我们在【重磅来袭】在Power BI 中使用Python（4）——PQ数据导出&写回SQL 讲过如何在Power BI中调用Python实现powerquery获取和处理的数据回写到MySQL中。
Java开发者对于面向对象编程思维与命令行编程思维的协调程度，取决于他们如下几种能力的水平： 1. 技巧(任何人都可以编写命令行形式的代码) 2. 教条(有的人使用“模式 - 模式”的方式，即模式无处不在，并以名字作为标识) 3. 情绪状况(在初期，真正面向对象形式的代码比起命令式代码会更加难懂。) 但是，当Java开发人员编写SQL语句时，一切都变得不同了。SQL是一种说明式语言，与面向对象思想和命令式思想无关。在SQL语言中，查询非常容易表达。但它也不是那么容易以最佳或最正确地方式编写出来。开发人
很多人对多列索引的理解都不够。一个常见的错误就是，为每个列创建独立的索引，或者按照错误的顺序创建多列索引。
完全的范式和反范式是不存在的，在实际操作中建议混用这两种策略，可能使用部分范式化的schema、缓存表、以及其他技巧。
伪元素 伪元素能做什么？我们要他有何用？它能为我们解决什么问题？和其他的方法相比她有什么有点？我们为什么要使用它？ 伪元素和伪类一样，添加到选择器，但是不是描述状态，他允许我们为元素某些部分设置样式；
伪元素能做什么？我们要他有何用？它能为我们解决什么问题？和其他的方法相比她有什么有点？我们为什么要使用它？
我们知道，当使用 Pymongo 更新MongoDB 字段的时候，我们有两种常见的方法：
关于MySQL的优化，相信很多人都听过这一条：避免使用select*来查找字段，而是要在select后面写上具体的字段。
一个资深程序员写的代码，要能让新人看懂，一个大师级程序员写的代码，能让 CS 专业的大一学生看懂。写的代码不仅要追求性能优功能强，还有一个重要的特质——方便易懂。所以本文是「方便的 Python」的其中一个主题，拓展方便。
What makes you different or weird—that’s your strength.
如果使用覆盖索引就可以不回表扫描。 索引类型：InnoDB引擎，默认B+树（O(logN)）、Hash索引 B树索引 O(1)
相信很多人对于MySQL的索引都不陌生，索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。
每个人都有自己习惯的项目结构，有人的喜欢在项目里面建解决方案文件夹；有的人喜欢传统的三层命名；有的人喜欢单一，简单的项目一个csproj就搞定。。
1.1.1、通常的模块分布：一般如果你要实现一个web应用，你从后台将数据展示到前端页面，在一个比较大的公司，你少不了跟其他项目有交集（你调用他的接口，他依赖你的接口），这样下来，整个公司有很多个模块，怎么做到很好的联系。回到刚刚的模块分布，你的一个web应用，应当需要分成三个模块：core模块、service模块、web模块。web模块就是展示到页面，后台代码而言主要就controller层了，其他逻辑基本都放在core了，service模块就是一些接口类和参数dto等等，接口的实现类在core模块。这样下来，web模块只需要依赖service模块，同样的其他系统依赖你的接口也仅仅是依赖service模块，然后利用远程调用方式消费你的接口服务。
内容为慕课网的"高并发 高性能 高可用 MySQL 实战"视频的学习笔记内容和个人整理扩展之后的笔记，本节内容讲述的索引优化的内容，另外本部分内容涉及很多优化的内容，所以学习的时候建议翻开《高性能Mysql》第六章进行回顾和了解，对于Mysql数据的开发同学来说大致了解内部工作机制是有必要的。
首先我们看一下多进程、多线程、异步 IO，三者的区别。多进程顾名思义就是多个进程处理任务，多线程顾名思义就是多个线程处理任务，不管是多线程还是多进程，设置多少个线程或者进程是一个大难题！多了，系统资源消耗过高；少了，并发性就不够了。那么，有没有什么办法可以减少大量进程或者线程的创建产生的大量内存占用？其实是有的，就是利用所谓的线程池或者进程池；既然减少了创建和销毁对象产生的开销，那么进程或者线程切换的开销有没有办法减少呢？其实是有的，我们直接使用异步 IO 就可以了，异步 IO 实际上是异步非阻塞 IO，就是让保证一个线程或者进程在当前的 IO 请求还未完成的时候去执行其他任务，既不需要申请大量的系统资源，也不会产生阻塞，因此异步 IO 成了加快检测速度的首选。
如果我们有表A和表B, 我想把我的表A的Col1内的数据更新到表B的Col1里面，那么我们怎么做呢？
为了演示我的意思,采用两个大致相同的程序(C中的第一个,python中的另一个)：
相信很多粉丝朋友对chatgpt肯定不陌生，但是呢，他在国内的使用有一定的门槛，相信还是有不少朋友因此望而止步。没关系，咋们国内的ai产品也层出不穷，很多公司都陆陆续续的推出了自己的ai大模型，比如阿里的通义千问，百度的文心一言，字节的豆包等等，今天让我们一起来看一下小编最近新了解到的ai大模型：腾讯混元助手。
