从这一篇开始，大概会花四五篇的内容篇幅，归纳整理一下之前学过的SQL数据库，一来可以为接下来数据分析工作提前巩固基础，二来把以前学的SQL内容系统化、结构化。 今天这一篇仅涉及MySQL与本地文本文件的导入导出操作，暂不涉及主要查询语言以及MySQL与R语言和Python的交互。 平台使用Navicat Premium（当然你也可以使用MySQL自带的workbench或者MySQL Conmand line）。 以下仅涉及MySQL中使用命令行语句导入/导出本地磁盘的文本文件（csv\txt文件）。 文件
2、从phpmyadmin中导出表dede_co_note，导出格式可选为CSV。
一般在做渗透测试的时候，前期对目标资产子域名进行信息搜集时，往往会从多个在线或者离线子域名采集工具中导出结果。然而每个工具平台导出的结果中都会有很多重复的子域名，如果靠手工对这些子域名结果进行合并去重的话，是非常的繁琐且低效率的，因此可以借助脚本工具替我们去完成这一复杂的整理工作，提高渗透效率。
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最近公司工作牌升级，需要做一百多号人的工作证，因为在证件上还加入了企业微信二维码，所以会比较麻烦，一个个导出费时费力。
注：文件读取是R语言里数据框的来源之一；表格文件读到R语言之后得到一个数据框，对数据框的操作和修改是不会同步到表格文件的；
在我们平时的研究工作中，经常使用的是逗号分隔文件（.csv文件）、制表符分隔文件（.tsv文件）和空格分隔文件（.txt文件）。当然对于一些基因组文件或者其它格式的文件，各自有各自的特点，原则上R语言可以读取任何格式的文件，只需掌握基本的读取文件方法后按照不同特点调整参数即可。
修改办法 read.table("x.txt",**header=T**)增加默认参数
常见错误:read.table("ex1.txt"), read.table函数默认header = F,因此会自动加列名"V1","V2"，会导致所在列数据格式变化
在数据分析的过程中，外部数据的导入和数据的导出是非常关键的部分，而Python和R在这方面大同小异，且针对不同的包或模块，对应着不同的函数来完成这部分功能： Python 1.TXT文件 导入： 以某
__CSVRead函数用于对脚本进行参数话，当脚本中不同变量需要不同参数值时，可以考虑__CSVRead函数。 以登录的用户名、密码为例：实际进行压力测试时，需要模拟使用不同的用户并发访问系统，此时需要我们对脚本中的用户名、密码进行参数化；下面具体介绍如何使用csvread函数： 1. 准备好参数取值List清单，文件格式为：csv或者txt文件，里面保存变量要读取的参数值，每个变量间用逗号相隔。每行表示每一组参数值，每列表示同一种变量； 如准备10个不同的用户，文件名user parameter.txt，其用户名、密码取值如下： liuke01@163.com,12 liuke02@163.com,123 liuke03@163.com,hai123 liuke04@163.com,12abc liuke05@163.com,23dcs liuke06@163.com,ed12q liuke07@163.com,jumper liuke08@163.com,poi2qwe liuke09@163.com,122dewq liuke10@163.com,123dew23 2.准备好参数取值List清单后，打开Jmeter的函数助手，选择csvread函数，生成函数； 在Jmeter“选项”中-->选择“函数助手对话框”-->选择csvread函数或者直接采用快捷键Ctrl+F打开， 其中： CSV file to get values from | *alias：表示要读取的文件路径，应该是绝对路径(如：D:\Software\jmeter\User parameter.txt) CSV文件列号| next| *alias：表示当前变量读取第几列数据，注意第一列是0 点击生成按钮，则生成了函数，如：${__CSVRead(D:\jmeter\User parameter.txt,0)}，表示是从D:\jmeter\User parameter.txt文件中第一列读取数据。