背景 之前就看过说 Windows 不区分大小写，但平时用得少倒也没什么体验，没想到还真能踩一次坑。 上周有同事找我帮忙看个问题，说是配置修改后不生效。...最终发现是路径下存在名字仅大小写不同的两个文件夹，xxxA 和 xxxa 。xxxA 是他顺手备份时改的，xxxa 才是真正每次编译都会更新的目标文件夹。...其他 据说 Windows 是为了兼容 Dos，才没有区分大小写，后续就一直不区分了。 Linux 则是一直区分大小写的。Mac 则可以在制作分区时选择此分区是否要区分大小写。...Win10 引入了 WSL，如上所述 Linux 是需要区分大小写的，为此微软给 NTFS 文件系统加了个 SetCaseSensitiveInfo 标志，可以支持在文件夹级别启用或禁用。...启用之后，Windows 程序也可以对这个文件夹下的文件区分大小写了。
背景： 通过代码规范，修改了包名为全小写（修改了文件夹目录），但发现push后，git服务器的文件夹目录还是为大写 解决方法： git默认是不区分大小写的，意思是你修改一个文件名/文件夹的时候，git...status 是不会提示你有修改的 可以通过git config --get core.ignorecase 查看默认配置 通过git config core.ignorecase false设置为区分大小写
nginx默认情况是区分路由大小写的 location ~* /abc { 反向代理 xxx } location 指令说明，该语法用来匹配 url，语法如上： =...：用于不含正则表达式的 url 前，要求字符串与 url 严格匹配，匹配成功就停止向下搜索并处理请求。...~：用于表示 url 包含正则表达式，并且区分大小写。 ~*：用于表示 url 包含正则表达式，并且不区分大小写。...^~：用于不含正则表达式的 url 前，要求 Nginx 服务器找到表示 url 和字符串匹配度最高的 location 后，立即使用此 location 处理请求，而不再匹配。
MySQL如何设置不区分大小写 摘要 本文将深入探讨MySQL数据库中如何设置不区分大小写，并针对不同操作系统以及使用Navicat等工具的情况进行详细介绍。...了解如何设置不区分大小写对于开发者和管理员来说至关重要。本文将指导您如何在不同环境中配置MySQL以实现大小写不敏感。...在Windows中设置MySQL不区分大小写 在Windows操作系统中，默认情况下MySQL是不区分大小写的。但是，您可以通过修改MySQL的配置文件来更改这一行为。...，通过它也可以设置MySQL不区分大小写。...在选项中查找大小写敏感性设置，并将其设置为不区分大小写。 保存设置并重新连接到MySQL数据库。 QA环节 问题1：为什么要设置MySQL不区分大小写？
dataframe 新增单列 assign方法 dataframe assign方法，返回一个新对象（副本），不影响旧dataframe对象 import pandas as pd df...= pd.DataFrame({ 'col_1': [0, 1, 2, 3], 'col_2': [4, 5, 6, 7] }) sLength = len...新增列 import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'col_1': [0, 1, 2, 3], 'col_2':...新增多列 list unpacking import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({...也可以一行匹配 df[['column_new_1', 'column_new_2', 'column_new_3']] = pd.DataFrame([[np.nan, 'dogs', 3]], index
1：在执行查询的时候，需要忽略大小写。 2：以输入字母开头进行查询的 创建表： ? 请点击此处输入图片描述 ?...解决需求一，忽略大小写的。可以先查询大写，在查询小写。然后union 下 先查询出所有小写字母d开头的： ? 请点击此处输入图片描述 ? 在查询出所有大写字母D开头的 ? 请点击此处输入图片描述 ?
