SQL Server 自 2008 版起引入了 uniqueidentifier 字段，它存储的是一个 UUID, 或者叫 GUID，内部存储为 16 个字节。...SQL Server 可用两个函数来生成 uniqueidentifier, 分别是 NEWID() 和 NEWSEQUENTIALID(), 后者只能用作字段的默认值。...SQL Server 的 uniqueidentifier 类型字段表明了内部如何存储，在我们操作它时，它的外在表现形式都是一个固定格式 xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx...本文所使用的 SQL Server 是 2017 版，通过 Docker 来启动的 docker run -e ‘ACCEPT_EULA=Y’ -e ‘SA_PASSWORD=yourStrong(!...Password’ -p 1433:1433 -d microsoft/mssql-server-linux:2017-latest 然后我们创建一个带有 uniqueidentifier 类型字段的表
其实不同图表在表达数据方面确实是有讲究的，有些适合做对比；有些适合用来表现趋势。那么我们应该怎么选择呢？ ▌在知乎还有新浪微博上，有很多Excel高手都分享过图表适用心得。...不过总结的较为完善的还是刘万祥老师的《Excel图表之道》中所用的思路。...▌商务场合需要用图表反映的数据场景五花八门，但是按照数据关系/模式分类可以分为以下几种状况，每种关系都有相对应的合适的图表类型，如下图所示： ?...▌国外的图表专家Andrew Abela 曾总结了一份图表类型选择指南,将图表需要展示的关系分为以下几类： 比较 分布 构成 联系 以下是根据他的思路整理的图表选择指南： ?...得到数据后，只要按照以上原则使用相对应的图表就可以避免选择失误了！
不同的是使用Optional会告诉你的IDE或者框架：这个参数除了给定的默认值外还可以是None，而且使用有些静态检查工具如mypy时，对 a: int =None这样类似的声明可能会提示报错，但使用a...typing.Optional 可选类型 Optional[X] 等价于 Union[X, None] 请注意，这与可选参数的概念不同，后者是默认参数，具有默认值的可选参数Optional 仅在其类型注释中不需要限定符...pydantic 中的字段类型 pydantic 使用标准库类型，支持来自 python 标准库的许多常见类型。...None，type(None)或Literal[None] 只允许None值 bool 布尔值 int pydantic用于int(v)将类型强制转换为int; float 同样，float(v)...用于将值强制为浮点数 str 字符串按原样接受，int float使用Decimal强制转换，使用转换str(v)，bytes继承自的枚举使用转换，所有其他类型都会导致错误bytearray v.decode
本篇博文编写的目的是对Thrfit不同的服务类型进行整理，并结合代码示例进行说明。 一、目标 本篇博文编写的目的是对Thrfit不同的服务类型进行整理，并结合代码示例进行说明。...对不同的服务类型进行介绍说明，并给出示例 3. 异步客户端调用实例 4....接下来，就能够创建Thrift服务~ 三、Thrift不同服务端类型 3.1 服务端类型 ? 查看Thrift的TServer层次结构，我们可以看出，Thrift的服务端类型有如下几种。...服务端类型的描述如下： TSimpleServer —— 单线程服务器端使用标准的阻塞式 I/O /** * Simple singlethreaded server for testing....+ e.getLocalizedMessage()); e.printStackTrace(); } 接下来，我们就一起来完成不同服务端类型的代码示例以及客户端调用实例~ 四、TSimpleServer
SAP WM 2个不同的存储类型之下可以有相同代码的Storage BinSAP WM 模块里，在2个不同的存储类型之下可以有相同代码的Storage Bin。这是SAP标准行为。...比如如下图示，Storage Bin TEST001在存储类型Z06和001下都存在。写于2023-8-24.
