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本人目前大学本科,热爱IT,希望学习更多的前沿技术,在互联网方面取得发展,在这个领域开创出属于自己的一片天地。

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Python全栈(十)Django框架之11.ORM迁移、请求限制和重定向

makemigrations用于将模型生成迁移脚本,可以指定app、文件名和生成空脚本;migrate用于将脚本文件映射到数据库,可以指定app、文件名进行映射,也可以只添加记录showmigrations用于查看迁移文件;sqlmigrate用于查看sql语句。迁移版本不对应时,需要删除迁移文件、app对应的迁移记录,再重新生成迁移脚本,并使用--fake-initial进行映射。根据已有的表自动生成模型,步骤包括生成模型、修正模型、映射模型等。限制请求方法可以使用装饰器。

2020-09-24 21:54:11

Python全栈(十)Django框架之10.ORM模型对象和QuerySet方法

模型.objects的类型是Manager,继承自BaseManager的from_queryset方法,实现动态添加属性和方法到类中。exclude方法排除满足条件的数据;order_by方法根据字段进行排序;values方法指定字段提取数据并返回字典;values_list方法返回元组;create方法创建数据并保存;get_or_create方法先查询数据,不存在则创建;exists方法判断数据是否存在;update方法更新数据;提取部分数据用切片;QuerySet对象不一定马上执行SQL语句。

2020-09-24 10:41:55

商业数据分析从入门到入职(6)Python程序结构和函数

if条件判断语句用于在满足某个条件时执行某个动作,需要通过缩进控制代码结构,条件判断还可以进行嵌套;循环语句执行重复操作,包括while循环和for循环,while循环循环一般要有停止的条件,否则可能会陷入死循环,还可与else语句结合使用,for循环经常与range结合使用,break语句可以终止循环;文本信息提取可以通过切片实现。函数可以替换代码、优化代码结构,可以根据是否传参和是否带返回值分为不同类型,参数分为位置参数和关键字参数,变量分为全局变量和局部变量。

2020-09-23 15:08:33

数据分析 常见技巧和经验总结

数据分析中有很多常见的经验和技巧。Pandas将dateime类型格式化为字符串,调用strftime()方法进行格式化转换即可。Pandas读取.sql文件,需要先执行.sql文件中的SQL语句将数据导入到MySQL数据库中,再使用pandas从数据库中读取数据。持续更新中。

2020-09-22 21:10:44

Python全栈(十)Django框架之9.聚合函数和表达式

使用聚合函数来统计数据信息:Avg函数用于求平均值,返回的结果是字典,可以先过滤再使用聚合函数;aggregate返回字典,只有1个键值对,annotate返回QuerySet,可以进行分组和联合查询;Count用于获取对象的个数,指定distinct参数为True可以进行不重复计数;Max和Min用于获取对象的最大值和最小值;Sum用于求对象的总和,可以综合使用、实现各种需求。F表达式可以实现批量操作,而不需要先读取、再遍历操作、最后保存;Q表达式可以进行与运算、或运算和非运算,或者几种运算的结合。

2020-09-21 17:27:52

商业数据分析从入门到入职(5)Python基本语法和数据类型

程序是指定计算机进行计算的指令,编程语言具有基本要素和指令;Python具有简洁、支持丰富的特点,应用于数据分析和软件开发;工具选择Anaconda;在命令行中启动jupyter notebook。print函数用于打印字符串;notebook可以进行计算;Python有其基本的语法规范;基本数值数据类型包括整型、浮点型、布尔型和字符串,不同类型间可以进行转换。对字符串的常见操作包括结合重复、提取切片、分割合并、替换和布局等。输出函数时print,输入函数是input,可以用多种方式进行字符串格式化。

2020-09-20 21:26:19

Python全栈(十)Django框架之8.外键约束和查询操作

两个表之间可以通过外键建立联系;插入数据时应保证数据在父模型中存在;ORM可以简化外键数据查询;不同app之间建立外键关系需要添加app名;存在自关联外键时,to参数为self或模型名;删除存在外键关系的父模型数据有多种方式,包括级联、受保护、设为空值等操作。exact用于精确查询,iexact使用like;contains用于模糊查询且区分大小写,icontains不区分,get和filter有区别;in用于查询值是否在某个容器中;比较包括大小和范围;日期和时间查询包括date、year和time。

