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（数据科学学习手札161）高性能数据分析利器DuckDB在Python中的使用

DuckDB具有极强的单机数据分析性能表现，功能丰富，具有诸多拓展插件，且除了默认的SQL查询方式外，还非常友好地支持在Python、R、Java、Node.js等语言环境下使用，特别是在Python中使用非常的灵活方便...，今天的文章，费老师我就将带大家一起快速了解DuckDB在Python中的常见使用姿势~ 2 DuckDB在Python中的使用 DuckDB的定位是嵌入式关系型数据库，在Python中安装起来非常的方便...，以当下最主流的开源Python环境管理工具mamba为例，直接在终端中执行下列命令，我们就一步到位的完成了对应演示虚拟环境的创建，并在环境中完成了python-duckdb、jupyterlab、pandas...除此之外，DuckDB也可以通过SQL语句的方式进行等价操作： 2.1.2 读取其他框架的数据对象 　　除了默认可直接读取少数几种常见数据格式外，DuckDB在Python中还支持直接以执行SQL语句的方式...parquet等格式，那么直接使用DuckDB的文件写出接口，性能依旧是非常强大的： csv格式 parquet格式 　　更多有关DuckDB在Python中应用的内容，请移步官方文档（https://

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Qt(C++)使用SQLite数据库完成数据增删改查

可移植性：SQLite 支持多种操作系统和编程语言，如 Windows、Linux、Mac OS X、iOS、Android 等平台，以及 C/C++、Java、Python、C# 等编程语言。...三、在Qt里使用SQLITE数据库 在 Qt 中，使用 SQLite 数据库的主要流程如下： （1）导入 SQLite 相关库文件：在 Qt 项目中，需要先导入 SQLite 相关的库文件和头文件，以便在代码中使用...需要在项目文件中添加以下语句： QT += sql 这样就可以包含 SQLite 数据库支持的相关头文件和类。...（3）打开数据库：使用 QSqlDatabase 类的 open 函数可以打开数据库连接。在成功打开数据库后，可以执行 SQL 查询语句，读取和修改数据库中的数据。...代码示例： db.close(); 在以上流程中，使用 QSqlQuery 类可以执行 SQL 查询语句，并获取查询结果。通过 QSqlRecord 类可以访问查询结果中的字段和值。

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    SQLite数据库实现数据增删改查

    可移植性：SQLite 支持多种操作系统和编程语言，如 Windows、Linux、Mac OS X、iOS、Android 等平台，以及 C/C++、Java、Python、C# 等编程语言。...三、在Qt里使用SQLITE数据库 在 Qt 中，使用 SQLite 数据库的主要流程如下： （1）导入 SQLite 相关库文件：在 Qt 项目中，需要先导入 SQLite 相关的库文件和头文件，以便在代码中使用...需要在项目文件中添加以下语句：  QT += sql 这样就可以包含 SQLite 数据库支持的相关头文件和类。...（3）打开数据库：使用 QSqlDatabase 类的 open 函数可以打开数据库连接。在成功打开数据库后，可以执行 SQL 查询语句，读取和修改数据库中的数据。...代码示例：  db.close(); 在以上流程中，使用 QSqlQuery 类可以执行 SQL 查询语句，并获取查询结果。通过 QSqlRecord 类可以访问查询结果中的字段和值。

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    Python学习系列：使用pyqt5搭建简单图书管理系统（2）

    一:前提条件: 1:文章中使用的数据库为sqlite 2:数据库管理软件:SqliteStudio 2:开发语言为Python 3:开发IDE为pycharm 二:图书管理系统的数据库设计 此数据库所设计的表我建了四个...通常来说，我们会使用QSqlDatabase建立数据库连接，使用QSqlQuery等类实现数据库的交互（执行SQL语句）。...：单个数据库表的可编辑数据模型 在实际的PyQt编程中，我们很少使用驱动层的类，多通过API层的来建立数据库连接、进行数据库查询等，然后通过用户界面操作层的类将数据结果显示在图形界面中。...下面我们就来简单使用一下。 在本系统中,我们以用户登录为例,表示一下如何连接数据库: ?...在后续的文章中,因为大量涉及代码与界面布局,我只会说一下大体思路,一些细节部分具体讨论,也希望和大家多多交流. 四:附录 引用资料:Python GUI教程（十四）：在PyQt5中使用数据库

