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Pandas中有很多数据类型，其中有一种是datetime，即日期时间，如Timestamp(‘2020-09-22 20:43:00’)，表示其是一个时间戳类型，很多时候需要将其转化为字符串，以便获取到其中的日期或时间，此时可以对其调用strftime()方法，如strftime('%Y-%m-%d')就可以获取到字符串2020-09-22。 在pandas中的DataFrame中，一般是整列替换，此时需要用到lambda表达式和apply方法，如下：
该脚本针对批量导入数据sql文件，data目录存放所要导入的sql文件，list.txt存放要导入的列表信息。
开发过程中，研发人员会提交SQL更新脚本到Git源码库，然后测试负责去拉取这些SQL脚本，并手动在测试环境或其它环境的数据库中执行这些脚本，很麻烦，本代码的用途就是为了替代手工执行的操作
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本来需要插入的表并不多，仅七八张，手动执行下也很快。但是实施人员给过来的sql文件，一张表的数据根据数据量硬生生生成了近10个文件。文件多了，若手动执行，很容易出现遗漏或者重复操作，造成错误。 由于文件内结构比较单一，故用脚本实现。代码如下：
goose是一个用go语言编写的数据库版本管理的命令行工具。其github地址如下：https://github.com/pressly/goose
备份时使用的mysqldump备份了数据库, 约100GB, (主要是某张表很大). 现在要使用该dump文件恢复数据.
上个月跟朋友一起做了个微信小程序，趁着5.20节日的热度，两个礼拜内迅速积累了一百多万用户，我们在小程序页面增加了收集formid的埋点，用于给微信用户发送模板消息通知。
上个月跟朋友一起做了个微信小程序，趁着元旦放假的热度，两个礼拜内迅速积累了一百多万用户，我们在小程序页面增加了收集formid的埋点，用于给微信用户发送模板消息通知。
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
获取mysql的镜像，主从同步尽量保证多台mysql的版本相同，我的ubuntu中存在的mysql是5.7.22版本，所以获取5.7.22版本的镜像为例：
1.首先，在Python虚拟环境下安装pymysql：pip install pymysql。
先在源端 MySQL 用如下脚本创建测试表，以及写入10000条数据用于迁移测试。
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在Docker中开发Java 8 Spring Boot应用程序
网上关于工作流引擎Activiti生成表的机制大多仅限于四种策略模式，但其底层是如何实现的，相关文章还是比较少，因此，觉得撸一撸其生成表机制的底层原理。
引入：省市区三级联动数据 导入外部.sql文件的数据： 从SQLyog选择文件导入并执行SQL语句，导入了三张表（省、市、县区）的数据。 读者需要练习使用省市区数据执行脚本可以打开文末的网盘链接进行下载。
上面的csv文件以’,’逗号作为分割符，需要用双引号或者单引号括起来。如果是以’\t’制表符作为分隔符的话，可不用显示指明域分割符。
https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/9901692.html
演示地址 https://cloudself.net/ 页面展示 本地运行 1、安装依赖 pip install -r requirements.txt 2、检查配置文件，修改数据库配置 # mycloud/settings.py DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', 'NAME': 'cloud', 'HOST': '127.0.0.1',
MySQL的参数很多，当出现问题时，往往就是某个参数在作祟，一方面说明MySQL的控制灵活，另一方面就要求熟知常用的参数作用，才能在出现问题的时候快速定位。
linux 基础配置 python3的linux环境编译安装 1.linux下安装软件的方式 -首选yum工具，方便，自行解决软件之间的依赖关系，自动下载且安装 1.配置yum源（就是一个软件仓库，里面放了一堆rpm软件包） 可以选择阿里云源，清华yum源 配置第一个仓库，里面有大量系统常用软件 wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7
本文介绍了如何使用Docker构建Java 8 Spring Boot应用程序，并将其部署到Docker容器中。同时，文章还介绍了如何使用Docker进行数据库的初始化和数据的迁移。
变量值：D:\software\programming\environment\mysql-8.0.29-winx64 // bin目录的上级目录
Python链接数据库的方式有几种，但是原理都是一样的，总共可以分为两个步骤，第一步是与数据库建立链接，第二步执行sql查询语句，这篇将分别介绍如何与数据库链接以及如何进行sql语句查询。
当我们想把mysql格式的SQL文件导入到MogDB数据库时，我们可以借助navicat工具，先将SQL文件导入到mysql数据库中，再使用数据传输功能把SQL中的对象和数据直接导入到MogDB。或者使用数据传输功能将这些对象的定义和数据导出成PG格式的SQL语句，再导入到MogDB数据库中。
网上搜索了一大推，在容器mysql中执行一段代码这么难吗？搞得十分复杂。 于是自己记录一下，虽然简单，但是还是怕后面忘记掉，又搜大半天。
上节讲到建立一个MySQL数据库并新建一张用于存放索引信息的表，今天讲如何获取Oracle已使用过的索引名称
最近改用ER\Studio建模，发现ER\Studio居然不支持生成mysql列注释，看网上都说勾选即可，然后生成mysql时并没有那个勾选项，试了下生成Oracle和DB2是支持的...