“Octave Tutorial——Vectorization”，是第二周内容的最后一次视频。
如果是CHAR，VARCHAR类型，length可以小于字段实际长度；如果是BLOB和TEXT类型，必须指定 length。
DQN 发表于 NIPS 2013，在此之后 DeepMind 不断对 DQN 进行改进，首先在 2015 年初发布了 Nature 文章，提出了 Nature 版本的 DQN，然后接下来在 2015 年一年内提出了 Double DQN，Prioritied Replay，还有 Dueling Network 三种主要方法，又极大的提升了 DQN 的性能，目前的改进型 DQN 算法在 Atari 游戏的平均得分是 Nature 版 DQN 的三倍之多。因此，在本文中，我们将介绍一下各个改进的方法，并在最后给出用 Nature-DQN 的实现方法。
我们知道，在使用 Python 的时候，如果我想使用别人发布的第三方库，那么我们可以使用pip进行安装。但如果这个第三方库的作者没有把它上传到 pypi 上面，只上传到了 Github 上面，我们应该怎么集成呢？如果项目里面有setup.py文件，那么我们也许可以使用pip直接从 Github 上面安装。但如果对方连这个文件也没有呢？
Python 3.7 增加了一个标准库 dataclasses，里面有个装饰器叫 dataclass，非常实用，可以大大提升代码的可读性，最重要的是它让你少写很多代码，从而大大节省你的时间，今天就来说说为什么你需要 dataclass。
我在第 2 篇文章《MySQL实战第二讲 － 一条SQL更新语句是如何执行的？》中，和你讲到 binlog（归档日志）和 redo log（重做日志）配合崩溃恢复的时候，用的是反证法，说明了如果没有两阶段提交，会导致 MySQL 出现主备数据不一致等问题。
我在第 2 篇文章《MySQL深入学习第二篇 － 一条SQL更新语句是如何执行的？》中，和你讲到 binlog（归档日志）和 redo log（重做日志）配合崩溃恢复的时候，用的是反证法，说明了如果没有两阶段提交，会导致 MySQL 出现主备数据不一致等问题。
Python 是一门相当灵活动态的语言，这就导致实现一件事情可用的方法往往不止一个，于是就有很多人质疑 Python 之禅中的这一句话：
这一节我们来介绍缓冲池的内部结构。如果不清楚缓冲池是什么东西可以查看之前系列的第一篇文章。缓冲池最简单的理解为数据库磁盘文件在内存对应的映射，是一个十分重要的核心组件，缓冲池的内容和细节还是挺多的，这部分内容个人会限制篇幅让读者更好的消化。
如果前面有两条路，一条很长，但是能很平稳的走到终点，另一条需要飞檐走壁，但很快就能到终点。你跟混子说，让他走平稳的长路，但他不会听你的，他自以为自己可以飞檐走壁，结果不仅自己摔了，还把路给炸了。但用Java，在语言层面限制他只能走平稳的长路，让他没有办法做其它选择。这样对项目来说最安全。
顶部导航为提供了很多种类型的入口，其中和电影有关的有：排行榜、选电影和分类。为了便于后续更精细的分析，这里选择进入分类页面，地址。通过浏览的开发工具，我们最终能确认数据来源是的
那有没有更好的办法，其实在主语言中，这不过就是个分支语句的事情嘛，奈何SQL语言我不熟啊。。。
上一篇博文介绍了一个自动更新.docx文件的Python脚本。当时通宵（通宵看葡萄牙VS西班牙顺带码的）码好的时候想着怎么分享给整个部门使用，考虑到公司电脑并没有Python环境（没有安装权限），于是我就找有没有办法可以让我的这个Python脚本在一台没有安装Python的电脑上执行。经过Google发现有py2exe和Pyinstaller可以将Python脚本编译成Windows（Pyinstaller支持多平台）可执行文件。经过比较发现Pyinstaller安装使用更简单（见下图），所以我选择了Pyinstaller，现记录一下转换过程。
MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL 高效 获取数据的数据结构，而MYSQL使用的数据结构是：B+树
众所周知，在mysql5以前，默认的存储引擎是：myslam。但mysql5之后，默认的存储引擎已经变成了：innodb，它是我们建表的首选存储引擎。