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    Qt5实战第九篇：Qt5的数据库操作

    一、概述Qt5提供了强大的数据库操作功能，通过QSqlDatabase、QSqlQuery、QSqlTableModel等类，开发者可以轻松地在图形用户界面（GUI）应用程序中进行数据库连接和操作。...错误处理：在执行数据库操作时，应检查返回值并处理可能的错误，如query.lastError().text()可以提供错误信息。...七、性能优化分页查询：对于大型数据集，可以使用分页查询来避免一次性加载过多数据导致的性能问题。查询优化：根据实际需求，优化SQL查询语句，提高查询效率。...通过以上内容，我们详细介绍了Qt5数据库操作的各个方面，包括连接数据库、执行SQL操作、使用数据模型、事务处理以及安全性与错误处理等。希望这些内容能帮助你更好地理解和使用Qt5进行数据库开发。...后续我们将继续qt5的其他学习，请多多关注。

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    42.QT-QSqlQuery类操作SQLite数据库(创建、查询、删除、修改)详解

    QT自带SQLITE数据库,不需要再安装 QTDS在Qt4.7起已经被移除 1.QtSql 要使用QtSql 模块的话,需要在.pro文件中添加这么一句： QT += sql 2.QSqlDatabase...创建成功后,该文件默认为空的,然后就可以使用QSqlQuery类来操作该数据库, QSqlQuery类使用的是SQL语句，如果只需要使用高层次的数据 库接口（不关心 SQL 语法），我们可以选择 QSqlTableModel...本章我们介绍 QSqlQuery 类,来如何使用SQL语法. 3.QSqlQuery类介绍 通过exec()成员函数来执行DML(数据操作语言)语句，如SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE...CREATE TABLE来重新创建表 TRUNCATE: 在SQLite中没有该语句,在MySQL中有该语句,用来清楚表内数据,但是表结构不会删除....8.改表内容 改表内容一般用下面两个语句: UPDATE : 用来修改表中内容,可以通过WHERE语句来指定修改 ALTER TABLE: 用来重命名表,或者在已有的表中添加新的一列 8.1

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    QT进阶学习——如何通过QT连接云服务器的MySQL数据库并进行数据库操作 和 数据表的增删改查

    例如，在 Windows 上，它通常使用 Windows-1252 或其他基于系统区域设置的编码。函数后缀：ANSI 版 ODBC 函数通常以 A 结尾。...字符类型：Unicode 版 ODBC 函数使用 wchar_t 类型来处理字符串。兼容性：适用于需要处理多字节字符集（MBCS）和各种语言的应用程序。...如果需要处理多语言或多字符集，Unicode 版是更好的选择。兼容性：某些老旧的系统和数据库可能仅支持 ANSI 版 ODBC。如果你的应用程序需要与这些系统兼容，使用 ANSI 版可能会更好。...国际化：如果你的应用程序需要国际化支持（如处理不同语言的字符），建议使用 Unicode 版。...MySQL1.在Centos中安装Linux版本的ODBC驱动通过以下命令安装Linux版本的ODBC驱动sudo yum install mysql-connector-odbc报错解决方案一：改check

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    记录：编译Qt5.0连接MySql5.5数据库的驱动

    因为我机器上很久前装mysql时选的是typical安装的，在安装目录下仍然可以找到lib和include这两个文件夹。安装方式并不重要。...因此，接下来的编译工作都是使用VS编译工具来编译的。 （3）为什么要下载Qt5.0的源代码（qt-everywhere-opensource-src-5.0.1.zip）？...因为我们要编译Qt连接mysql的驱动程序，需要使用一个mysql.pro文件。这个文件就在Qt5.0源代码中。...我们在这个环境下使用qmake来生成编译程序的makefile文件。为什么要使用这个环境？因为，这个命令提示符已经为我们设置好了Qt库的环境，也即可以直接使用Qt库相关的工具。...实际上，我们去mysql的安装目录include文件夹下查看，明显是可以找到这样一个头文件的。那么，怎么办呢？可以在命令行中用/I指示搜索路径。但是我们还是用最笨最简单的方法。