reverse_sql工具是一个用于数据库恢复的工具，它支持MySQL 5.7/8.0和MariaDB数据库。该工具可以帮助您在发生P0事故（最紧急的事故等级）时快速恢复数据，避免进一步的损失。
MySQL是一个关系型数据库管理系统，在 WEB 应用方面，MySQL是最好的 RDBMS (Relational Database Management System，关系数据库管理系统) 应用软件，它是由瑞典MySQL AB 公司开发，目前属于 Oracle 旗下产品，MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统中的一个。
MySQL Shell 是 MySQL Server 的高级客户端和代码编辑器，支持使用SQL、JavaScript 和 Python 脚本功能，能够管理InnoDB Cluster，快速执行数据加载与导出，并集成开发者使用的API。Visual Studio Code 是最受开发者欢迎的开发环境。MySQL官方于2022年3月24日发布了Visual Studio Code的扩展插件——“MySQL Shell for VS Code”。
Python通过DB-API，为大多数的数据库实现了接口，使用它连接各数据库后，就可以用相同的方式操作各数据库。
本文介绍了如何通过Python3.4和MySQL数据库实现Windows7系统下数据库的连接，并对安装MySQL Community Server、安装Python连接器、测试连接进行了详细的说明。
一般正式环境使用数据库都会做全备份，但如果某个时刻数据库崩了，若利用全备份文件恢复，则在全备份到出现问题这段时间内的数据将会丢失，一般来说迫不得已也不会采取这种措施，更直接是采用binlog恢复。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 MySQL 可应用于多种语言，包括 PERL, C, C++, JAVA 和 PHP。 在这些语言中，MySQL 在 PHP 的 web 开发中是应用最广泛。
大家好！针对选手提及的问题技术团进行了倾情解答，内容整理如下。当前的解疑答惑已非常全面，如有疑问请仔细查阅以下Q&A，且文档内容也会实时更新给到大家。
MySQL 数据库管理系统通常会采用有效的措施来维护数据库的可靠性和完整性。但是在数据库的实际使用过程当中，仍存在着一些不可预估的因素，会造成数据库运行事务的异常中断，从而影响数据的正确性，甚至会破坏数据库，导致数据库中的数据部分或全部丢失。
Step1、Python 如何操作Mysql? Python通过DB-API，为大多数的数据库实现了接口，使用它连接各数据库后，就可以用相同的方式操作各数据库。 Python DB-API使用流程：
Lepus是一套开源的数据库监控平台，目前已经支持MySQL、Oracle、SQLServer、MongoDB、Redis等数据库的基本监控和告警（MySQL已经支持复制监控、慢查询分析和定向推送等高级功能）。Lepus无需在每台数据库服务器部署脚本或Agent，只需要在数据库创建授权帐号后，即可进行远程监控，适合监控数据库服务器较多的公司和监控云中数据库，这将为企业大大减化监控部署流程，同时Lepus系统内置了丰富的性能监控指标，让企业能够在数据库宕机前发现潜在性能问题进行处理，减少企业因为数据库问题导致的直接损失。
我们把目光投向一切数据的基础——数据库。应用程序设计的那么复杂，最终不过是为了在数据库内持久化数据。
有一部分网站是通过检测同一IP短时间内多次访问同一页面来进行反爬虫，为了应对这种反爬虫机制，使用IP代理就可以解决。可以利用scrapy写一个爬虫，爬取网上免费公开的代理ip，检测后全部保存起来。有了大量代理ip后可以每请求几次更换一个ip，这在requests或者urllib2中很容易做到，这样就能很容易的绕过这种反爬虫机制。下面就详细说明一下scrapy抓取免费代理IP构建自有的代理IP池的过程： 以抓取西刺代理网站的高匿IP并存储到mysql数据库为例 西刺网：http://www.xicidaili
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