python实现中文繁体和中文简体之间的相互转换 用到了两个库，分别是zh_wiki.py和langconv.py # -- coding：utf-8 -- from langconv import...* 转换繁体到简体 line = Converter('zh-hans').convert(line.decode('utf-8')) line = line.encode('utf-8') 转换简体到繁体...Converter('zh-hant').convert(line.decode('utf-8')) line = line.encode('utf-8') 备注：只需从网上下载langconv.py和zh_wiki.py...，放在python代码所在目录即可。
# -- coding：utf-8 -- from langconv import * 转换繁体到简体 line = Converter('zh-hans').convert(line.decode('...utf-8')) line = line.encode('utf-8') 转换简体到繁体 line = Converter('zh-hant').convert(line.decode('utf-8')...) line = line.encode('utf-8') 备注：只需从网上下载langconv.py和zh_wiki.py，放在python代码所在目录即可。
在Python操作数据内容时，多数情况下可能遇到下面3种类型的数据处理： hexstring 如：’1C532145697A8B6F’ str 如：’x1Cx53x21x45x69x7Ax8Bx6F’...需要用到的核心的方法如下： list() 将对象转换为list str() 将对象转换为str bytearray() 将对象转换为bytearray bytearray.fromhex() 将对象从hexstring...中bytes和HexStr之间的转换详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持网站事（zalou.cn）。...您可能感兴趣的文章: Python3中内置类型bytes和str用法及byte和string之间各种编码转换 问题 Python3中bytes类型转换为str类型 python3中bytes和string...之间的互相转换 浅析Python 3 字符串中的 STR 和 Bytes 有什么区别
3.Table 与 DataStream API 的转换具体实现 3.1.先看一个官网的简单案例 官网的案例主要是让大家看看要做到 Table 与 DataStream API 的转换会涉及到使用哪些接口...DataStream 转换注意事项 3.3.1.目前只支持流任务互转（1.13） 目前在 1.13 版本中，Flink 对于 Table 和 DataStream 的转化是有一些限制的： 目前流任务使用的...env 为 StreamTableEnvironment，批任务为 TableEnvironment，而 Table 和 DataStream 之间的转换目前只有 StreamTableEnvironment...所以其实小伙伴萌可以理解为只有流任务才支持 Table 和 DataStream 之间的转换，批任务是不支持的（虽然可以使用流模式处理有界流（批数据），但效率较低，这种骚操作不建议大家搞）。...那什么时候才能支持批任务的 Table 和 DataStream 之间的转换呢？ 1.14 版本支持。
Flink 提供了特殊的桥接功能，使与 DataStream API 的集成尽可能顺畅。 在 DataStream 和 Table API 之间切换会增加一些转换开销。...DataStream和Table之间的转换 Flink 在 Java 和 Scala 中提供了一个专门的 StreamTableEnvironment 用于与 DataStream API 集成。...由于 DataStream API 本身不支持变更日志处理，因此代码在流到表和表到流的转换过程中假定仅附加/仅插入语义。...从 Table API 的角度来看，与 DataStream API 之间的转换类似于读取或写入已使用 SQL 中的 CREATE TABLE DDL 定义的虚拟表连接器。...从 Table API 的角度来看，与 DataStream API 之间的转换类似于读取或写入已使用 SQL 中的 CREATE TABLE DDL 定义的虚拟表连接器。
前言 做测试模拟器用到了hex-bytes-str之间的转换bcc码的校验，这里总结了一些方法分享给大家。...方法：str_to_bytes(value) ，bytes_to_str(data) 以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，...谢谢大家的支持。
Django 是 Python 语言中最受欢迎的 Web 框架之一。其开箱即用的特性，使得我们可以利用它快速搭建一个传统的 Web 应用。...在如今多端横行的互联网，单纯的传统 Web 应用开发已经越来越式微，更多的应用采用了前后端分离的 Web 开发模式，后端只是单纯地提供 API 给前端各个终端（Web、APP、小程序等）调用。...通常情况下，需要用户进行登录的 API，我们都统一使用 Token 来进行认证，这样可以确保接口对多端的支持。...如果让 Django 写的接口既支持 Token 认证，也能兼容 Django 自带的 Session 认证呢？DRF 框架本身就提供了支持。...DRF 支持的认证模式 REST framework 提供了许多开箱即用的身份认证方案，还允许自定义认证方案。
