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  • python列表进行模糊查询

    千次阅读 2019-09-24 14:36:43
    先看一下代码 a=['时间1', '时间2', '时间3', 'ab','asds'] dd = [i for i,x in enumerate(a) if x.find('s')!=-1] print(dd) 需要注意的是这个方法只适合与都是字符串的,因为find是字符串重的方法, 如果list中有...

    先看一下代码

    a=['时间1', '时间2', '时间3', 'ab','asds']
    dd = [i for i,x in enumerate(a) if x.find('s')!=-1]
    print(dd)
    

    需要注意的是这个方法只适合与都是字符串的,因为find是字符串重的方法, 如果list中有数字和None,都是不行的

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  • 前段时间接到领导给我的一个运费核算小程序项目的需求,大概的思路给我讲解了一下,并给我一个效果图,那就开始吧,但是在我使用tkinter绘制我们的布局时,怎么搜也没有搜到关于带模糊查询的下拉列表,但是我这还...

    前段时间接到领导给我的一个运费核算小程序项目的需求,大概的思路给我讲解了一下,并给我一个效果图,那就开始吧,但是在我使用tkinter绘制我们的布局时,怎么搜也没有搜到关于带模糊查询的下拉列表,但是我这还必须用到下拉列表去让用户去根据指定关键字去选择,然后就自己一点点的按照这个思路,将几个控件组合到一起,实现了带模糊查询的下拉列表

    首先先来看一下效果图:
    在这里插入图片描述
    这里用到的控件分别是 列表控件Listbox、Entry 文本输入框
    思路:首先在外部获取我们的总数居 ,实时获取用户输入的内容模糊查询我们的总数据,将匹配的数据进行显示
    来看我们的代码:

    from tkinter import *
    from tkinter import filedialog
    from tkinter import ttk  # 导入ttk模块,因为下拉菜单控件在ttk中
    from tkinter.messagebox import *
    import pymysql
    
    
    
    # 发出地 文字改变事件监听
    def text_change(event,result):
        current = text1.get()
        current_value = event.char
        # \x08就是 删除按钮
        if current_value == '\x08':
            current = current[:-1]
        else:
            current += current_value
        if current.strip()!= "":
           handlerResult(current,result)
        else:
            # place_forget隐藏控件
            LB1.place_forget()
    
    def handlerResult(current,result):
       # LB1.place()
        print("-----------------------------")
        LB1.delete(0, END)
        for i in result:
            # 总数据中包含输入框中的内容   这里根据你的总数据自己设置
            if current in i[3]:
                    LB1.insert(END,i[3]+","+i[1]+","+str(i[2]))
        LB1.place(x=50, y=50)
    def send(event):
        # 将双击列表后的文字显示到输入框上
        text1.delete(0, END)
        text1.insert(0, str(LB1.get(LB1.curselection())))
        print(LB1.get(LB1.curselection()))
        # 隐藏列表
        LB1.delete(0, END)
        LB1.place_forget()
        
    
    
    def handlerAdaptor(fun, *args):
        '''事件处理函数的适配器,相当于中介,那个event是从那里来的呢,我也纳闷,这也许就是python的伟大之处吧'''
        return lambda event, fun=fun, kwds=args: fun(event, *args)
    
    
    
    
    root = Tk()
    # 设置窗体标题
    root.title('快递价格')
    # 设置窗口大小和位置
    root.geometry('1000x400+570+200')
    label1 = Label(root, text='发出地:')
    text1 = Entry(root, bg='white', width=20)
    # 实时监听内容发生变化 **results**为我们的总数据
    text1.bind('<Key>', handlerAdaptor(text_change,results))
    # 列表
    LB1 = Listbox(root, height=7)
    LB1.bind('<Double-Button-1>', send)
    label1.place(x=5, y=30)
    text1.place(x=50, y=30)
    root.mainloop()
    
    

    欧克,这样我们实现了我们想要的效果 不懂得请看注释
    非常简单,建议自己试一下哟

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  • Python 代码实现模糊查询 1、导语: 模糊匹配可以算是现代编辑器(如 Eclipse 等各种 IDE)的一个必备特性了,它所做的就是根据用户输入的部分内容,猜测用户想要的文件名,并提供一个推荐列表供用户选择。 ...
    Python 代码实现模糊查询

    1、导语:

    模糊匹配可以算是现代编辑器(如 Eclipse 等各种 IDE)的一个必备特性了,它所做的就是根据用户输入的部分内容,猜测用户想要的文件名,并提供一个推荐列表供用户选择。

    样例如下:

    • Vim (Ctrl-P)