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    用数据告诉你 Python 代码比 Java 慢 100 倍！

    小伙伴们都知道，在系统的软件开发中，不仅仅是只使用一种语言，也会涉及到不同的语言。 各个语言之间有共性、也有个性。正是这些不同的个性、注定它们会用在不同的场合来解决不同类型的问题。...而编程语言在开发阶段中也会存在差异性，在软件开发这个抽象的概念下，编程语言的差异性主要体现在编码和编译以及运行上。...于是偏爱编译型语言的小伙伴将 Java 、 Go 和 Python通过比较在处理不同任务时的性能表现，来验证到底编译型代码的执行速度会比解释型快多少。...很多人关注的是 Python 的易用性，并通过牺牲性能来快速获得处理结果。 相信数据科学家们都是这么想的，况且有这么多现成的库可以用，为什么要去找其他的？迟早会有人优化它们的。...通过执行这些简单的数学运算我们可以得出这样的结论： Go 的执行速度比 Java 快一些，比解释运行的 Python 快 2 个数量级。 所以在高负载的关键任务上使用Python不是一个好的选择。

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    基于百度飞浆平台(EasyDL)设计的人脸识别考勤系统

    同时，飞桨还提供了丰富的模型库，覆盖图像分类、检测、分割、文字识别和视频理解等多个领域。用户可以直接使用这些API组建模型，也可以在飞桨提供的模型库基础上进行二次研发。...在训练图像分类和目标检测模型时，支持多种算法，以满足不同场景对性能和效果的不同要求。传输模型是百度开发的AutoDL技术之一。结合模型网络结构搜索、转移学习技术和用户数据自动优化。...用户可以直接使用这些API组建模型，也可以在飞桨提供的模型库基础上进行二次研发。 1.4 课堂考勤设计 （1） 考勤系统功能介绍 当前的人脸考勤识别系统主要分为两大部分: 1....图3 设置考勤时间范围 ​ 图4 考勤页面 在考勤状态页面可以看到当前已经签到的学生信息，在添加学生的页面可以添加新的学生，添加学生时需要将人脸对着摄像头然后输入信息进行添加，软件运行过程中需要连接网络...，如果添加成功会有弹窗进行提示，添加的学生信息存放在数据库里保存的，在飞桨的云端数据库里保存了人脸数据；学生信息添加成功之后，在学生管理页面就可以看到添加的学生信息，然后就能正常的考勤识别了。 ​

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    热度碾压 Java、C#、C++的 Python，为什么速度那么慢？

    我希望回答以下问题：如果 Python 完成相同的任务要花费其他语言二至十倍的时间，那么它为什么慢，能不能更快一些呢？...这样，创建“临时”变量（如在 for 循环的上下文环境中）不会耗光应用程序的内存。 随之而来的问题就是，如果变量在多个线程中共享，CPython 需要对引用计数器加锁。...Django）使用了 WSGI，那么发往 Web 应用的每个请求都会由独立的 Python 解释器执行，因此每个请求都只会有一个锁。...NET CIL也是一样的，.NET的公共语言运行时（CLR）使用即时编译将字节码编译成机器码。 那么，既然它们都使用虚拟机，以及某种字节码，为什么Python在性能测试中比Java和C#慢那么多？...它能用于解决各种问题，但多数问题都有优化得更好和更快的解决方案。 但Python应用也有许多优化措施，如使用异步、理解性能测试工具，以及使用多解释器等。

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    不用 SQL 的数据仓库

    典型表现是一些数据仓库开始集成 Python 的能力，将 Python 这样的非 SQL 语言融入到数据仓库中。...要回答这个问题，我们还要继续为什么数据仓库有了 SQL 还要引入 Python 的话题。引入 Python 要解决哪些问题呢？...而这样涉及多个前后步骤、结果反复使用的场景用 Python 这样支持分步和有序运算的语言实现则要简单得多。也就是说，SQL 的能力是缺失的。...这是当前 SQL 型数据仓库面临的主要问题。在 SQL 的基础上引入 Python 能力也不能解决问题。除了我们上面提到的技术栈复杂问题会导致使用和运维成本过高外，Python 还没法获得高性能。...组表支持列式存储，在参与计算的列数（字段）较少时会有巨大优势。组表上还实现了索引，同时支持倍增分段，这样不仅能享受到列存的优势，也更容易并行提升计算性能。

