基于sql注入的webshell 可以利用mysql的导出函数，将查询 into outfile() 例如:id=1 union select 1,‘’ into outfile ‘c:/phpstudy...通过sql注入拿到webshell 通过sql注入，通过into outfile函数，导出查询结果一句话木马到指定文件，可以拿到webshell 首先将传参的类型改为数组，这样很多时候可以爆出网站的绝对路径...如何提升权限 找到其他服务，调用其他服务或进程来执行命令 把shell弹到msf、cs上，使用工具提权 利用系统的漏洞来进行权限提升。...(systeminfo 查看当前系统配置) 这里可以看到系统已经打了什么补丁，可以到提权辅助网页去进行查询。 将系统已经打了的补丁写进去，然后点击查询即可。...这时候需要用内网主机去连接10.0.1.8,用户名是默认的administrator 密码是我们所抓取到的密码。 总结： 通过sql注入导出文件权限，导出一句话木马。
这篇文章我们先来了解一下pandas包中的类SQL操作，pandas中基本涵盖了SQL和EXCEL中的数据处理功能，灵活应用的话会非常高效。...数据查询 查询过程主要是从DataFrame中提取符合条件的数据块的过程，这一过程与SQL中的SELECT语法功能相似，我们从简到繁的介绍一下： data = pd.DataFrame([['1','2...你有没有意识到差异在哪里？ 没看错，获取的数据量不一样，大家自己考虑一下原因吧～ 条件查询 ? ?...写过SQL的小伙伴了解，条件查询就是SQL中WHERE的部分， pandas如何实现where条件，我们来仔细盘一下： 第一种写法： print(data[data['a'] >= '2']) 上面可以解读为...pandas的强大，几乎涵盖了SQL的函数功能。
结构化查询语言语句可以嵌套，这使它具有极大的灵活性和强大的功能。SQL语言1974年由Boyce和Chamberlin提出，并首先在IBM公司研制的关系数据库系统SystemR上实现。...SQL从功能上可以分为3部分：数据定义、数据操纵和数据控制。SQL的核心部分相当于关系代数，但又具有关系代数所没有的许多特点，如聚集、数据库更新等。它是一个综合的、通用的、功能极强的关系数据库语言。...2、两种使用方式，统一的语法结构。SQL有两种使用方式。一是联机交互使用，这种方式下的SQL实际上是作为自含型语言使用的。另一种方式是嵌入到某种高级程序设计语言（如C语言等）中去使用。...尽管使用方式不向，但所用语言的语法结构基本上是一致的。3、高度非过程化。...尽管SQL的功能很强，但语言十分简洁，核心功能只用了9个动词。SQL的语法接近英语口语，所以，用户很容易学习和使用。
使用查询语句查询相关信息 查询计算机系男生的信息： 查询鹿晗的年龄 查询姓名第二个字为“丽”的同学的信息 按照性别列出男生和女生的人数 四、好用的SQL语句学习网站 ---- 一、实验要求 二、...使用查询语句查询相关信息 查询计算机系男生的信息： select * from LYL_116_student where Department='计算机' 查询鹿晗的年龄 select datediff...from LYL_116_student group by Sex 这里就直接用 group by 子句将Sex分组查询，然后用 count(*) 计数即可算出男女各有多少人 四、好用的SQL...语句学习网站 它里面基本包括了SQL基础教程和高级教程，还有SQL Server一些常用的自带函数。...很适合初学者去学习如何去写SQL语句 SQL FOREIGN KEY 约束 https://www.w3school.com.cn/sql/sql_foreignkey.asp
本文介绍的是Pandas中4个行列转换的方法，包含： melt 转置T或者transpose wide_to_long explode（爆炸函数） 最后回答一个读者朋友问到的数据处理问题。...--MORE--> Pandas行列转换 pandas中有多种方法能够实现行列转换： [008i3skNly1gxerxisndsj311k0t0mzg.jpg] 导入库 import pandas as...pd import numpy as np 函数melt melt的主要参数： pandas.melt(frame, id_vars=None, value_vars...id_vars：表示不需要被转换的列名 value_vars：表示需要转换的列名，如果剩下的列全部都需要进行转换，则不必写 var_name和value_name：自定义设置对应的列名，相当于是取新的列名...pandas中的T属性或者transpose函数就是实现行转列的功能，准确地说就是转置 简单转置 模拟了一份数据，查看转置的结果： [008i3skNgy1gxenewxbo0j30pu0mgdgr.jpg
前两天朋友提了一个和SQL有关的问题，准确地说，是和字符串转换有关的，首先我们创建测试表，用模拟数据进行说明， SQL> CREATE TABLE test(a VARCHAR2(30));Table...我们翻译下需求， 1.每个字段原始用","进行分割，包含多个部分，需要转换为用“;“进行分割，每个部分的位置不变。...2.原始字符串中，","分割的每个部分，需要从xxdddddd转换为dddddd.xx。...遍历(1)拆出的字符串进行转换，从xxdddddd转换为dddddd.xx。 (3)....遍历(1)拆出的字符串进行转换，从xxdddddd转换为dddddd.xx。 因为xxdddddd中的xx和dddddd，位置是固定的，所以用substr解析，通过||'.'