    • Sublime Text (Cmd-P)

    ‘模糊匹配’这是一个极为有用的特性,同时也非常易于实现。

     

    2、问题分析:

    我们有一堆字符串(文件名)集合,我们根据用户的输入不断进行过滤,用户的输入可能是字符串的一部分。我们就以下面的集合为例:

    >>> collection = ['django_migrations.py',
                    'django_admin_log.py',
                    'main_generator.py',
                    'migrations.py',
                    'api_user.doc',
                    'user_group.doc',
                    'accounts.txt',
                    ]

     

    当用户输入’djm‘字符串时,我们假定是匹配到’django_migrations.py’和’django_admin_log.py’,而最简单的实现方法就是使用正则表达式。

    3、解决方案:

    3.1 常规的正则匹配

    将 "djm" 转换成 "d.*j.*m" 然后用这个正则尝试匹配集合中的每一个字符串,如果匹配到了就被列为候选。

    >>> import re
    >>> def fuzzyfinder(user_input, collection):
            suggestions = []
            pattern = '.*'.join(user_input) # Converts 'djm' to 'd.*j.*m'
            regex = re.compile(pattern)     # Compiles a regex.
            for item in collection:
                match = regex.search(item)  # Checks if the current item matches the regex.
                if match:
                    suggestions.append(item)
            return suggestions
    
    >>> print fuzzyfinder('djm', collection)
    ['django_migrations.py', 'django_admin_log.py']
    
    >>> print fuzzyfinder('mig', collection)
    ['django_migrations.py', 'django_admin_log.py', 'main_generator.py', 'migrations.py']

     

    这里根据用户的输入我们得到了一个推荐列表,但是推荐列表中的字符串是没有进行重要性区分的。有可能出现最合适的匹配项被放到了最后的情况。

    实际上,还是这个例子,当用户输入’mig‘时,最佳选项’migrations.py’就被放到了最后。

    3.2 带有rank排序的匹配列表

    这里我们对匹配到的结果按照匹配内容第一次出现的起始位置来进行排序。

    'main_generator.py'     - 0
    'migrations.py'         - 0
    'django_migrations.py'  - 7
    'django_admin_log.py'   - 9

    下面是相关代码:

    >>> import re
    >>> def fuzzyfinder(user_input, collection):
            suggestions = []
            pattern = '.*'.join(user_input) # Converts 'djm' to 'd.*j.*m'
            regex = re.compile(pattern)     # Compiles a regex.
            for item in collection:
                match = regex.search(item)  # Checks if the current item matches the regex.
                if match:
                    suggestions.append((match.start(), item))
            return [x for _, x in sorted(suggestions)]
    
    >>> print fuzzyfinder('mig', collection)
    ['main_generator.py', 'migrations.py', 'django_migrations.py', 'django_admin_log.py']

     

    这次我们生成了一个由二元 tuple 组成的列表,即列表中的每一个元素为一个二元tuple,而该二元tuple的第一个值为匹配到的起始位置、第二个值为对应的文件名,然后使用列表推导式按照匹配到的位置进行排序并返回文件名列表。

    现在我们已经很接近最终的结果了,但还称不上完美——用户想要的是’migration.py’,但我们却把’main_generator.py’作为第一推荐。

    3.3 根据匹配的紧凑程度进行排序

    当用户开始输入一个字符串时,他们倾向于输入连续的字符以进行精确匹配。比如当用户输入’mig‘他们更倾向于找的是’migrations.py’或’django_migrations.py’,而不是’main_generator.py’,所以这里我们所做的改变就是查找匹配到的最紧凑的项目。

    刚才提到的问题对于Python来说不算什么事,因为当我们使用正则表达式进行字符串匹配时,匹配到的字符串就已经被存放在了match.group()中了。下面假设输入为’mig’,对最初定义的’collection’的匹配结果如下:

    regex = '(m.*i.*g)'
    
    'main_generator.py'    ->  'main_g'
    'migrations.py'        ->  'mig'
    'django_migrations.py' ->  'mig'
    'django_admin_log.py'  ->  'min_log'

    这里我们将推荐列表做成了三元tuple的列表的形式,即推荐列表中的每一个元素为一个三元tuple,而该三元tuple的第一个值为匹配到的内容的长度、第二个值为匹配到的起始位置、第三个值为对应的文件名,然后按照匹配长度和起始位置进行排序并返回。

    >>> import re
    >>> def fuzzyfinder(user_input, collection):
            suggestions = []
            pattern = '.*'.join(user_input) # Converts 'djm' to 'd.*j.*m'
            regex = re.compile(pattern)     # Compiles a regex.
            for item in collection:
                match = regex.search(item)  # Checks if the current item matches the regex.
                if match:
                    suggestions.append((len(match.group()), match.start(), item))
            return [x for _, _, x in sorted(suggestions)]
    