1 意义 1.1 分层的 APIs & 抽象层次 Flink提供三层API。 每个API在简洁性和表达性之间提供不同的权衡，并针对不同的用例。...可以在表和DataStream / DataSet之间无缝转换，允许程序混合 Table API以及DataStream 和DataSet API。 Flink提供的最高级抽象是SQL。...Table API和SQL接口彼此紧密集成，就如Flink的DataStream和DataSet API。我们可以轻松地在基于API构建的所有API和库之间切换。...env.execute(); 3.2 将DataStream或DataSet转换为表 它也可以直接转换为a 而不是注册a DataStream或DataSetin 。...转换为默认字段为“f0”，“f1”的表 Table table1 = tableEnv.fromDataStream(stream); // 将DataStream转换为包含字段“myLong”，“myString
API的连接支持，按照语言分java和scala。...所以，blink不支持表和DataSet之间的转换，批处理作业将不转换为DataSet应用程序，而是跟流处理一样，转换为DataStream程序来处理。...的DataStream和 DataSet API支持多种类型。...Flink的Table API和SQL支持三种方式对动态表的更改进行编码： 仅追加（Append-only）流 仅通过插入（Insert）更改，来修改的动态表，可以直接转换为“仅追加”流。...下图显示了将动态表转换为upsert流的过程。 这些概念我们之前都已提到过。需要注意的是，在代码里将动态表转换为DataStream时，仅支持Append和Retract流。
2 Flink 编程接口 Flink 根据数据集类型的不同将核心数据处理接口分为两大类，一类是 批计算接口 DataSet API，一类是支持流式计算的接口 DataStream API。...Table API 将内存中的 DataStream 和 DataSet 数据集在原有的基础之上增加 Schema 信息，将数据类型统一抽象成表结构，然后通过 Table API 提供的接口处理对应的数据集...SQL API 可以直接查询 Table API 中注册表中的数据表。...同时 Table API 在转换为DataStream 和 DataSet 的数据处理过程中，也应用了大量的优化规则对处理逻辑进行了优化。...，window 等方法，同时每种接口都支持了 Java、Scala 及 Python 多种语言 （4）Stateful Stream Process API 这个 Api 是Flink 中处理 Stateful
API的连接支持，按照语言分java和scala。...所以，blink不支持表和DataSet之间的转换，批处理作业将不转换为DataSet应用程序，而是跟流处理一样，转换为DataStream程序来处理。...Flink的DataStream和 DataSet API支持多种类型。...Flink的Table API和SQL支持三种方式对动态表的更改进行编码： 仅追加（Append-only）流 仅通过插入（Insert）更改，来修改的动态表，可以直接转换为“仅追加”流。...下图显示了将动态表转换为upsert流的过程。 这些概念我们之前都已提到过。需要注意的是，在代码里将动态表转换为DataStream时，仅支持Append和Retract流。
所以，blink不支持表和DataSet之间的转换，批处理作业将不转换为DataSet应用程序，而是跟流处理一样，转换为DataStream程序来处理。...它会维护一个 Catalog-Table 表之间的map。 表（Table）是由一个“标识符”来指定的，由3部分组成：Catalog名、数据库（database）名和对象名（表名）。...4.5 将DataStream 转换成表 Flink允许我们把Table和DataStream做转换：我们可以基于一个DataStream，先流式地读取数据源，然后map成样例类，再把它转成Table...对于流式查询（Streaming Queries），需要声明如何在（动态）表和外部连接器之间执行转换。与外部系统交换的消息类型，由更新模式（update mode）指定。...将表转换为DataStream或DataSet时，需要指定生成的数据类型，即要将表的每一行转换成的数据类型。通常，最方便的转换类型就是Row。
Table API 基于代表一张表的 Table 类，并提供一整套操作处理的方法 API。这些方法会返回一个新的 Table 对象，这个对象就表示对输入表应用转换操作的结果。...默认转换后的 Table schema 和 DataStream 中的字段定义一一对应，也可以单独指定出来。...DataStream 中的数据类型，与表的 Schema之间的对应关系，是按照样例类中的字段名来对应的（name-based mapping），所以还可以用 as 做重命名。...API 支持多种类型。...上述文章了主要讲解了以kafka方式作为输入流进行流失处理，其实我也可以设置MySQL、ES、MySQL 等，都是类似的，以及table API 与sql之间的区别，还讲解了DataStream转换位Table
Table API和SQL集成在共同API中。这个API的中心概念是一个用作查询的输入和输出的表。本文档显示了具有表API和SQL查询的程序的常见结构，如何注册表，如何查询表以及如何发出表。...1，Scala的隐式转换 Scala Table API提供DataSet，DataStream和Table类的隐式转换。通过导入包org.apache.flink.table.api.scala....将表转换为DataStream或DataSet时，需要指定生成的DataStream或DataSet的数据类型，即要转换表的行的数据类型。通常最方便的转换类型是Row。...Atomic Type：表必须有单个字段，不支持空值，类型安全访问。 4.1 将表转换为DataStream 作为流式查询的结果的表将被动态地更新，即当新记录到达查询的输入流时，它会改变。...schema映射 Flink的DataStream和DataSet API支持非常多样化的类型，例如Tuples（内置Scala和Flink Java元组），POJO，Case Class和原子类型。