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    回《驳 》

    在公司里面，我使用 re.compile的场景是这样的： 每两小时从10亿条字符串中，筛选出所有不符合特定正则表达式的字符串。...同样的，在数据处理上也适用： 抛开量级谈性能差异，都是耍流氓 处理几百条数据，还需要担心读取缓存字典的这点小小的性能开销？ 我在另一篇文章为什么Python 3.6以后字典有序并且效率更高？...多出来的这一步实际上也会有性能开销，因为它需要先查询 indices，然后再查询 entries。为什么Python愿意放弃性能而要让字典有序？因为新的实现方式，在整体迭代、空间利用率上面都更高。...不是问题的问题 在评论里面，有人质疑我使用 re.findall，正则表达式不好维护？ @Manjusaka举出了下面这样的例子： ?...在其他编程语言里面，没有把compile和查询封装成一个整体接口，但是在Python里面这样做了。那么我们就应该用这个更上层的接口。而不是手动compile再查询。

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    刷题、找工作，不会STL怎么行？vector篇（上）

    有同学会说，为什么一定要用C++刷题，其他语言不行么？ 其实也行，但C++最专业，其他语言难免遇到各种问题。...所以当我们使用vector的时候，不要无脑使用，不妨也可以想一想在我们的场景中存储的元素规模最大可能是多少，提前布局，尽量避免vector的扩容出现影响性能。...因为现在流行的所有其他语言，几乎都有可变长度数组这样一个概念，那么问题来了，对于这些语言来说，它们的可变长度数组又是怎么实现的？...比如Python的list，比如java的ArrayList，再比如Go的slice。 如果能够再去细化了解其他语言的list的实现原理，又会有新的收获。...比如会发现Java的ArrayList采取的是和vector一样的扩容机制，而Go和Python则在扩容率上有一些细微的区别，整个大体的原理依然是一致的。如果再去追究，为什么会有这样的区别？

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    不用 SQL 的开源数据仓库

    典型表现是一些数据仓库开始集成 Python 的能力，将 Python 这样的非 SQL 语言融入到数据仓库中。...要回答这个问题，我们还要继续为什么数据仓库有了 SQL 还要引入 Python 的话题。引入 Python 要解决哪些问题呢？...而这样涉及多个前后步骤、结果反复使用的场景用 Python 这样支持分步和有序运算的语言实现则要简单得多。 也就是说，SQL 的能力是缺失的。...SQL 能力不足，加上封闭性又导致使用沉重，性能也不高。这是当前 SQL 型数据仓库面临的主要问题。 在 SQL 的基础上引入 Python 能力也不能解决问题。...组表支持列式存储，在参与计算的列数（字段）较少时会有巨大优势。组表上还实现了索引，同时支持倍增分段，这样不仅能享受到列存的优势，也更容易并行提升计算性能。

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    不用 SQL 的数据仓库

    典型表现是一些数据仓库开始集成 Python 的能力，将 Python 这样的非 SQL 语言融入到数据仓库中。...要回答这个问题，我们还要继续为什么数据仓库有了 SQL 还要引入 Python 的话题。引入 Python 要解决哪些问题呢？...而这样涉及多个前后步骤、结果反复使用的场景用 Python 这样支持分步和有序运算的语言实现则要简单得多。 也就是说，SQL 的能力是缺失的。...SQL 能力不足，加上封闭性又导致使用沉重，性能也不高。这是当前 SQL 型数据仓库面临的主要问题。 在 SQL 的基础上引入 Python 能力也不能解决问题。...组表支持列式存储，在参与计算的列数（字段）较少时会有巨大优势。组表上还实现了索引，同时支持倍增分段，这样不仅能享受到列存的优势，也更容易并行提升计算性能。

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