1、有效但粗笨的硬编码 所谓硬编码，大意是指代码中出现很多具体的取值，每个取值都是手动赋值的。...情境A：字段取值范围在同一表格 想要统计的原数据，和该字段的所有取值范围，在同一张数据表时，代码简单如下。...group by 成就名称 order by 成就名称 情境B：字段取值范围在另一表格 想要统计的原数据，和该字段的所有取值范围，不在同一张数据表时，代码仅稍微复杂一点点。...这种数据，用 grafana 的 bar gauge 图表类型展示效果很不错。 ? 之后没有硬编码的sql语句，得到的数据结果是多行2列，首列是成就名，次列是用户数。相当于之前数据结果的倒置。...——这并非我的不足，这是我将要提升的机会，对不？ 小结 在这篇笔记中，我不仅记录了自己如何完成按某个字段的取值范围进行统计的需求，既有早期的硬编码风格，也有升级版的语句。
最近忙成狗了，很少挤出时间来学习，大部分时间都在加班测需求，今天在测一个需求的时候，需要对比数据同步后的数据是否正确，因此需要用到json对比差异，这里使用deepdiff。...一般是用deepdiff进行对比的时候，常见的对比是对比单个的json对象，这个时候如果某个字段的结果有差异时，可以使用exclude_paths选项去指定要忽略的字段内容，可以看下面的案例进行学习：...那么如果数据量比较大的话，单条对比查询数据效率比较低，因此，肯呢个会调用接口进行批量查询，然后将数据转成[{}，{}，{}]的列表形式去进行对比，那么这个时候再使用exclude_paths就无法直接简单的排除某个字段了...从上图可以看出，此时对比列表元素的话，除非自己一个个去指定要排除哪个索引下的字段，不过这样当列表的数据比较多的时候，这样写起来就很不方便，代码可读性也很差，之前找到过一个用法，后来好久没用，有点忘了，今晚又去翻以前写过的代码记录...这里对比还遇到一个问题，等回头解决了再分享： 就这种值一样，类型不一样的，要想办法排除掉。要是小伙伴有好的方法，欢迎指导指导我。
字段类型是组合数据最后的衍生类型了，关于Python就只有最后的文件内容啦，后面小编会写什么呢？可能是虚拟化，爬虫或者Python可视化等等（2021即将揭晓）......总目录： 字典类型定义 字典处理函数及方法 字典类型应用场景 jieba库的使用 一.字典类型定义 在讲字典类型之前，需要先理解“映射”——一种键（索引）和值（数据）的对应。...在字典类型中，查找数据需要通过键值对来进行数据索引的扩展，字典类型也是键值对的集合 ，键值对之间是没有顺序的。 使用：在Python中采用大括号{}和dict()创建，键帽对用冒号:表示。...四.jieba库的使用 简要介绍：jieba是非常优秀的中文分词第三方库。 我们知道中文文本之间每个汉字是连续书写的，即我们需要通过特定的手段 来获得中文语句之间的每个单词，这种手段就叫分词。...jieba分词的使用共有三种模式： 精确模式，全模式和搜索引擎模式。
方法一： 思路：使用group by分组，再用count计算每组的个数，最后用having比较计算后的值大于1的数据。 ...by PRODUCT_CODE,CREDIT_ORG_CODE,REQ_DATE having count(REQ_DATE)>1 方法二： 思路：使用...group by分组，再用count计算每组的个数，放到临时表dd中，最后用where筛选出大于1的 select PRODUCT_CODE from (select count(
3 个 mp4 格式的 视频 , 转为 flv 格式的视频 ; 执行 ffprobe 1.flv 命令 , 查看 转换后的 1.flv 输出文件 ; 二、拼接视频 - 相同编码和相同容器格式的拼接测试...视频拼接 , 视频画面 的 分辨率 可以是不同的 , 但是 视频的 编码格式 必须相同 , 否则会出现问题 ; 音频 拼接时 , 音频编码格式需要相同 , 并且 音频 的 采样率 / 通道数 / 采样位数...等参数也必须相同 , 才可以进行拼接 , 否则会出现问题 ; 在上一个章节中 , 使用 ts 格式进行视频拼接 , 成功率最高 , 本章节中主要展示 使用不同视频编码格式 , 不同音频编码格式 , 不同音频编码参数...导致失败的案例 ; 错误原因 : 拼接视频时 , 一般都以第一个视频的 编码格式 和 参数为基准 , 如果 后面的视频 编码 和 参数 与 第一个不同 , 就会出现各种问题 ; 1、拼接视频命令 -...的 视频编码不变 , 音频编码 由 aac 改为 ac3 编码 , 此时 2.ts 的音频编码 与 1.ts 和 3.ts 的 aac 格式音频编码 不同 ; 此时 , 执行 ffmpeg -i "concat