本次给大家介绍关于pandas 行列转换2个常用技巧。 在我们处理数据的过程中，经常会遇到这样的情况。...工作中，比如用户画像的数据中也会遇到，客户使用的app类型就会以这种长列表的形式或者以逗号隔开的字符串形式展现出来。...那么面对这样的数据格式，我们希望把它转换为结构化的表，脑海中想象的是下面这种格式。 使用pandas如何实现呢？...df.explode('爱好') 看到爱好这个字段被爆炸开了，列表里所有特征都被转换为对应程序员的行数据。 但列表有重复的值，就可能导致爆炸出来的行存在重复行，如上面小码哥出现了两次敲代码。...以上就是本次关于 列转行 的2个骚操作分享。 推荐阅读 pandas进阶宝典 数据挖掘实战项目 机器学习入门
在pandas的官方文档中对常用的SQL查询语句与pandas的查询语句进行了对比，这里以 @猴子 社群里面的朝阳医院数据为例进行演示，顺便求第四关门票，整体数据结构如下： import pandas...SELECT 从中选择“商品名称”，“销售数量”两列 SQL： SELECT "商品名称","销售数量" FROM cyyy LIMIT 5 PANDAS： df[['商品名称','销售数量']].head...WHERE 从中筛选出销售数量为3件的销售记录 SQL: SELECT * FROM cyyy WHERE "销售数量" = 3 LIMIT 5 PANDAS: df[df['销售数量']==3].head...GROUP BY 在Pandas中可以使用groupby()函数实现类似于SQL中的GROUP BY功能，groupby()能将数据集按某一条件分为多个组，然后对其进行某种函数运算（通常是聚合运算）。...如统计每种药品的销售记录数量 SQL: SELECT 商品名称,count(*) FROM cyyy GROUP BY 商品名称 PANDAS: df.groupby('商品名称').size().head
pandas数据清洗 pandas骚操作系列 所有数据和代码可在我的GitHub获取： https://github.com/xiaoyusmd/PythonDataScience ---- 一、变量类型及转换...另外，空值类型作为一种特殊类型，需要单独处理，这个在pandas缺失值处理一文中已详细介绍。 数据处理的过程中，经常需要将这些类型进行互相转换，下面介绍一些变量类型转换的常用方法。...转换数据类型比较通用的方法可以用astype进行转换。 pandas中有种非常便利的方法to_numeric()可以将其它数据类型转换为数值类型。...pandas.to_numeric(arg, errors='raise', downcast=None) arg：被转换的变量，格式可以是list,tuple,1-d array,Series errors...，可以参考这篇文章：category分类变量的使用方法 7、智能类型转换convert_dtypes 上面介绍的均为手动一对一的变量类型转换，pandas中还提供了一种智能转换的方法convert_dtypes
，当然不建议使用, 因为很难控制，有不少缺点，但是我们很难避免碰到隐式类型转换,如果不了解隐式类型转换的规则，那么往往会改变我们SQL的执行计划，从而可能导致效率降低或其它问题。...例如： 1）当末发生隐式转换时索引有效 2）当字段列发生隐式转换时索引将失效 SQL> explain plan for select * from t1 wherevid=15612; 1- filter...1.2 隐式转换的缺点 1. 使用显示类型转换会让我们的SQL更加容易被理解,也就是可读性更强,但是隐式类型转换却没有这个优点 2....隐式类型转换的算法或规则，以后Oracle可能改变，这是很危险的，意味着旧的代码很可能在新的Oracle版本中运行出现问题(性能、错误等)，显示类型转换总是有最高的优先级，所以显示类型转换没有这种版本更替可能带来的问题...隐式类型转换是要消耗时间的,当然同等的显式类型转换时间也差不多,最好的方法就是避免类似的转换,在显示类型转换上我们会看到，最好不要将左值进行类型转换，到 时候有索引也用不上索引，还要建函数索引，索引储存和管理开销增大