Table API & SQL 程序结构 在 Flink 中，Table API 和 SQL 可以看作联结在一起的一套 API，这套 API 的核心概念是一个可以用作 Query 输入和输出的表 Table...我们可以看到，程序的整体处理流程与 DataStream API 非常相似，也可以分为读取数据源(Source)、转换(Transform)、输出数据(Sink)三部分。...只不过这里的输入输出操作不需要额外定义，只需要将用于输入和输出的表 Table 定义出来，然后进行转换查询就可以了。...TableEnvironment 的主要职能包括： 注册 Catlog 在内部 Catlog 中注册表 加载可插拔模块 执行 SQL 查询 注册用户自定义函数 DataStream 和 Table 之间的转换...输出 Table 表的创建和查询分别对应流处理中的读取数据源(Source)和转换(Transform)，而表的输出则写入数据源(Sink)，也就是将结果数据输出到外部系统。
Flink 的核心是在数据流上提供了数据分发、通信、具备容错的分布式计算。同时，Flink 在流处理引擎上构建了批处理引擎，原生支持了迭代计算、内存管理和程序优化。...支持Java、Scala和Python。...DataStream API，对数据流进行流处理操作，将流式的数据抽象成分布式的数据流，用户可以方便地对分布式数据流进行各种操作，支持Java和Scala。...Table API，对结构化数据进行查询操作，将结构化数据抽象成关系表，并通过类SQL的DSL对关系表进行各种查询操作，支持Java和Scala。...的Topology相关类转换成Flink执行的DataStream相关类是可以作转换的。
DataStream API 提供了丰富的操作符和转换函数，用于对数据流进行各种操作和处理。...DataStream API 支持事件时间和处理时间两种时间语义，并提供了丰富的窗口操作符用于基于时间和基于事件数量的窗口操作。...Table APITable API是一个以表为中心的声明性DSL，它可以是动态更改的表(当表示流时)。...可以在 Table 和 DataStream/DataSet 之间无缝转换，允许程序将 Table API与 DataStream/DataSet API混合使用。...（stateful）支持高度灵活的窗口（window）操作带反压的数据流模型提供多层 API语言支持：支持 Java, Scala和Python语言支持多种部署方式
转换成表 对于一个 DataStream，可以直接转换成 Table，进而方便地调用 Table API 做转换操作 val inputStream:DataStream[String] = environment.readTextFile...() 方法将一个 Table 写入注册过的 TableSink 中 更新模式 对于流式查询，需要声明如何在表和外部连接器之间执行转换与外部系统交换的消息类型，由更新模式（Update Mode）指定...，这样自定义流处理或批处理程序就可以继续在 Table API 或 SQL 查询的结果上运行了； 将表转换为 DataStream 或 DataSet 时，需要指定生成的数据类型，即要将表的每一行转换成的数据类型...： 由 DataStream 转换成表时指定 定义 Table Schema 时指定 在创建表的 DDL 中定义 由 DataStream 转换成表时指定 在 DataStream 转换成 Table...SQL中支持的很多函数，Table API和SQL都已经做了实现，其它还在快速开发扩展中。 以下是一些典型函数的举例，全部的内置函数，可以参考官网介绍。
，支持Java、Scala和Python。...DataStream API，对数据流进行流处理操作，将流式的数据抽象成分布式的数据流，用户可以方便地对分布式数据流进行各种操作，支持Java和Scala。...Table API，对结构化数据进行查询操作，将结构化数据抽象成关系表，并通过类SQL的DSL对关系表进行各种查询操作，支持Java和Scala。...Flink的基础编程模型了解吗？ Flink 程序的基础构建单元是流（streams）与转换（transformations）。DataSet API 中使用的数据集也是一种流。...它负责： A)在内部catalog中注册表 B)注册外部catalog C)执行SQL查询 D)注册用户定义（标量，表或聚合）函数 E)将DataStream或DataSet转换为表 F)持有对ExecutionEnvironment
/140000005427 作者：猿人菌 ---- 二、流处理中的特殊概念 Table API和SQL，本质上还是基于关系型表的操作方式；而关系型表、关系代数，以及SQL本身，一般是有界的，更适合批处理的场景...这样得到的表，在Flink Table API 概念里，就叫做 “动态表” （Dynamic Tables） 动态表是 Flink 对流数据的 Table API 和 SQL 支持的核心概念。...Flink的Table API和SQL支持三种方式对动态表的更改进行编码： 仅追加（Append-only）流 仅通过插入（Insert）更改，来修改的动态表，可以直接转换为“仅追加”流...需要注意的是，在代码里将动态表转换为DataStream时，仅支持 Append 和Retract流 。...2.4 时间特性 基于时间的操作（比如 Table API 和 SQL 中窗口操作），需要定义相关的时间语义和时间数据来源的信息。
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