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系统 2019-08-12 01:32:52 2205
sp_spaceused显示行数、保留的磁盘空间以及当前数据库中的表、索引视图列名数据类型说明namenvarchar(128)请求其空间使用信息的对象的名称。不返回对象的架构名称。如果需要架构名称，请使用sys.dm_db_partition_stats或sys.dm_db_index_physical_stats动态管理视图获取等价大小信息。rowschar(11)表中现有的行数。如果指定的对象是ServiceBroker队列，该列将指示队列中的消息数
系统 2019-08-12 01:32:38 2205
python3的编码问题。打开python开发工具IDLE，新建‘codetest.py'文件，并写代码如下：importsysprint(sys.getdefaultencoding())F5运行程序，打印出系统默认编码方式将字符串从str格式编码程bytes格式，修改代码如下：importsysprint(sys.getdefaultencoding())s='你好'print(type(s))b=s.encode('utf-8')print(type
系统 2019-09-27 17:57:25 2204
目录0引言1环境2需求分析3代码实现4后记0引言上周被一则新闻震惊到了，《2454万元大奖无人认领！福彩史上第二大弃奖在广东中山产生》，在2019年5月2日开奖的双色球中，广东中山一位彩民博中2454万元，兑奖时间截至2019年7月1日。令人遗憾的是，中奖者最终未现身领奖，2454万元大奖成为弃奖。经中山市福彩中心查证，这是中国福彩史上金额第二大的弃奖。根据《彩票管理条例实施细则》的有关规定，这次的2454万元弃奖奖金将被纳入彩票公益金。一直在为福彩做贡献
系统 2019-09-27 17:57:13 2204
IllustrationsbyEvgenijKungur文/Python攻城狮最近研究了一下itchat和matplotlib，目前实现了对微信好友头像、性别、区域、个性签名的采集及展示。本文就来详细介绍一下这个库的用法和一些核心逻辑实现。1.微信登录importitchatitchat.auto_login(hotReload=True)itchat.dump_login_status()itchat.auto_login(hotReload=True)
系统 2019-09-27 17:56:37 2204
读取json文件中的解码函数：defpocess_json_file(filepath):f=open(filepath,mode='r',encoding='utf-8')city_list=json.load(f)returncity_list将列表写入json文件中top5_list=city_list[0:5]f=open('top5.json',mode='w',encoding='utf-8')json.dump(top5_list,f,ens
系统 2019-09-27 17:52:52 2204
#/usr/bin/env/python#coding=utf-8importsys,re,time,osmaxdata=50000#单位KBmemfilename='/tmp/newnetcardtransdata.txt'netcard='/proc/net/dev'defcheckfile(filename):ifos.path.isfile(filename):passelse:f=open(filename,'w')f.write('0')f.c
系统 2019-09-27 17:52:13 2204
1.异常程序在运行的时候，如果python解释器遇到一个错误，会停止程序的执行，并且提示一些错误的信息，这就是异常我们在程序开发的时候，很难将所有的特殊情况都处理，通过异常捕获可以针对突发事件做集中处理，从而保证程序的健壮性和稳定性在程序开发中，如果对某些代码的执行不能确定(程序语法完全正确)可以增加try来捕获异常try这个关键字来捕获异常try:尝试执行的代码except:出现错误的处理try:不能确定正确执行的代码num=int(input('请输入
系统 2019-09-27 17:52:11 2204
这个问题在网上找了很长时间，也没有很好的解决方案，大多数都是用的ftp.retrlines('LIST',处理函数)来获得文件的时间但是格式是所以很难做成时间戳，获取时间的目的不就是用来比较，所以下面个大家来个可以获取时间然后转化成时间戳的方式首先函数直接获取ftp文件的时间然后我的做法是，先将时间转化成列表，然后做成时间元组，再用函数转化成时间戳。L=list(ftp.sendcmd('MDTM'+"/home/tarena/%s/%s"%(files_
系统 2019-09-27 17:50:49 2204
之前的文章里面谈到过，我从R转到Python上，一个很大的不习惯就是R的数据结构比较简单，但是Python的数据类型比较多，很容易就令人头脑混乱。但是今天学习了一下Udacity的课程，顿时就清楚多了。Python最基础的数据类型包括数组、列表、字典比较常见的。而Numpy和Pandas的数据类型是在基础数据类型上建立，彼此相关，又彼此不同。Numpy里面最基本的就是一维的对象np代指，这点我认为和列表list基本没有什么不同，很多操作（比如各种的for循
系统 2019-09-27 17:49:11 2204