    >>> print fuzzyfinder('mig', collection)
    ['migrations.py', 'django_migrations.py', 'main_generator.py', 'django_admin_log.py']

     

    针对我们的输入,这时候的匹配结果已经趋向于完美了,不过还没完。

    3.4 非贪婪匹配

    由 Daniel Rocco 发现了这一微妙的问题:当集合中有['api_user', 'user_group']这两个元素存在,用户输入’user‘时,预期的匹配结果(相对顺序)应该为['user_group', 'api_user'],但实际上的结果为:

    >>> print fuzzyfinder('user', collection)
    ['api_user.doc', 'user_group.doc']

    上面的测试结果中:’api_user’要排在’user_group’前面。深入一点,我们发现这是因为在搜索’user’时,正则被扩展成了’u.*s.*e.*r’,考虑到’user_group’有2个’r',因此该模式匹配到了’user_gr‘而不是我们预期的’user‘。更长的匹配导致在最后的匹配rank排序时名次下降这一违反直觉的结果,不过这问题也容易解决,将正则修改为’非贪婪匹配’即可。

    >>> import re
    >>> def fuzzyfinder(user_input, collection):
            suggestions = []
            pattern = '.*?'.join(user_input)    # Converts 'djm' to 'd.*?j.*?m'
            regex = re.compile(pattern)         # Compiles a regex.
            for item in collection:
                match = regex.search(item)      # Checks if the current item matches the regex.
                if match:
                    suggestions.append((len(match.group()), match.start(), item))
            return [x for _, _, x in sorted(suggestions)]
    
    >>> fuzzyfinder('user', collection)
    ['user_group.doc', 'api_user.doc']
    
    >>> print fuzzyfinder('mig', collection)
    ['migrations.py', 'django_migrations.py', 'main_generator.py', 'django_admin_log.py']

    现在,fuzzyfinder已经可以(在上面的情况中)正常工作了,而我们不过只写了10行代码就实现了一个 fuzzy finder。

    3.5 结论:

    以上就是我在我的 pgcli 项目(一个有自动补全功能的Postgresql命令行实现)中设计实现’fuzzy matching’的过程记录。

    我已经将 fuzzyfinder 提取成一个独立的Python包,你可以使用命令’pip install fuzzyfinder’在你的项目中进行安装和使用。

    感谢 Micah Zoltu 和 Daniel Rocco 对算法的检查和问题修复。

    如果你对这个感兴趣的话,你可以来 twitter 上找我。

    4、结语:

    当我第一次考虑用Python实现“fuzzy matching”的时候,我就知道一个叫做 fuzzywuzzy的优秀库,但是 fuzzywuzzy 的做法和这里的不太一样,它使用的是 “levenshtein distance”(编辑距离) 来从集合中找到最匹配的字符串。”levenshtein distance“是一个非常适合用来做自动更正拼写错误的技术,但在从部分子串匹配长文件名时表现的不太好(所以这里没有使用)。

    转载于:https://www.cnblogs.com/weiman3389/p/6047017.html

    展开全文
  • 10 行 Python 代码实现模糊查询/智能提示   1、导语: 模糊匹配可以算是现代编辑器(如 Eclipse 等各种 IDE)的一个必备特性了,它所做的就是根据用户输入的部分内容,猜测用户想要的文件名,并提供一个推荐列表供...

    10 行 Python 代码实现模糊查询/智能提示

    1、导语:

    模糊匹配可以算是现代编辑器(如 Eclipse 等各种 IDE)的一个必备特性了,它所做的就是根据用户输入的部分内容,猜测用户想要的文件名,并提供一个推荐列表供用户选择。

    样例如下:

    • Vim (Ctrl-P)

    • Sublime Text (Cmd-P)

    ‘模糊匹配’这是一个极为有用的特性,同时也非常易于实现。

    2、问题分析:

    我们有一堆字符串(文件名)集合,我们根据用户的输入不断进行过滤,用户的输入可能是字符串的一部分。我们就以下面的集合为例:

    >>> collection = ['django_migrations.py',
                    'django_admin_log.py',
                    'main_generator.py',
                    'migrations.py',
                    'api_user.doc',
                    'user_group.doc',
                    'accounts.txt',
                    ]

    当用户输入’djm‘字符串时,我们假定是匹配到’ dj ango_ m igrations.py’和’ dj ango_ad m in_log.py’,而最简单的实现方法就是使用正则表达式。