带有类型参数的字段 Python 有一种特定的方法来声明具有内部类型或类型参数的列表 其实前面都见过，就是 List[str] Set[str] Tuple[str] Dict[str, int] List...、Set、Tuple、Dict 都是从 typing 模块中导入的 typing 常见类型提示，详细教程：https://www.cnblogs.com/poloyy/p/15150315.html 在...Pydantic Model 中使用 typing 提供的类型 from typing import List, Optional, Set, Dict, Tuple from pydantic import...模型 2 class Bar(BaseModel): apple = 'x' banana = 'y' # 模型 3 class Spam(BaseModel): # 字段类型是...str price: float description: Optional[str] = None tags: Set[str] = set() # Image 模型组成的列表类型
mysql 5.7中有很多新的特性，但平时可能很少用到，这里列举2个实用的功能：虚拟列及json字段类型 一、先创建一个测试表： drop table if exists t_people; CREATE...DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(3) ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP(3), PRIMARY KEY (id)); 注：这里profile是一个json类型的字段...，另db编码采用utf8mb4 二、生成测试数据 delimiter // -- 写一段存储过程，方便后面生成测试数据 create procedure batchInsert() begin...2个字，最后的stored表示，数据写入时这个列的值就会计算（详情可参考最后的参考链接） 注：虚拟列并不是真正的列，insert时也无法指定字段值。...注意：profile->"$.phone"=xxx 就是json字段的检索语法 ?
文本字段被分析为词项（terms），以支持全文搜索。您可以指定不同的分析器来处理不同语言或文本内容。..."numeric_field": { "type": "integer" } Date类型 用于存储日期和时间数据。日期字段会被解析为特定的日期格式以支持日期范围查询和排序。..."location_field": { "type": "geo_point" } Object类型 用于存储嵌套的JSON对象。您可以在对象内部定义子字段及其数据类型。..."type": "text" }, "subfield2": { "type": "integer" } } } 数组类型 数组类型无需再mapping中使用额外的字段进行定义。...如果有这样一个需求：同时搜索多个字段里面的内容，但是你希望只搜索一个字段，需要搜索的字段的内容全部都在这一个字段上面，但是你又不想自己去做这个处理，那么你就可以使用mapping字段复制的功能 创建mapping
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...MySQL中字段类型为 longtext 的字段值保存的是Blob (Binary large objects)，所以在导出sql或者将sql查询导出为其他格式的数据时，需要提前将字段类型转换一下，转换方式...： 使用MySQL的CAST()函数或者CONVERT()函数。
一、数据容器简介 Python 中的 数据容器 数据类型 可以 存放多个数据 , 每个数据都称为 元素 , 容器 的 元素 类型可以是任意类型 ; Python 数据容器 根据 如下不同的特点 : 是否允许元素重复...中括号 [] 作为 列表 的标识 ; 列表元素 : 列表的元素之间 , 使用逗号隔开 ; 定义 列表 字面量 : 将元素直接写在中括号中 , 多个元素之间使用逗号隔开 ; # 定义列表字面量 [元素1..., 元素2, 元素3] 定义 列表 变量 : 使用变量 接收 列表字面量值 ; # 定义列表变量 变量 = [元素1, 元素2, 元素3] 定义空列表 : 使用 [] 或者 list() 表示空列表 ;...# 空列表定义 变量 = [] 变量 = list() 上述定义 列表 的语句中 , 列表中的元素类型是可以不同的 , 在同一个列表中 , 可以同时存在 字符串 和 数字类型 ; 2、代码示例 - 列表中存储类型相同的元素...print(type(names)) 执行结果 : ['Tom', 'Jerry', 'Jack'] 3、代码示例 - 列表中存储类型不同的元素 代码示例 : """
