我最近在学习了PyMySQL，对我来说非常重要！分享一个我在使用PyMySQL的实际案例。通过PyMySQL库，连接MySQL数据库，执行各种SQL操作，比如插入、查询数据等。 import pymysql.cursors # 连接数据库 connection = pymysql.connect(host='localhost', user='Nimyears', password='xxx', database='db', cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor) with connection: with connection.cursor() as cursor: # 插入新记录 sql = "INSERT INTO `users` (`xxx`, `xxxx`) VALUES (%s, %s)" cursor.execute(sql, ('2129300193@qq.com', 'xxx')) connection.commit() with connection.cursor() as cursor: # 查询每条记录 sql = "SELECT `id`, `password` FROM `users` WHERE `email`=%s" cursor.execute(sql, ('2129300193@qq.com',)) result = cursor.fetchone() print(result) 比如有一次，某个查询速度突然下降，通过PyMySQL的日志追踪，我发现了索引使用不当的问题。针对这个问题，我重新优化了查询语句，适当调整了sql索引，查询速度提升了数倍。 谢谢大家阅读:)... 展开详请

我最常使用的SQL语句是`SELECT`语句。这是因为`SELECT`语句用于从数据库中检索数据，是最基本和常见的操作之一。通过`SELECT`语句，可以根据特定的条件从数据库中提取所需的数据，进行筛选、排序和聚合等操作，对数据进行灵活的处理和分析。因此，`SELECT`语句在数据库操作中扮演着非常重要的角色，我经常需要用它来查询数据库中的数据。... 展开详请

我的年度总结词是成长。作为一名从事Java的CRUD开发的人员，今年我不断学习各种知识，包括系统架构、网络协议、网络安全、服务网格、Python进修等等。我努力让自己摆脱被替代的位置，不被优化，每天都在学习各种新知识，今年AI技术非常盛行，我的学习速度也明显加快了很多。当然，也有很多人认为AI会替代我们的工作，但从目前来看，AI只是一个学习工具，还有很多需要完善的地方。我也并不急于入局学习AI相关的知识，而是在不断写博客回顾自己的学习过程，通过这样的方式认识更多人，开阔自己的视野。从年初开始，就不再只添加那些与工作或认识的人为微信好友，而是多加一些行业大佬。 不管自己以后能不能挣大钱，先开阔自己的眼界，多看和别人的差距准没错~... 展开详请

你可以使用以下代码来在Spark/PySpark中进行身份认证并连接到BigQuery： from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession spark = SparkSession.builder \ .appName("Example") \ .config("spark.jars", "path/to/bigquery/jars/spark-bigquery-with-dependencies.jar") \ .getOrCreate() # 配置Google服务帐户的密钥文件路径 config = { "spark.driver.extraClassPath": "path/to/google/cloud/sdk/lib/third_party/spark/bigquery/spark-bigquery-latest_2.12.jar", "spark.jars": "path/to/google/cloud/sdk/lib/third_party/spark/bigquery/spark-bigquery-latest_2.12.jar", "spark.executor.extraClassPath": "path/to/google/cloud/sdk/lib/third_party/spark/bigquery/spark-bigquery-latest_2.12.jar", "spark.hadoop.google.cloud.auth.service.account.enable": "true", "spark.hadoop.google.cloud.auth.service.account.json.keyfile": "path/to/ios-app.json" } # 应用配置 spark.conf.setAll(config) # 从BigQuery读取数据 df = spark.read \ .format("bigquery") \ .option("table", "project_id.dataset.table") \ .load() # 显示数据 df.show() 请将代码中的path/to/bigquery/jars/spark-bigquery-with-dependencies.jar和path/to/google/cloud/sdk/lib/third_party/spark/bigquery/spark-bigquery-latest_2.12.jar替换为相应的jar文件的路径。 同时，请将代码中的project_id.dataset.table替换为你要读取数据的BigQuery数据集和表的名称。 这样，你就可以使用Spark/PySpark连接到BigQuery并读取数据了。希望对你有帮助！ ... 展开详请