼接不好所带来的安全风险问题。当然，预处理也为我们提升了语句的执行效率，可以说是 PDO 的另一大杀器。
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前几天笔者发布了博客手写mybatis彻底搞懂框架原理。为了帮助初学者更好理解mybatis框架，这次讲解一下Java的JDBC的运行过程。
C++链接SQLite数据库 相关参考: C++操作SQLITE获得查询结果集的几种方法总结 sqlite3: sqlite3_step 函数 SQLite3数据库API手册 好像还参考了一位老哥的文章，但是我记不清了,也有可能是我记错了。 为了更便于使用，我将它封装成了一个类。 common.h #ifndef COMMON_H__ #define COMMON_H__ #include <iostream> #include <unistd.h> #include <sqlite3.h> #in
一节复一节，千枝攒万叶。我自不开花，免撩蜂与蝶。 皓首犹贪学，谦虚德益丰。潜神无朕际，悟物不言中。
import pandas as pd import datetime import numpy as np
以下我是归纳的JDBC知识点图： 图上的知识点都可以在我其他的文章内找到相应内容。 JDBC常见面试题 JDBC操作数据库的步骤 ？ JDBC操作数据库的步骤 ？ 注册数据库驱动。 建立数据库连接。
最好的办法是利用sql语句进行分页，这样每次查询出的结果集中就只包含某页的数据内容。
JDBC是sun公司提供一套用于数据库操作的接口，java程序员只需要面向这套接口编程即可。 不同的数据库厂商，需要针对这套接口，提供不同实现。不同的实现的集合，即为不同数据库的驱动。 ————面向接口编程
本人在学习使用java的过程中，需要验证一下excel表格里面的数据是否与数据库中的数据相等。由于数据太多，故想着用java读取excel数据再去数据库验证。上网看了一下资料自己写了一个读取excel文档的方法，验证数据库的方法暂时还没写，自娱自乐，只能抽时间了。现在把读取excel的方法分享出来。
给定一个二维的矩阵，包含 'X' 和 'O'（字母 O）。 找到所有被 'X' 围绕的区域，并将这些区域里所有的 'O' 用 'X' 填充。
JNI中的数组类型分为基本类型数组和引用类型数组，他们的处理方式是不一样的。基本类型数组中的元素都是jni基本数据类型，可以直接访问；但是引用类型的数组中的元素是一个类的实例，不能直接访问，需要使用jni中的函数进行访问。
一个Dataframe就是一张表格，Series表示的是一维数组，Dataframe则是一个二维数组，可以类比成一张excel的spreadsheet。也可以把 Dataframe当做一组Series的集合。
一直想写这一篇，却又一直被事情拖着。 我带的一个项目团队正好进行到这一块儿了，正好，将这事儿办了，以后要用的时候也不用到处找。 半点不求人。
自己一直在做一个周基金定投模拟，每周需要添加一行数据，并生成图表。以前一直是用Excel实现的。但数据行多后，图表大小调整总是不太方便，一般只能通过缩放比例解决。
分类回归树（Classification and Regression Tree，CART）是一种典型的决策树算法，CART算法不仅可以应用于分类问题，而且可以用于回归问题。
在现代网络中，动态网页越来越普遍，这使得数据抓取变得更具挑战性。传统的静态网页抓取方法在处理动态内容时往往力不从心。本文将详细介绍如何使用Python Selenium抓取动态网页中的任意行数据，并结合代理IP技术以提高抓取的成功率和效率。
Pandas 的主要数据结构是 Series（一维数据）与 DataFrame（二维数据），这两种数据结构足以处理金融、统计、社会科学、工程等领域里的大多数典型用例。对于 R 用户，DataFrame 提供了比 R 语言 data.frame 更丰富的功能。Pandas 基于 NumPy 开发，可以与其它第三方科学计算支持库完美集成。
前言 今天我们就如何使用xlrd模块来进行python selenium2 + excel自动化测试过程中的参数化进行演示说明，以解决大家在自动化测试实践过程中参数化的疑问。 环境安装 xlrd是python用于读取excel的第三方扩展包，因此在使用xlrd前，需要使用以下命令来安装xlrd。 pip install xlrd xlrd基本用法 导入扩展包 import xlrd 打开excel文件 excel = xlrd.open_workbook(u'excelFile.xls') 获取工作表 #
1、说一说Servlet的生命周期? Servlet有良好的生存期的定义，包括加载和实例化、初始化、处理请求以及服务结束。这个生存期由javax.servlet.Servlet接口的init(),
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