以此类推。 3.在Jmeter录制的脚本中，找到登录这块需要参数桦的用户名、密码，对用户名、密码的value值进行参数化，其中用户名的value值替换为${__CSVRead(D:\jmeter\User parameter.txt,0)}，密码的value值替换为${__CSVRead(D:\jmeter\User parameter.txt,1)}，保存当前脚本，参数化完毕，（注：如果要修改要读取的参数值，则可直接在txt清单中修改数字而不用重新在csvread函数生成中修改）
d）R语言 >read.csv(" ") 注意文件的位置，选择相对路径还是绝对路径
文档操作属于pandas里面的Input/Output也就是IO操作，基本的API都在上述网址，接下来本文核心带你理解部分常用的命令
MySQLdump是MySQL自带的导出数据工具，通常我们用它来导出MySQL中，但是有时候我们需要导出MySQL数据库中某个表的部分数据，这时该怎么办呢？ mysqldump命令中带有一个 --where/-w 参数，它用来设定数据导出的条件，使用方式和SQL查询命令中中的where基本上相同，有了它，我们就可以从数据库中导出你需要的那部分数据了。 命令格式如下： mysqldump -u用户名 -p密码 数据库名 表名 --where="筛选条件" > 导出文件路径 例子： 从meteo数据库的sdata表中导出sensorid=11 且 fieldid=0的数据到 /home/xyx/Temp.sql 这个文件中
将"huahua.txt"文件保存到工作目录（Rproject管理项目的工作目录）
前面说过Python爬取的数据可以存储到文件、关系型数据库、非关系型数据库。前面两篇文章没看的，可快速戳这里查看！《使用Python将数据存入SQLite3数据库》
这是小试牛刀系列最后一集。前几集我们了解了PDMS采用Addin方式做二次开发的技术架构和最基本的开发方法，也实现了很多基本的功能效果。这几集的学习，我觉得算是管中窥豹吧，离真正的入门还有一些的距离。小试牛刀作为一个入门级的学习笔记系列，基本涵盖了最初级的开发内容，也因为下半年事情特别多，暂时没有时间继续深入研究，所以小试牛刀系列就到此为止了，等忙完这一阵子会继续与大家一起研究和分享，小工具下载和安装说明见最后。
shutdown -h now 或者poweroff 或者halt 或者 init 0
这里结合上一篇博文的数据来讲怎么方便的载入.txt文件到一个数组，数据如下所示：
cat命令属于文件管理，用于连接文件并打印到标准输出设备上，cat经常用来显示文件的内容，注意，当文件较大时，文本在屏幕上迅速闪过，会出现滚屏现象，此时往往看不清所显示的内容，为了控制滚屏，可以按Ctrl+S键停止滚屏，按Ctrl+Q键可以恢复滚屏，此外可以用more等命令进行读文件并分页显示。
今天跟大家简单介绍下几个常用的R数据操纵技巧——导入（xlsx）、导出及长宽转换！ 数据导入（xlsx） 之前写过一篇关于R导入不同类型数据的方式，但是其中只涉及到.csv、.txt以及直接从剪切板复制。 之所以当时没有介绍xlsx是因为，excel数据文件属于富文本类型，结构相对复杂，需要解除特殊包的支持以及java环境，当时电脑上还没有配置合适的java环境。 后来倒腾一个上午，才算弄完（主要是因为R语言系统版本与Java环境版本需严格一致，否则R语言无法自动探测到Java路径，R语言中的Rjava包便
本文主要会涉及到：读取txt文件,导出txt文件，选取top/bottom记录，描述性分析以及数据分组排序;
编程中最常用的音频处理任务包括–加载和保存音频文件，将音频文件分割并追加到片段，使用不同的数据创建混合音频文件，操纵声音等级，应用一些过滤器以及生成音频调整和也许更多。