1、问题背景在 Python 中，字符串比较和替换操作默认是区分大小写的。但是，在某些情况下，我们可能希望忽略大小写。...例如，我们可能希望搜索或替换包含特定单词的所有字符串，无论这些单词是大写、小写还是混合大小写。...我们可以使用正则表达式来匹配字符串，而不管大小写。...Python" new_string = case_insensitive_replace(string, old, new) print(new_string)方法四：使用第三方库有一些第三方库提供了对大小写不敏感的字符串操作函数
SQL Server不区分大小写的问题 默认情况下，SQL Server不区分大小写，如果数据表TEST的TNAME列中有数据“abcd”和“Abcd”， 如果使用查询语句：select * from...可以通过设置排序规使其区分大小写，可以分别在创建数据库、修改数据库、创建表的字符型列（char\varchar\nchar \nvarchar等）时指定排序规则来实现。...如 create database test COLLATE Chinese_PRC_CS_AS --这样创建的数据库中区分大小写 alter database test COLLATE Chinese_PRC_CS_AS... --修改后的数据库中区分大小写 Create table test(tid int primary key,tname varchar(20) COLLATE Chinese_PRC_CS_AS...) --这样创建的tname列在使用SELECT 语句时就可以区分大小写了。
Django + MySQL 查询不区分大小写问题 Posted May 29, 2018 最近发现一个现象是测试环境的 sqlite 是可以区分大小写的。...> >>> Company.objects.filter(name='teambition') ]> 而到了线上的 MySQL 就不区分大小写了...原来是字符集校对规则的问题， utf8_general_ci 不区分大小写, 可以改成utf8_bin(将字符串中的每一个字符用二进制数据存储，区分大小写。)...或者 utf8_general_cs(cs为case sensitive的缩写，即大小写敏感). 但是, 由于我程序段没有操作数据库的权限， 所以没有去 alter 已经有的 TABLE。...我找到另外的一种解决方式 通过 DJANGO ORM 的extra, 在匹配语句上面加上BINARY来区分大小写.
我们大家可能都碰到过这种情况：在Linux下，MySQL的表名区分大小写，而在Windows下是不区分，从Windows下导出的数据脚本中使用的是小写，而Hibernate生成的SQL中表名是大写的，所以查不出数据...这个时候怎么办呢，显然改程序是不行的，时间上也不允许，所以只能设置MySQL数据库不区分大小写了，大家看以下步骤： 1、查询MySQL是否设置了区分大小写 show variables like "%case...其中lower_case_table_names代表了：0是区分大小写; 1是不区分大小写。显然我这个MySQL是区分大小写的。...已经不区分大小写了： ?...拓展知识 MySQL在Linux下数据库名、表名、列名、别名大小写规则是这样的： 1、数据库名与表名是严格区分大小写的； 2、表的别名是严格区分大小写的； 3、列名与列的别名在所有的情况下均是忽略大小写的
前言：解决在Pandas DataFrame中插入一列的问题 Pandas是Python中重要的数据处理和分析库，它提供了强大的数据结构和函数，尤其是DataFrame，使数据处理变得更加高效和便捷。...为什么要解决在Pandas DataFrame中插入一列的问题？ Pandas DataFrame是一种二维表格数据结构，由行和列组成，类似于Excel中的表格。...解决在DataFrame中插入一列的问题是学习和使用Pandas的必要步骤，也是提高数据处理和分析能力的关键所在。 在 Pandas DataFrame 中插入一个新列。...第一列是 0。 **column：赋予新列的名称。 value：**新列的值数组。 **allow_duplicates：**是否允许新列名匹配现有列名。默认值为假。...总结： 在Pandas DataFrame中插入一列是数据处理和分析的重要操作之一。通过本文的介绍，我们学会了使用Pandas库在DataFrame中插入新的列。
参考链接： 在Pandas DataFrame中处理行和列 在print时候，df总是因为数据量过多而显示不完整。 ...解决方法如下： #显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) #显示所有行 pd.set_option('display.max_rows', None...) #设置value的显示长度为100，默认为50 pd.set_option('max_colwidth',100) 可以参看官网上的资料，自行选择需要修改的参数： https://pandas.pydata.org.../pandas-docs/stable/reference/api/pandas.set_option.html
