1. 概述 1.1 前言 最近用Caffe跑自己的数据集,需要学习LMDB和LevelDB,趁此机会复习了SQLite和MySQL的使用,一起整理在此。 代码:https://github.com/liquidconv/py4db 1.2 环境 使用Ubuntu 14.04,Python 2.7.6。 2. SQLite 2.1 准备 SQLite是一种嵌入式数据库,它的数据库就是一个文件。Python 2.5x以上版本内置了SQLite3,使用时直接import sqlite3即可。 2.2 操作流程
您有没有想过程序员如何构建用于从网站中提取数据的网络抓取工具?如果你有,那么这篇文章就是专门为你写的。我们生活在一个数据驱动的世界已经不是什么新闻了,企业需要的大部分数据都只能找到。通过使用称为网络抓取工具的自动化机器人,您可以高速从网站中提取所需的数据。谷歌、雅虎、Semrush、Ahref 和许多其他数据驱动的网站都是如此。
最常见的方法是去论坛询问、谷歌搜索,需要反复在网页和编译器页面切换,即使有两个很大的分屏,生产力也会受到影响。
SQLite是一种嵌入式数据库,它的数据库就是一个文件。由于SQLite本身是C写的,而且体积很小,所以,经常被集成到各种应用程序中,甚至在iOS和Android的App中都可以集成。Python就内置了SQLite3,所以,在Python中使用SQLite,不需要安装任何东西,直接使用。
搜狗微信搜索提供两种类型的关键词搜索,一种是搜索公众号文章内容,另一种是直接搜索微信公众号。通过微信公众号搜索可以获取公众号的基本信息及最近发布的10条文章,今天来抓取一下微信公众号的账号信息(
namedtuple是Python中存储数据类型,比较常见的数据类型还有有list和tuple数据类型。相比于list,tuple中的元素不可修改,在映射中可以当键使用。
本节课程继续讲解增删改查中的查询功能,通过这个功能的介绍,我们可以开发一个简单的数据搜索,该功能类似百度查询,当然仅仅只是最基础的数据库关键词查询功能。
你好,欢迎阅读 Python 聊天机器人系列教程。 在本系列中,我们将介绍如何使用 Python 和 TensorFlow 创建一个能用的聊天机器人。 以下是一些 chatbot 的实例:
上图,Alfred 图标,放大镜+小帽子,个人理解的意思就是搜索+酷,而且酷占了大部分,没错,一旦使用你了Alfred,你就会觉得自己非常的酷,就像你打绝地求生的时候手里有把AWM+8倍镜。
SQL的一个基本原理(以及SQL所继承的关系原理)就是一列中的单个数据是原子性的。
之前我们通过程序整理过一份 Python 及编程相关的英语高频词汇表:我们用程序整理出了一份Python英语高频词汇表,拿走不谢!(回复 单词 查看代码及单词本),希望能给同时学习编程和英语的同学一点帮助。
首先放一张我的iPhone手机导出微信聊天记录生成的词云效果图(个别敏感词汇请大家自行忽略hhh):
所谓ARTS: 每周至少做一个LeetCode的算法题;阅读并点评至少一篇英文技术文章;学习至少一个技术技巧;分享一篇有观点和思考的技术文章。(也就是Algorithm、Review、Tip、Share 简称ARTS)这是第十三期打卡。
关于Anki是什么,具体怎么用,也许以后会在公众号中做进一步的介绍。总的来说,Anki是一个很好用的,在电脑端手机端均可用的,开源的记忆应用。可以帮助自己记住包括英语单词在内的各种知识,并支持各种各样的扩展。
导语 iOS 程序能从网络获取数据。少量的 KV 类型数据可以直接写文件保存在 Disk 上,App 内部通过读写接口获取数据。稍微复杂一点的数据类型,也可以将数据格式化成 JSON 或 XML 方便保存,这些通用类型的增删查改方法也很容易获取和使用。这些解决方案在数据量在数百这一量级有着不错的表现,但对于大数据应用的支持则在稳定性、性能、可扩展性方面都有所欠缺。在更大一个量级上,移动客户端需要用到更专业的桌面数据库 SQLite。 这篇文章主要从 SQLite 数据库的使用入手,介绍如何合理、高效、便捷的
由于其灵活性和高级功能,Python是一种优秀的Web编程语言。Web框架可以使编程Web应用程序更加简单,因为它们连接了强大的Web界面所需的许多组件。
有一头母牛,它每年年初生一头小母牛。每头小母牛从第 4 个年头开始,每年年初也生一头小母牛。(别问我公牛上哪去了……)请编程实现计算在第 n 年的时候,共有多少头母牛?
