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windows下python的自动截图功

# -*- coding: cp936 -*-  #如果有中文则需要增加这个说明(我的版本里如果不加这句话,每次运行都会提示自动插入这行代码) from PIL import ImageGrab  #导入截图模块 import time #导入时间模块 while 1: #循环执行截图         pic = ImageGrab.grab()  #截图(这就截取好了,是全屏哦)         timeTemp = time.time() #1970纪元后经过的浮点秒数,得到时间戳         timeTempNext = time.localtime(timeTemp) #将一个时间戳转换成一个当前时区的struct_time(自己可以看一下这个结构和C++的差不多)         timeNow = time.strftime("%Y-%m-%d-%H-%M-%S", timeTempNext) #将此时的struct_time,根据指定的格式化字符串输出         print timeNow         path = "X:\\Y\\Y\\"         savePath = path + timeNow + ".jpg"#字符串的合并生产合理的路径         pic.save(savePath)#保存图片         time.sleep(60)#sleep函数的参数是秒级别,因此是sleep一分钟

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数据分析小结:使用流计算 Oceanus(Flink) SQL 作业进行数据类型转换

在这个数据爆炸的时代,企业做数据分析也面临着新的挑战, 如何能够更高效地做数据准备,从而缩短整个数据分析的周期,让数据更有时效性,增加数据的价值,就变得尤为重要。 将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程(即 ETL 过程),则需要开发人员则需要掌握 Spark、Flink 等技能,使用的技术语言则是 Java、Scala 或者 Python,一定程度上增加了数据分析的难度。而 ELT 过程逐渐被开发者和数据分析团队所重视,如果读者已经非常熟悉 SQL,采用 ELT 模式完成数据分析会是一个好的选择,比如说逐渐被数据分析师重视的 DBT 工具,便利用了 SQL 来做数据转换。DBT 会负责将 SQL 命令转化为表或者视图,广受企业欢迎。此外使用 ELT 模式进行开发技术栈也相对简单,可以使数据分析师像软件开发人员那样方便获取到加工后的数据。

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