1、mysql5.7开始支持json类型字段； 2、mybatis暂不支持json类型字段的处理，需要自己做处理 项目使用到了这个，网上查了一些资料，实践成功，做记录。...--将json类型的rules字段修改为如下形式--> <result column="rules" property="rules" typeHandler="com.xxx.xxx.handler.MySqlJsonHandler...2、MyBatis针对Mysql中json<em>字段</em><em>的</em><em>类型</em>处理 SpringBoot中MyBatis 处理 MySQL5.7 <em>的</em>json<em>字段</em>数据 最近学习过程中遇到一个需要将订单数据存入数据库需求，项目是<em>使用</em>...等等，我怎么在Navicat 上怎么找不到 json <em>字段</em><em>类型</em> ，又是一番查找，原来 Navicat 版本太低不支持。。。...所以我又升级到 Navicat Premium 12 版本了，这下 json <em>字段</em>出来了，那这个 json <em>字段</em><em>类型</em>对应<em>的</em> Java bean 属性又是什么呢？MyBatis 怎么写 sql 呢？
验证是达到目的的一种手段：建立一个符合所提供的类型和约束的模型。 换句话说，pydantic保证输出模型的类型和约束，而不是输入数据。...虽然验证不是pydantic的主要目的，但您可以使用此库进行自定义验证。...基本模型使用 User这是一个模型，它有两个字段id，一个是整数，是必需的，name一个是字符串，不是必需的（它有一个默认值) from pydantic import BaseModel class...User(BaseModel): id: int name = 'yo yo' 类型name是从默认值(字符串)推断出来的，因此不需要类型注释（但是请注意当某些字段没有类型注释时有关字段顺序的警告...模型配置 递归模型 可以使用模型本身作为注释中的类型来定义更复杂的分层数据结构。
比如：产品文档中有说明某个字段应该是数字类型，那你就可以写查询语句反向查询下是否有不满足要求的数据。...接下来，今天学习mongodb中$type的用法： 查询user表中age字段为string类型的数据： db.getCollection("user").find({age:{$type:"string..."}}) db.getCollection("user").find({age:{$type:2}}) mongo中的常见的类型以及对应在查询语句中可以使用的数字编号关系映射表如下： 以上呢只是一些别人列举的比较常见的枚举值...，以后可能还会更新，在使用的时候，如果输入错误的类型进行查询，查询是会报错的。...我目前工作中接触到的也就只有数字、字符串、ObjectId、数组、Null类型，其他的有些类型目前我也不知道是啥玩意，等以后接触到了之后可以再做详细的介绍。
（高性能）的 web 框架，使用 Python 3.6+ 并基于标准的 Python 类型提示。...简单：设计的易于使用和学习，阅读文档的时间更短。 简短：使代码重复最小化。通过不同的参数声明实现丰富功能。bug 更少。 健壮：生产可用级别的代码。还有自动生成的交互式文档。...JSON 数组 (list) 定义成员类型。 字符串 (str) 字段, 定义最小或最大长度。 数字 (int, float) 有最大值和最小值， 等等。 校验外来类型， 比如: URL....无限制"插件" 或者说，导入并使用你需要的代码，而不需要它们。 任何集成都被设计得被易于使用（用依赖关系），你可以用和路径操作相同的结构和语法，在两行代码中为你的应用创建一个“插件”。...FastAPI 实际上是 Starlette的一个子类。所以，如果你已经知道或者使用 Starlette，大部分的功能会以相同的方式工作。
本文将告诉大家在 dotnet 里面使用免费完全开源的基于增量源代码生成技术的 Telescope 库，进行收集导出项目程序集里面指定类型。...F2 : Base { } 现在咱的任务是收集项目程序集定义的继承 Base 基础类型且标记了 FooAttribute 特性的类型，如以上的 F1 和 F2 类型 请看一下使用 Telescope...可以看到这里的导出代码是通过 partial 的方式实现源代码生成对接的，只需要编写一个 partial 类型，在这个 partial 类型里面包含一个 partial 的方法，要求这个方法有满足条件的导出返回值...如要求使用的是 IEnumerable 等类型，且里面使用 ValueTuple 方式。...导出的方式除了以上介绍的 IEnumerable 配合带三个参数的 ValueTuple 之外，还可以使用以下的导出方法 如导出时去掉标记的特性，如此即是表示只要满足继承基类就会被导出，不需要在类型上存在特殊标记
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