Pandas是一个非常方便的数据处理、数据分析的类库，在 人人都是数据分析师，人人都能玩转Pandas 这篇文章中，我将Pandas进行了一个系统的梳理。...但不可否认的是，不是所有的程序员都会Python，也不是所有的Pythoner都会使用Pandas。 不过好消息是，借助于pandassql,你可以使用SQL来操作DataFrame。...pandasql 中的主要函数是 sqldf，它接收两个参数： 一个sql查询语句 一组会话/环境变量（locals() 或 globals()） 为了方便起见，我们可以定义一个函数来方便我们调用。...268849 1 1975-04-01 00:00:00.000000 247455 限定字段 既然是SQL，我们当然可以限定查询时的所需字段了。...sql = "select births from births limit 2" pysqldf(sql) births 0 265775 1 241045 排序 排序功能也是非常常见的，pandassql
转换数值 pd.transform(func, axis=0) 以上就是transform转换数值的基本用法，参数含义如下： func是指定用于处理数据的函数，它可以是普通函数、字符串函数名称、函数列表或轴标签映射函数的字典...字符串函数 也可以传递任何有效的pandas内置的字符串函数，例如sqrt： df.transform('sqrt') 3. 函数列表 func还可以是一个函数的列表。...二、合并分组结果 这个功能是东哥最喜欢的，有点类似SQL的窗口函数，就是可以合并grouby()的分组结果。...apply一样改变原表的结构，而是直接在原表的基础上再增加一列。...推荐阅读 pandas进阶宝典 数据挖掘实战项目 机器学习入门
介绍 SQL的神奇之处在于它容易学习，而它容易学习的原因是代码语法非常直观。 另一方面，Pandas不是那么直观，特别是如果像我一样首先从SQL开始。...就我个人而言，我发现真正有用的是思考如何在SQL中操作数据，然后在Pandas中复制它。所以如果你想更加精通Pandas，我强烈建议你也采用这种方法。...# Pandas table_df SELECT a, b FROM 如果你想从一个表中选择特定的列，列出你想要的列在双括号中: # SQL SELECT column_a, column_b...获取不同的值: # SQL SELECT DISTINCT column_a FROM table_df # Pandas table_df['column_a'].drop_duplicates...当我和Pandas一起工作时，我经常会回想到这一点。 如果能够通过足够的练习，你将对Pandas感到更舒适，并充分理解其潜在机制，而不需要依赖于像这样的备记单。 一如既往，祝你编码快乐!
，隐患就是不能用到隐式转换字段上的索引，原先能使用索引的语句，却使用了全表，影响执行性能。...然而不是所有出现这些函数的场景都是因为隐式转换，例如这个SQL， SQL> select * from t1 where col in ('A','B','C') and id=1; ID...如果想从Oracle中找到出现了隐式转换并且对性能产生影响(之所以说”并且“，就是因为如果是=右值出现隐式转换，至少不会影响索引的使用)的SQL，单靠一条SQL，确实有些困难。...解析函数中的列字段名称，如果该字段在dba_ind_columns存在，说明该字段是索引字段，但是执行计划用的全表扫描，说明这条SQL存在可能受了隐式转换的影响。 但这有几个问题， 1....隐式转换导致索引不能使用的SQL。 2. 索引列使用函数运算的SQL。 还想请教一下各位大佬，有无更合适、靠谱、通用的方式和逻辑，能找出这两个场景的SQL？
最近在做一个有关TCP/TP通信的消息解析，涉及到了这方面的转换，记录一下。 首先，如果是在网络传输、消息解析的情况下，要注意一下网络传送使用的是大端还是小端模式，这影响到我们的高低位的传输顺序。...无符号双字节整形（字，16位） DWORD:无符号四字节整形 （双字，32位） Byte：8位 ---- 解析方式 采用Java位操作来实现（采用大端方式，故先传递高位，则接收方低位为高） //转换...DWORD到整型数据 private int DWORDtoInt(byte[] sourceArr,int start){ //len=4,inArr为获取到的4位Byte数组...sourceArr,start,4); return intArr[0]<<24|intArr[1]<<16|intArr[2]<<8|intArr[3]; } //转换...WORD到整形数据 private int WORDtoInt(byte[] sourceArr,int start){ //len=2，intArr为获取到的2为Byte数组
