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Power QueryPython的使用

Power Query2018年就已经支持python了,你尝试过吗?今天说一下power query使用python的步骤和简单应用。...(python代码使用技巧不是本文的讨论方向) 环境搭建 python安装(建议按照 Anaconda 版本); Python安装方法 pip方式安装两个必要的python包:pandas和matplotlib...总结: 在power querypython 使用 dataset 变量来访问当前表的数据; dataset 是 pandas 中 的 DataFrame; 使用python语法对 dataset...还是选择刚才新建的表,点击 "运行Python脚本",输入如下代码:(power query自动对Python添加 #(lf) 用来进行转义) df = pandas.DataFrame(dataset...) df.to_excel("D:/源.xlsx", index=None) 至此,便成功将power query 中的文件导出至本地。

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    MySQL Query Cache

    顾名思义,MySQL Query Cache 就是用来缓存和 Query 相关的数据的。具体来说,Query Cache 缓存了我们客户端提交给 MySQL 的 SELECT 语句以及该语句的结果集。...主要由以下5个参数构成: query_cache_limit:允许 Cache 的单条 Query 结果集的最大容量,默认是1MB,超过此参数设置的 Query 结果集将不会被 Cache query_cache_min_res_unit...:设置 Query Cache 中每次分配内存的最小空间大小,也就是每个 Query 的 Cache 最小占用的内存空间大小 query_cache_size:设置 Query Cache 所使用的内存大小...其实 Query Cache 是以客户端请求提交的 Query 为对象来处理的,只要客户端请求的是一个 Query,无论这个 Query 是一个简单的单表查询还是多表 Join,亦或者是带有子查询的复杂...向 Query Cache 中插入新的 Query Cache 的次数,也就是没有命中的次数 Qcache_lowmem_prunes:当 Query Cache 内存容量不够,需要从中删除老的 Query

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    FunDA(1)- Query Result Row:强类型Query结果行

    为了实现安全高效的数据行操作,我们必须把FRM产生的Query结果集转变成一种强类型的结果集,也就是可以字段名称进行操作的数据行类型结果集。...在前面的一篇讨论中我们介绍了通过Shape来改变Slick Query结果行类型。不过这样的转变方式需要编程人员对Slick有较深的了解。更重要的是这种方式太依赖Slick的内部功能了。...一般来说我们还是可以假定任何FRM的使用者对于FRM的Query结果集类型是能理解的,因为他们的主要目的就是为了使用这个结果集。...那么由FunDA的使用者提供一个Query结果数据行与另一种类型的类型转换函数应该不算是什么太高的要求吧。...FunDA的设计思路是由用户提供一个目标类型以及FRM Query结果数据行到这个强类型行类型的类型转换函数后由FunDA提供强类型行结果集。

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    Query意图识别分析

    本文主要研究以下几点: 什么是搜索 搜索评价指标 意图识别 query改写 什么是搜索 一个搜索引擎的技术构建主要包含三大部分: (1) 对query的理解 (2) 对内容(文档)的理解 (...用户的原始 query 是 “michal jrdan” S2. Query Correction 模块进行拼写纠错后的结果为:“Michael Jordan” S3....),用户所点击的搜索结果的标题(Title),如果用户在Session期间变换了查询词(例如从Query1 -->Query2),则后续的搜索和点击均会被记录,直到用户脱离本次搜索,则Session结束...query改写 query改写,类目相关,命名实体识别和 query改写包括: query纠错 – 如果搜索引擎返回的是空结果/或者结果过少,此时应该需要增加拼写纠错的处理 query扩展:...Jordan berkley” (1) 同义词扩展表 (2) 使用词向量进行同义词拓展 (3) 如果query没有相应返回,则根据用户历史数据拓展原query query删除 – 判断丢弃哪个/

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    FastAPI(6)- 详解 Query

    _get_valiation:app", host="127.0.0.1", port=8080, debug=True, reload=True) postman 请求结果 可选其实也是一种校验 Query...为了对查询参数进行额外的校验,可以导入 QueryQuery 支持多种校验 可选参数有默认值+长度最大为 10 # 需要先导入 Query 库 from fastapi import Query...@app.get("/itmes/") async def read_items(name: Optional[str] = Query(default=None, max_length=10))...直接说清楚哪个字段长度不满足了... name: Optional[str] = Query(None) 等价于 name: Optional[str] = None Optional 的作用 为了让...不指定默认值就行 name: str 当使用 Query 时,查询参数怎么必传? Query 默认值参数 default 是必传的,传了默认值不就变成可选参数了吗,那怎么办呢?

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