cat 作用 cat(“concatenate”的缩写)命令用于连接并显示指定的一个和多个文件的有关信息,是一个文本文件（查看）和（连接）工具，通常与more搭配使用，与more不同的是cat可以合并文件。查看一个文件的内容，用cat比较简单，就是cat后面直接接文件名。 1、cat 语法结构：
例3：ls -ltr 查看当前目录详细列表，按时间顺序逆序排序，最近修改的文件在后面
词典型情感分析大致有以下几个步骤： 训练数据集、neg/pos情感词典、分词+数据清洗清洗（一、二、三级清洗步骤）、计算情感得分、模型评价 （1）在分析过程中，难免会产生很多中间变量，它们会占用大量内存。书中提到通常会将所有的临时中间变量命名为temp，只需要保证下一个temp出现之前，临时变量不会再延用就可以了。 （2）毫无疑问，如果不追求高大上的算法的话，词典法不失为一种好方法，其实有时候我们使用了很多方法，结果发现并没有什么质变，也浪费了大量时间； 比如在优化词典的时候，我希望使用高大上的算法解决
通过numpy的genfromtxt来读取txt文件 delimiter 分隔符 usecols 指定读取的列
TiDB 提供了很多种数据迁移的方式，但这些工具/方案普遍对MySQL比较友好，一旦涉及到异构数据迁移，就不得不另寻出路，借助各种开源或商业的数据同步工具。其实数据在不同系统的流转当中，有一种格式是比较通用的，那就是txt/csv这类文件，把数据用约定好的分隔符换行符等标记存放在一起，比如最常见的逗号分隔：
jdbc conection configuration：连接池、URL、driverclass、 user、password。
作为一名数据专家，日常工作很可能都是在使用数据之前对其进行导入、操作和转换。可悲的是，许多人都没有机会接触到拥有精心策划过的数据的大数据库。相反，被不断地喂食 “TXT” 或 “CSV” 文件，并且在开始分析之前，必须经历将它们导入到 Excel 或 Power BI 解决方案的过程。对用户来说，重要的商业信息往往是以以下格式存储或发送给用户的。
本文是【统计师的Python日记】第5天的日记 回顾一下： 第1天学习了Python的基本页面、操作，以及几种主要的容器类型； 第2天学习了python的函数、循环和条件、类。 第3天了解了Numpy这个工具库。 第4天初步了解了Pandas这个库 原文复习（点击查看）： 第1天：谁来给我讲讲Python？ 第2天：再接着介绍一下Python呗 【第3天：Numpy你好】 【第4天：欢迎光临Pandas】 【第四天的补充】 今天将带来第5天的学习日记。 目录如下： 前言 一、描述性统计 1. 加总 2
其中pandas和numpy中的数组格式 以及Series DataFrame都是基于此之上而得到的。其中比R要多：Tuple、Dictionary两种类型。
输出重定向和追加重定向是Shell中非常有用的功能，可以将命令的输出结果保存到文件中，而不是在终端上显示(这也是为什么叫做重定向)。这对于日志记录、数据存储等操作非常有用。
数据分析的本质是为了解决问题，以逻辑梳理为主，分析人员会将大部分精力集中在问题拆解、思路透视上面，技术上的消耗总希望越少越好，而且分析的过程往往存在比较频繁的沟通交互，几乎没有时间百度技术细节。
关于OSIPs OSIPs是一款功能强大的Python脚本，该工具可以从一个目录中读取全部的文本文件，并从这些文本文件中收集IP地址信息，然后通过查询Whois数据库、TOR中继和地理位置服务来对目标IP地址的有效性进行批量验证。 该脚本能够递归扫描给定目录中的所有文件，并提取出所有的IPv4和IPv6地址，然后过滤出公共IP。分析完成后，工具将会输出四个文件：包含了所有IP地址详细信息的JSON文件和CSV文件，一个包含了所有IP地址索引目录的CSV文件，以及一个包含了所有IP地理位置信息的KML文件
在渗透测试中信息收集的重要性不言而喻，子域收集是信息收集中必不可少且非常重要的一环，目前网上也开源了许多子域收集的工具，但是总是存在以下部分问题：