上次《字符转换的SQL需求》讨论的需求，使用各种函数，实现了字符转换的需求，但通过朋友指教，其实存在些问题。...这是原来的写法， SQL> SELECT listagg(x.a, ';') within GROUP (ORDER BY x.a) FROM 2 (SELECT substr(regexp_substr...，所以用这种方法，对多条数据，是会有问题的，如下所示，test存在两条数据，执行SQL，并不是我们需要的结果，无法保证汇总后的顺序， SQL> SELECT * FROM test;A--------....SZ;000003.SZ;000003.SZ;000003.SZ 尚大师给出了一种解法，很酷炫，这些地儿我还得再学学，引入了rownum做层级，并用rowid进行聚类，目的应该是保证同一个rowid的转换后还是同一行...另外，朱大师给出了PG的解法， ? 我只有EDB的库，虽然是PG的企业版，但这种写法，好像不支持， ? 黄老师则指出，用Oracle的SQL可以直接在达梦中跑。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 一般写程序是用的都是Convert.ToInt32，为什么呢？ 1.Convert.ToInt是数据类型转换成int类型 2....有三种方法toint16,toint32,toint64 int16-数值范围：-32768 到 32767 int32-数值范围：-2,147,483,648 到 2,147,483,647...int64-数值范围：-9223372036854775808 到 9223372036854775808 3.所以，按需使用吧 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://
在今天的Spark峰会上，我们宣布我们正在结束Shark的开发，并将我们的资源集中到Spark SQL，这将为现有Shark用户提供一个超棒的Shark的功能。...Shark的想法很快被接受，甚至启发了加速Hive的一些主要工作。 从Shark到Spark SQL Shark构建在Hive代码库上，并通过交换Hive的物理执行引擎部分来实现性能提升。...正是由于这个原因，我们正在结束Shark作为一个单独的项目的开发，并将所有的开发资源移动到Spark的一个新组件Spark SQL上。...Hiveon Spark项目（HIVE-7292） 虽然Spark SQL正在成为SQL on Spark的标准，但我们意识到许多组织已经在Hive上进行了投资。...我们很高兴与Hive社区合作并提供支持，为最终用户提供流畅的体验。 总之，我们坚信Spark SQL不仅是SQL的未来，而且还是在Spark上的结构化数据处理的未来。
我们在整理数据的时候，经常会碰上数据类型出错的情况，今天小编就来分享一下在Pandas模块当中的数据类型转换的相关技巧，干货满满的哦！...导入数据集和模块 那么我们第一步惯例就是导入Pandas模块以及创建数据集了，代码如下 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame...接下来我们开始数据类型的转换，最经常用到的是astype()方法，例如我们将浮点型的数据转换成整型，代码如下 df['float_col'] = df['float_col'].astype('int...，因此第一步我们要做的则是将这些货币符号给替换掉，然后再进行数据类型的转换，代码如下 df['money_replace'] = df['money_col'].str.replace('£', '')...最后，或许有人会问，是不是有什么办法可以一步到位实现数据类型的转换呢？
5.查询带有多个条件的数据。 多个条件同时满足的情况 在前一小结基础上，pandas需要使用&符号连接多个条件，每个条件需要加上小括号；SQL需要使用and关键字连接多个条件。...pandas中的排序使用sort_values方法，SQl中的排序可以使用order_by关键字。我们用一个实例说明：按照每个uid的订单数从高到低排序。这是在前面聚合操作的基础上的进行的。...分别用pandas和SQL实现如下，注意这里我们的基础数据是上一步的order_df，SQL中也需要用子查询来实现。(点击图片可以查看大图) ?...删除操作可以细分为删除行的操作和删除列的操作。对于删除行操作，pandas的删除行可以转换为选择不符合条件进行操作。SQL需要使用delete关键字。...实际工作中的操作可能比本文涉及到的复杂很多，甚至会有多种组合的方式出现，也可能会有本文没有提及的情况。但我们掌握了本文的方法，就可以以不变应万变，遇到复杂情况也可从容应对了，希望对你有所帮助！
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