虽然目前这段小代码并不非要用数据库,但对于功能复杂、数据庞大应用来说,数据库是很有必要的。之后我们这个工具还要做更多扩展,数据库会便于读写数据,所以我们不妨现在就做好准备。
关于自动化利用搜索引擎信息收集,主要关注域名、企业邮箱地址这两部分信息,通过搜索引擎来搜索结果,有两种方式,一种是直接通过模拟浏览器的方式获取搜索结果,一种是通过搜索引擎提供的 API,使用个人申请的认证 Token 来获取搜索结果。
本次课程要求:安装MySQL;案例中的账号密码更换为自己的(案例中的账号密码均为root);
SQLite 是非常优秀的数据库,能够在真实的生产环境中完成一些真正的工作。本文将列出五个我认为在2016年应当选用 SQLite 的原因。 便于管理 不知你是否管理过 Postgres 数据库?想要
sqlite3模块不同于PyMySQL模块,PyMySQL是一个python与mysql的沟通管道,需要你在本地安装配置好mysql才能使用,SQLite是python自带的数据库,不需要任何配置。
关于FindUncommonShares FindUncommonShares是一款功能强大的活动目录域共享扫描工具,该工具基于Python开发,本质上是一个与Invoke-ShareFinder.ps1功能类似的脚本,可以帮助广大研究人员在一个庞大的Windows活动目录域中搜索不常见的共享存储/驱动。 功能介绍 当前版本的FindUncommonShares提供了以下功能: 1、只需要使用低权限域用户账号; 2、自动从域控制器的LDAP中获取包含所有计算机的列表; 3、可以使用--ignor
前一段时间偶然的看到了一个名词SQLite3,大概了解到此为一种轻量型的关系型数据库。官网介绍到SQLite是一个进程内库,它实现了一个自包含的、无服务器的、零配置的事务性SQL数据库引擎(官网:https://www.sqlite.org/)。后来也是偶然的机会,公司使用的数据库存储有问题,无意中看到了三线开发工程师尽然使用SQLite命令加了一块数据盘上去,故此对SQLite的好奇就更进一步了,下面简单学习介绍一下。
pyetl是一个纯python开发的ETL框架, 相比sqoop, datax 之类的ETL工具,pyetl可以对每个字段添加udf函数,使得数据转换过程更加灵活,相比专业ETL工具pyetl更轻量,纯python代码操作,更加符合开发人员习惯
去验证一下:在 centos 上进入 python,可以看到 sqlite3 的版本为 3.7.17。
在IM客户端的使用场景中,基于本地数据的全文检索功能扮演着重要的角色,最常用的比如:查找聊天记录、联系人,就像下图这样。
关于wifi_db wifi_db是一款功能强大的数据解析脚本,该脚本可以将Aircrack-ng数据解析至一个SQLite数据库中,并提取出类似握手包、MGT识别信息、AP信息、客户端信息、探针信息、WPS信息和AP全局概览等有价值的数据。 功能介绍 1、显示隐藏网络信息; 2、显示已连接客户端及其各自AP的详细数据; 3、识别连接到AP的客户端探针,从而深入了解流氓AP的潜在安全风险; 4、提取握手信息,并在hashcat中使用以方便破解密码; 5、显示来自企业网络的身份信息,包括用于身份验证的
在IM客户端的使用场景中,基于本地数据的全文检索功能扮演着重要的角色,最常用的比如:查找聊天记录、联系人等。
学习 python 的基础知识是一种美妙的体验。但是,学习的喜悦可以被对实践项目的渴望所取代。想要建立项目是正常的,因此需要对项目的构想。
Anaconda是一个开源包管理器,环境管理器,以及Python和R编程语言的发行版。它专为数据科学和机器学习工作流程而设计,通常用于大规模数据处理,科学计算和预测分析。
2019年8月,我投入了我的第一个自然语言处理(NLP)项目,并在我的网站上托管了自动侍酒师(Auto-Sommelier)。使用TensorFlow 1和Universal Sentence Encoder,我允许用户描述他们理想的葡萄酒,并返回与查询相似的描述的葡萄酒。该工具将葡萄酒评论和用户输入转换为向量,并计算用户输入和葡萄酒评论之间的余弦相似度,以找到最相似的结果。
Imago是一个由python编写的图像数字取证工具,它可以从图像中递归提取数字证据。在整个数字取证调查中,这款工具非常有用。如果你需要提取图像中的数字证据且数量较多,那么Imago将能够帮助你轻松地对比它们。此外,Imago还允许你将证据提取到CSV文件或sqlite数据库中。如果在JPEG exif中存在GPS坐标,Imago可以提取经度和纬度,并将它们转换为度数检索相关信息,如城市,国家,邮政编码等。