collate规则： *_bin: 表示的是binary case sensitive collation，也就是说是区分大小写的 *_cs: case sensitive collation，区分大小写... *_ci: case insensitive collation，不区分大小写 一般而言我们设置字符集注意以下两种： utf8_general_ci --不区分大小写 utf8_bin--区分大小写...当字符设置为不区分大小写时的解决办法： 1.可以将查询条件用binary()括起来。 ...COLUMN COLUMNNAME VARCHAR(50) BINARY CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL; 解决方案二： mysql查询默认是不区分大小写的...BINARY属性是指定列字符集的二元 校对规则的简写。排序和比较基于数值字符值。因此也就自然区分了大小写。
Solr4.6搜索有些字段搜索的时候不需要区分大小写。这个时候需要做简单的过滤，建索引和搜索的时候把输入都转换成小写即可。...不处理非字母的token。
转载请注明：转载自joshua317博客 https://www.joshua317.com/article/154 我们在使用IntelliJ IDEA进行编码的时候，输入一个字母会自动提示，但是默认是区分大小写的...，如下：我们输入一个大写字母R，提示中只有以大写字母R开头的，那么如何让提示不区分大小写呢 使用IntelliJ IDEA打开项目后，依次进行如下设置 File-->Settings-->Editor
1、实战问题 最近社区里有多个关于区分大小写的问题： 问题1：ES查询和聚合怎么设置不区分大小写呢？ 问题2：ES7.6 如何实现模糊查询不区分大小写？...2、问题拆解 2.1 拆解一：如果默认分词方式，能区分大小写的吗？ 是的，默认分词器是Standard 标准分词器，是不区分大小写的。...这里初步结论是：standard 标准默认分词器可以实现区分大小写。 但是，我们再看一下聚合呢？...keyword 类型属于精准匹配，也就是说：单纯的keyword 类型没法实现大小写区分。 进一步小结： 我们上面的组合multi-field 方式，并没有解决检索和聚合区分大小写的问题？...由于写入阶段和检索阶段：normalizer 都生效，所以就实现了我们想要的不区分大小写的结果。 5、小结 如果官方文档熟悉，我们的示例，实际就是官方文档：normalizer 的举例。
遍历数据有以下三种方法： 简单对上面三种方法进行说明： iterrows(): 按行遍历，将DataFrame的每一行迭代为(index, Series)对，可以通过row[name]对元素进行访问。...itertuples(): 按行遍历，将DataFrame的每一行迭代为元祖，可以通过row[name]对元素进行访问，比iterrows()效率高。...iteritems():按列遍历，将DataFrame的每一列迭代为(列名, Series)对，可以通过row[index]对元素进行访问。...示例数据 import pandas as pd inp = [{‘c1’:10, ‘c2’:100}, {‘c1’:11, ‘c2’:110}, {‘c1’:12, ‘c2’:123}] df =...pd.DataFrame(inp) print(df) 1 2 3 4 5 6 按行遍历iterrows(): for index, row in df.iterrows(): print
使用es6的filter方法和toLowerCase（）方法实现了不区分大小写的自动补全； 代码如下： let list = ["aaaassss", "bbbbffff", "cccciiii", "
python 判断字符串是否包含（不区分大小写） 通过in运算符来检查或通过str.find("")来检查 如果想要不区分大(upper())小(lower())写,可以将字符串全部转换为大写字母或小写字母...= -1: print("Yes") # 如果想要不区分大小写,可以将字符串全部转换为大写字母或小写字母。
文章目录 1.修改单列的数据类型 2.修改指定多列的数据类型 3.创建dataframe时，修改数据类型 4.读取时，修改数据类型 5.自动 1.修改单列的数据类型 import pandas as...pd.read_csv('test.csv') df['column_name'] = df['column_name'].astype(np.str) print(df.dtypes) 2.修改指定多列的数据类型...import pandas as pd df[['c3','c5']] = df[['c3','c5']].apply(pd.to_numeric) print(df.dtypes) 3.创建dataframe...时，修改数据类型 import pandas as pd # method1 df = pd.DataFrame(data, dtype='float') print(df.dtypes) # method2...df = pd.DataFrame(data, dtype=np.float64) print(df.dtypes) 4.读取时，修改数据类型 import pandas as pd df = pd.read_csv
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