2020-09-19 15:09:35

商业数据分析从入门到入职(4)初识商务智能

商业智能,是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,快速准确的提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策;提供了从数据到挖掘出商业价值的全周期整套工具;一个完整的BI应包括人(决策层、管理层、员工)、系统(业务数据库、数据仓库)和企业流程最底层是分散的数据库和遗留数据,ODS与DW不完全一致,ETL即为提取、转化和存储数据,联机事务处理更偏向实际业务,联机分析处理更接近顶层报告。常见的BI包括Oracle、SAP、Microsoft等;Power BI可以实现丰富的功能。

2020-09-17 21:21:24

Python全栈(十)Django框架之7.ORM常用字段、属性和Meta配置

ORM常用字段包括AutoField、BigAutoField、BooleanField、CharField、DateTimeField、EmailField、TextField、URLField等,不同的字段对应着不同的数据类型,可以实现不同的需求。字段常见参数有:null指定是否允许为空;db_column自定义字段名;default设置默认值;unique设置字段值唯一。模型的Meta子类可以设置属性实现控制模型特性:db_table用于自定义表名;ordering用于设置查询数据时的排序方式。

2020-09-17 11:21:55

商业数据分析从入门到入职(3)Excel进阶应用

对某一类数据汇总时使用分类汇总,需要先进行排序,还可以进行多个汇总;可以对数据输入进行限制,有多种限制方式。Excel公式包括函数、引用、运算符和常量,有多种引用方式;IF逻辑判断有两种结果,可以进行嵌套;COUNTIF用于根据条件进行计数;有多种应用;SUMIF用于根据条件求和。VLOOKUP一般用于按行查找内容,可以嵌套或添加辅助列;可以进行跨表和跨文件查找;模糊查找一般用于区间查找;数字为文本类型时需要转换类型;Match和Index可以结合进行反向查找;可以返回多列;数组也可以实现多匹配查找。

2020-09-15 13:37:08

Python全栈(十)Django框架之6.ORM模型基本使用

ORM模型一般是放在app目录下的models.py文件中,并且需要安装app,字段有很多类型,也有很多属性;数据库映射步骤包括配置数据库、定义模型、安装app、生成迁移脚本文件、执行迁移脚本文件进行映射等步骤,在新增字段重新映射时应该设置默认值或者允许为空。添加数据直接对数据模型初始化;查询数据有三种方式:根据主键查询、根据过滤条件查询和查询全部数据,分别调用不同的方法;删除数据调用delete方法;更新数据是给对象属性重新赋值。使用ORM改写视图函数逻辑,重新实现图书管理系统,比原生SQL更方便。

2020-09-14 13:51:22

商业数据分析从入门到入职(2)Excel基础

Excel功能强大,可以做出仪表盘、作画等,包括工作簿、工作表和单元格等结构,方便快捷;Excel看重减少重复操作,可以得出透视表、可视化等,可以选择行列等,并根据需要输入,对工作表也可以进行很多操作。行列、区域和单元格可以移动和复制,有多种快速填充方式,还可以进行区域填充,可以新增和冻结窗口,可以对单元格进行美化;Excel包括数值、文本、日期、时间等数据类型,可以进行不同的操作,自定义显示格式。可以根据关键字替换和查找,还支持通配符;排序有多种方式,还可以通过排序进行插入,并根据多种条件进行筛选。

2020-09-12 17:10:46

Python全栈(十)Django框架之5.原生SQL语句使用和ORM简介

使用Django操作数据库时,需要安装驱动,包括mysqlclient等;Django使用MySQL需要配置。Django中使用原生SQL语句就是使用Python DB API来操作,视图中使用connection创建游标,并执行SQL语句,有多种方法和属性可以使用。图书管理系统需要先实现并展示图书列表;可以使用模板继承,还需加入CSRF,视图函数中根据请求方法分别实现请求逻辑;实现详情;实现删除;实现修改。原生SQL语句存在很多问题,ORM把表映射成类、把记录作为实例、把字段作为属性,具有很多优点。

