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《Entity Framework 6 Recipes》翻译系列 (1) —–第一章 开始使用实体框架之历史和框架简述「建议收藏」

微软的Entity Framework 受到越来越多人的关注和使用,Entity Framework7.0版本也即将发行。虽然已经开源,可遗憾的是,国内没有关于它的书籍,更不用说好书了,可能是因为EF版本更新太快,没人愿意去花时间翻译国外关于EF的书籍。使用Entity Framework开发已经有3年多了,但用得很肤浅,最近想深入学习,只好找来英文书《Entity Framework 6 Recipes》第二版,慢慢啃。首先需要说明的是,我英文不好,只是为了学习EF。把学习的过程写成博客,一是督促自己,二是希望能帮助有需要的朋友。EF是微软极力推荐的新一代数据库访问技术,它已经成熟,做为一名.NET开发人员,如果你还没有使用它的话,那感紧开始吧,特别是DDD(领域驱动设计)的爱好者,更应该学习它,因为它是领域模型的绝佳搭档!另外,本书也是一本关于EF的佳作(其实,英文的关于EF的书也就那么几本,中文的目前还没有,只有一些零星的资料,这会让初学者会感觉到混乱,特别是什么EDMX文件、Code First、Model First、Database First、表拆分,实体拆分,TPT,TPH,TPC,CodeFirst和DDD的配合等等),就从本系列开始对EF进行一个系统的学习吧,老鸟也可以从中了解不少的知识点。文中肯定有很多翻译不当的地方,恳请你指正,以免误导大家。谢谢!由于书中的代码只贴出核心部分,如果你想运行示例代码,可以加入QQ群下载,因为太大,超过博客园的限制,所以这里提供不了下载。要说的就这么多,下面就开始这一段学习过程吧。

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一场pandas与SQL的巅峰大战(二)

上一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战中,我们对比了pandas与SQL常见的一些操作,我们的例子虽然是以MySQL为基础的,但换作其他的数据库软件,也一样适用。工作中除了MySQL,也经常会使用Hive SQL,相比之下,后者有更为强大和丰富的函数。本文将延续上一篇文章的风格和思路,继续对比Pandas与SQL,一方面是对上文的补充,另一方面也继续深入学习一下两种工具。方便起见,本文采用hive环境运行SQL,使用jupyter lab运行pandas。关于hive的安装和配置,我在之前的文章MacOS 下hive的安装与配置提到过,不过仅限于mac版本,供参考,如果你觉得比较困难,可以考虑使用postgreSQL,它比MySQL支持更多的函数(不过代码可能需要进行一定的改动)。而jupyter lab和jupyter notebook功能相同,界面相似,完全可以用notebook代替,我在Jupyter notebook使用技巧大全一文的最后有提到过二者的差别,感兴趣可以点击蓝字阅读。希望本文可以帮助各位读者在工作中进行pandas和Hive SQL的快速转换。本文涉及的部分hive 函数我在之前也有总结过,可以参考常用Hive函数的学习和总结。

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