MySQL在windows下是不区分大小写的，将script文件导入MySQL后表名也会自动转化为小写，结果再 想要将数据库导出放到linux服务器中使用时就出错了。因为在linux下表名区分大小写而找不到表，查了很多都是说在linux下更改MySQL的设置使其也不区分大小写，但是有没有办法反过来让windows 下大小写敏感呢。其实方法是一样的，相应的更改windows中MySQL的设置就行了。 具体操作： 在MySQL的配置文件my.ini中增加一行： lower_case_table_names = 0 其中 0：区分大小写，1：不区分大小写 MySQL在Linux下数据库名、表名、列名、别名大小写规则是这样的： 1、数据库名与表名是严格区分大小写的； 2、表的别名是严格区分大小写的； 3、列名与列的别名在所有的情况下均是忽略大小写的； 4、变量名也是严格区分大小写的； MySQL在Windows下都不区分大小写
我之所以把lombok放在整篇文章的第一个介绍，是因为它真的可以帮我少写很多代码，特别是entity、DTO、VO、BO中的。
内容概要 利用主索引提升SQL的查询效率是我们经常使用的一个技巧，但是有些时候MySQL给出的执行计划却完全出乎我们的意料，我们预想MySQL会通过索引扫描完成查询，但是MySQL给出的执行计划却是通过全表扫描完成查询的，其中的某些场景我们可以利用覆盖索引进行优化。 前些天，有个同事跟我说：“我写了个SQL，SQL很简单，但是查询速度很慢，并且针对查询条件创建了索引，然而索引却不起作用，你帮我看看有没有办法优化？”。 我对他提供的case进行了优化，并将优化过程整理了下来。 优化前的表结构、数据量、SQL、
MySQL是目前业界最为流行的关系型数据库之一，而索引的优化也是数据库性能优化的关键之一。所以，充分地了解MySQL索引有助于提升开发人员对MySQL数据库的使用优化能力。
在聊渲染更新之前，我们不能忽视的一个概念是——React是JavaScript代码。
Python是一种编程语言，它有对象、模块、线程、异常处理和自动内存管理。可以加入与其他语言的对比。下面是回答这一问题的几个关键点： a. Python是一种解释型语言，python代码在运行之前不需要编译。 b. Python是动态类型语言，在声明变量时，不需要说明变量的类型。 c. Python适合面向对象的编程，因为它支持通过组合与继承的方式定义类。 d. 在Python语言中，函数是第一类对象。 e. Python代码编写快，但是运行速度比编译语言通常要慢。 f. Python用途广泛，常被用作“胶水语言”，可帮助其他语言和组件改善运行状况。 g. 使用Python，程序员可以专注于算法和数据结构的设计，而不用处理底层的细节。
在之前的文章当中，我们介绍了多重背包的二进制拆分的解法。在大多数情况下，这种解法已经足够了，但是如果碰到极端的出题人可能还是会被卡时间。这个时候只能用更加快速的方法，也就是今天我们要一起来看的单调优化。
我注意到HttpSession.setAttribute的工作方式有所不同.在WLS10中,任何已存储在某个键下的对象都将被替换.
本文提要 最近写的几篇文章都是关于数据层优化方面的，这几天也在想还有哪些地方可以优化改进，结合日志和项目代码发现，关于数据层的优化，还是有几个方面可以继续修改的，代码方面，整合了druid数据源也开启了sql监控等，修改和规范了变量的命名方式，建表时的命名方式也做了修改，不过做的这些还不够，优化这件事真是一个长期和自觉的过程，mapper文件中的sql语句，依然不是十分的符合规范，有继续优化的必要，数据库中表的结构也需要继续优化。 前一篇文章主要讲了慢sql的整理，以及explain关键字在优化查询语句中的
地球引擎有一个用户界面API，允许用户直接从JavaScript代码编辑器中构建和发布交互式Web应用。许多读者会在其他章节中遇到对ui.Chart的调用，但还有更多的界面功能可用。特别是，用户可以利用ui函数来为他们的地球引擎脚本构建整个图形用户界面（GUI）。GUI可以包括简单的部件（如标签、按钮、复选框、滑块、文本框）以及更复杂的部件（如图表、地图、面板）来控制GUI布局。关于ui部件的完整列表和关于面板的更多信息可以在下面的链接中找到。一旦GUI构建完成，用户可以通过点击代码编辑器中脚本面板上方的应用程序按钮，从JavaScript代码编辑器中发布应用程序。
大家好，从今天起早起Python将持续更新由小甜同学从初学者的角度学习Python的笔记，其特点就是全文大多由新手易理解的代码与注释及动态演示。刚入门的读者千万不要错过！
最近自己有个批量调用 API 抓取数据的需求，类似爬虫抓数据的感觉。听到爬虫二字，我们常常想到的是 Python, Beautiful Soup 之流，而对于简单地抓取数据这种需求来说，一个小米加步枪就能干掉的东西，拉个加农炮来，显得有些大材小用。实际上，只需要围绕着 抓取->格式转换处理->保存 这简单三步，然后用合适的工具或编程语言实现就好了。
开发最懊悔的事莫过于：自己费尽脑汁、花费了很长时间解决了问题，原来别人在社区或者别的地方早已经给出了更优化的方案。
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