2020-09-11 20:45:08

商业数据分析从入门到入职(1)商业数据分析综述

分析一个问题需要分析问题的能力;商业数据分析的从业要求包括基础知识、工具、业务能力和软技能;在数据获取、数据处理等5个阶段有各自所需要的技能;评价一个事务需要从多个角度衡量,基本的分析流程包括理解商业问题、准备阶段、数据分析和解释结果,找整个供应链出现问题的主要环节;从点、线、面角度评价业绩;需要用到Excel、Python、MySQL等工具。数据粒度是指数据仓库中数据的细化和综合程度;数据质量和形式也很重要;数据有隐性。数据分析有不同的类型;数据可视化很重要;数据驱动开发团队包括数据分析和项目开发。

2020-09-10 17:33:07

Python开发 常见异常和解决办法

Python开发中经常会遇到一些异常。sqlalchemy创建外键关系报错property of that name exists on mapper。openpyxl保存数据报错IllegalCharacterError。Incorrect string value: ‘\xF0…’。'MySQLConverter' has no ' _elementunicoderesult。持续更新中。

2020-09-07 14:42:26

Linux使用 常见经验和技巧总结

Linux系统包括很多的发行版,包括Ubuntu、CentOS、Kali等,有很多经验技巧可以加快开发。XShell连接远程服务器并运行程序后关闭XShell继续执行,可以直接执行sudo nohup command &将程序添加到系统进程。

2020-09-06 14:49:59

CentOS 快速安装Python3和pip3

CentOS是经常使用的Linux系统之一,特别是作为服务器使用,其只自带了Python2,但是现在使用更广泛的是Python3,因此需要自行安装,同时为了更方便地安装第三方库,还需要安装pip3。先安装相关依赖:包括环境依赖和gcc编译器。再安装Python3:下载安装包、移动安装包、创建目录、解压、配置安装目录、编译源码、执行源码安装、创建软连接并测试,安装过程中可能会报错,需要灵活解决。最后安装pip3:先安装相关依赖,再安装setuptools,最后安装pip3并测试,在使用时需要用pip3。

2020-09-06 11:30:17

Python全栈(十)Django框架之4.过滤器、结构优化和静态资源文件

过滤器一般用于对传递到模板中的变量进行一定的处理:包括add、cut、date、default、first、last、floatformat、join、safe、slice、striptagstruncatechars等常见过滤器,各有其功能。一般网页都具有一定的结构,包括头部、主体、底部等部分,需要对模板结构进行优化:引入模板可以抽离重复代码、提高代码复用性;模板继承具有更大的扩展性,可以在block中扩展。Django中加载静态资源文件一般需要进行配置,同时分为app内和项目中,可根据据需要选择。

2020-09-05 21:56:10

Python数据分析实战(3)Python实现数据可视化

数据可视化可以进一步理解数据,matplotlib、pandas可以单独或结合使用。matplotlib是著名的绘图库,可以用pyplot等模块画图,画图的步骤包括导库、创建画图对象、设置属性等,还可以画子图。常见的作图类型包括散点图、条形图、饼图和三维图等;pandas画图主要包括累和图、柱状图和矩阵散点图等,可以分别为序列和数据帧画图;两者结合使用效果更好。订单数据可视化可以展示GMV、商家趋势、订单来源等,并制作数据仪表盘。泰坦尼克号灾难数据主要展示男女乘客比例、船费散点图和直方图、生还人数等。

2020-08-29 21:58:47

Python全栈(十)Django框架之3.Django模板简单使用

在实际开发中,视图函数中需要返回模板,DTL是Django自带的模板,可以传递参数、数据动态化,渲染模板有两种方式:render_to_string和render,可根据需要选择,还需要配置模板路径。在查找模板时,先在DIRS中查找,再在安装的APP中查找,如果都找不到会抛出异常。视图中用context参数向模板中传递变量并渲染,可以传递多种变量类型。if标签用于条件判断;for标签用于循环,有很多属性;url标签用于反转路由,可以传递参数;with标签给变量重命名;autoescape标签设置转义。

2020-08-28 17:00:22

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