Python自带一个轻量级的关系型数据库SQLite。这一数据库使用SQL语言。SQLite作为后端数据库,可以搭配Python建网站,或者制作有数据存储需求的工具。SQLite还在其它领域有广泛的应用,比如HTML5和移动端。Python标准库中的sqlite3提供该数据库的接口。 我将创建一个简单的关系型数据库,为一个书店存储书的分类和价格。数据库中包含两个表:category用于记录分类,book用于记录某个书的信息。一本书归属于某一个分类,因此book有一个外键(foreign key),指向cat
一、iOS微信全文搜索技术的现状 全文搜索是使用倒排索引进行搜索的一种搜索方式。倒排索引也称为反向索引,是指对输入的内容中的每个Token建立一个索引,索引中保存了这个Token在内容中的具体位置。全文搜索技术主要应用在对大量文本内容进行搜索的场景。 微信终端涉及到大量文本搜索的业务场景主要包括联系人、聊天记录、收藏的搜索。这些搜索功能从2014年上线至今,已经多年没有更新底层搜索技术,聊天记录使用的全文搜索引擎还是SQLite FTS3,而现在已经有SQLite FTS5,收藏首页的搜索还是使用简单的Li
自然语言处理任务(例如字幕生成和机器翻译)涉及生成单词序列。
我需要在Arm9的s3c2410 CPU上运行python,以下是我的编译过程。
于是,他又做了一个所有程序员都会做的事:进一步学习关于SQLite、Python以及不知道为什么还有Rust的知识。
选自MachineLearningMastery 作者:Jason Brownlee 机器之心编译 参与:程耀彤、路雪 本文介绍了贪婪搜索解码算法和束搜索解码算法的定义及其 Python 实现。 自然语言处理任务如图像描述生成和机器翻译,涉及生成一系列的单词。通常,针对这些问题开发的模型的工作方式是生成在输出词汇表上的概率分布,并通过解码算法对概率分布进行采样以生成可能性最大的单词序列。在本教程中,你将学习可用于文本生成问题的贪婪搜索和束搜索解码算法。 完成本教程,你将了解: 文本生成问题中的解码问题; 贪
前文已经讲过无数据库版本操作(csv,json),今天我们要开始讲有数据库版本的操作,首先就是sqlite3。
对于全文搜索的支持不像关系数据库那样是标准化的。有几种开源的全文搜索引擎:Elasticsearch,Apache Solr,Whoosh,Xapian,Sphinx等等,如果这还不够,常用的数据库也可以像我上面列举的那些专用搜索引擎一样提供搜索服务。 SQLite,MySQL和PostgreSQL都提供了对搜索文本的支持,以及MongoDB和CouchDB等NoSQL数据库当然也提供这样的功能。
导语 |微信终端涉及到大量文本搜索的业务场景,主要包括联系人搜索、聊天记录搜索和收藏搜索等。近期微信团队对 IOS 微信的全文搜索技术进行了一次全面升级,本文将分享其选型与优化思路,详细解析全文搜索的应用数据库表格式、索引更新和搜索逻辑的优化细节。希望本文对你有帮助。 目录 1 IOS 微信全文搜索技术的现状 2 全文搜索引擎的选型与优化 2.1 搜索引擎选型 2.2 实现 FTS5 的 Segment 自动 Merge 机制 2.3 分词器优化 2.4 索引内容支持多级分隔
定义函数,也就是创建一个函数,可以理解为创建一个具有某些用途的工具。定义函数需要用 def 关键字实现,具体的语法格式如下:
Pandas是一个建立在NumPy之上的开源Python库。Pandas可能是Python中最流行的数据分析库。它允许你做快速分析,数据清洗和准备。Pandas的一个惊人之处是,它可以很好地处理来自各种来源的数据,比如:Excel表格、CSV文件、SQL文件,甚至是网页。
Room 是 SQLite 的封装,它使 Android 对数据库的操作变得非常简单,也是迄今为止我最喜欢的 Jetpack 库。在本文中我会告诉大家如何使用并且测试 Room Kotlin API,同时在介绍过程中,我也会为大家分享其工作原理。
Python作为一门多用途的编程语言,拥有强大的数据库编程功能,适用于各种应用场景,从Web开发到数据分析。本文将深入介绍如何使用Python进行数据库编程,包括连接到数据库、执行查询、操作数据,以及高级技巧和性能优化。
你是否面临着太多来自客户的标准要求和问题,并且难以应对?你是否在寻找一种既不增加成本又扩大客户服务的方法?
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