Aiseesoft Mac FoneTrans是最好的 iOS 数据传输软件，用于同步和管理来自 iPhone/iPad/iPod 的照片、音乐、联系人、消息、视频、笔记、日历、Safari、电子书和通话记录。使用 iTunes，您可以依靠此工具在 iOS 设备、计算机和 iTunes 之间传输文件。
经常会踫到这样的场景需求：自定义时间从MySql流水月表中SELECT出来数据到excel报表文件中，所以自己写了这个shell脚本来处理。
青山依旧在，几度夕阳红。 白发渔樵江渚上，惯看秋月春风。
@echo off #从本行开始关闭回显。一般批处理第一行都是这个
文件读取和导出 图片 read.csv("ex3.csv.csv") csv可以用excel、记事本、sublime（适用大文件）、R语言打开 纯文本文件的后缀只起提示作用，不起决定作用 read.csv() #常用于读取csv文件 read.table() #常用于读取txt文件 将数据框导出 write.csv(test,file="example.csv") write.table(test,file="example.csv") R语言特殊的保存格式Rdata save保存，load加载 文件读写部
一个同学咨询了一个问题，如何把matlab变量区的数据保存到csv文件里面，故此分享一下Matlab保存数据到csv文件的方法。csv其实也是一个txt，只不过csv是带特定格式的txt而已，举个例子，编辑一个txt文件，内容如下
本文介绍的不是在Excel中进行操作的技巧，而是利用“外部”力量来快速地完成我们的任务。
Linux以其强大的命令行称霸江湖，Shell命令是数据极客的必修兵器。探索性数据分析，在需求和数据都不太明确的环境下，使用各种命令进行一次探索与挖掘。从基础的文件查看到简单的统计，再到一些常用的探索性分析命令，其目的都只是为了更好的做数据分析与挖掘而已。 01 Shell命令行 对于经常和数据打交道的人来说，数据工程师应该也是常常和Linux打交道。Linux以其强大的命令行称霸江湖，因此，Shell命令也是数据极客的必修兵器。 利用Linux命令行的几个命令，就可以完成一些简单的统计分析工作，比如利用w
在接口测试中，某些时候一些场景会使用到参数化的场景，参数化简单的说就是同一个请求需要不同的数据，比如在性能测试中需要并发多个用户的场景，这样的目的是为了模拟真实的用户场景，需要模拟不同的账号，这里就需要参数化的过程。在Jmeter中参数化处理主要会应用到配置元件中的CSV数据文件设置。下面通过不同的案例来说明这部分在接口测试中详细的应用。
DataGrip 是由JetBrains公司推出的数据库管理软件，DataGrip支持几乎所有主流的关系数据库产品，如DB2、Derby、H2、MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQL Server、Sqllite及Sybase等，并且提供了简单易用的界面，开发者上手几乎不会遇到任何困难。
文件读写 .csv 文件 打开方式，excel，记事本，sublime，vscode（适合大文本打开） 图片 .csv 逗号分隔文件 .tsv 制表符分隔文件 图片 文件的读取 读取txt文件 #1.读取ex1.txt ex1 <- read.table("ex1.txt") #列名不能正确表示，并且内容中的数值变为了字符串 ex1 <- read.table("ex1.txt",header = T) #通常读取txt格式文件，header参数表示将文件的第一行作为列名，默认为F 图片 图片 读取c
Aiseesoft Mac FoneTrans是一款强大的iOS文件传输和管理器工具，可以帮助在Mac和iOS设备之间传输媒体文件（音乐，视频，有声读物，语音备忘录和铃声）。并且，当AIseesoft Mac FoneTrans for mac(iOS文件传输和管理器软件)将媒体文件从Mac复制到iOS设备时，它将自动将iPod / iPad不支持的文件格式转换为MP4 / MOV / MP3 / WAV / AIFF等。
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