    3、解决方案:

    3.1 常规的正则匹配

    将 "djm" 转换成 "d.*j.*m" 然后用这个正则尝试匹配集合中的每一个字符串,如果匹配到了就被列为候选。

    >>> import re
    >>> def fuzzyfinder(user_input, collection):
    		suggestions = []
    		pattern = '.*'.join(user_input) # Converts 'djm' to 'd.*j.*m'
    		regex = re.compile(pattern)	 # Compiles a regex.
    		for item in collection:
    			match = regex.search(item)  # Checks if the current item matches the regex.
    			if match:
    				suggestions.append(item)
    		return suggestions
    >>> print fuzzyfinder('djm', collection)
    ['django_migrations.py', 'django_admin_log.py']
    >>> print fuzzyfinder('mig', collection)
    ['django_migrations.py', 'django_admin_log.py', 'main_generator.py', 'migrations.py']
    

    这里根据用户的输入我们得到了一个推荐列表,但是推荐列表中的字符串是没有进行重要性区分的。有可能出现最合适的匹配项被放到了最后的情况。

    实际上,还是这个例子,当用户输入’mig‘时,最佳选项’ mig rations.py’就被放到了最后。

    3.2 带有rank排序的匹配列表

    这里我们对匹配到的结果按照匹配内容第一次出现的起始位置来进行排序。

    'main_generator.py'     - 0
    'migrations.py'         - 0
    'django_migrations.py'  - 7
    'django_admin_log.py'   - 9

    下面是相关代码:

    >>> import re
    >>> def fuzzyfinder(user_input, collection):
    		suggestions = []
    		pattern = '.*'.join(user_input) # Converts 'djm' to 'd.*j.*m'
    		regex = re.compile(pattern)	 # Compiles a regex.
    		for item in collection:
    			match = regex.search(item)  # Checks if the current item matches the regex.
    			if match:
    				suggestions.append((match.start(), item))
    		return [x for _, x in sorted(suggestions)]
    >>> print fuzzyfinder('mig', collection)
    ['main_generator.py', 'migrations.py', 'django_migrations.py', 'django_admin_log.py']
    

    这次我们生成了一个由二元 tuple 组成的列表,即列表中的每一个元素为一个二元tuple,而该二元tuple的第一个值为 匹配到的起始位置 、第二个值为 对应的文件名 ,然后使用列表推导式按照匹配到的位置进行排序并返回文件名列表。

    现在我们已经很接近最终的结果了,但还称不上完美——用户想要的是’migration.py’,但我们却把’main_generator.py’作为第一推荐。

    3.3 根据匹配的紧凑程度进行排序

    当用户开始输入一个字符串时,他们倾向于输入连续的字符以进行精确匹配。比如当用户输入’ mig ‘他们更倾向于找的是’ mig rations.py’或’django_ mig rations.py’,而不是’ m a i n_ g enerator.py’,所以这里我们所做的改变就是查找匹配到的最紧凑的项目。

    刚才提到的问题对于Python来说不算什么事,因为当我们使用正则表达式进行字符串匹配时,匹配到的字符串就已经被存放在了match.group()中了。下面假设输入为’mig’,对最初定义的’collection’的匹配结果如下:

    regex = '(m.*i.*g)'
    
    'main_generator.py'    ->  'main_g'
    'migrations.py'        ->  'mig'
    'django_migrations.py' ->  'mig'
    'django_admin_log.py'  ->  'min_log'

    这里我们将推荐列表做成了三元tuple的列表的形式,即推荐列表中的每一个元素为一个三元tuple,而该三元tuple的第一个值为 匹配到的内容的长度 、第二个值为 匹配到的起始位置 、第三个值为 对应的文件名 ,然后按照匹配长度和起始位置进行排序并返回。

    >>> import re
    >>> def fuzzyfinder(user_input, collection):
    		suggestions = []
    		pattern = '.*'.join(user_input) # Converts 'djm' to 'd.*j.*m'
    		regex = re.compile(pattern)	 # Compiles a regex.
    		for item in collection:
    			match = regex.search(item)  # Checks if the current item matches the regex.
    			if match:
    				suggestions.append((len(match.group()), match.start(), item))
    		return [x for _, _, x in sorted(suggestions)]
    >>> print fuzzyfinder('mig', collection)
    ['migrations.py', 'django_migrations.py', 'main_generator.py', 'django_admin_log.py']
    

    针对我们的输入,这时候的匹配结果已经趋向于完美了,不过还没完。

    3.4 非贪婪匹配

    由 Daniel Rocco 发现了这一微妙的问题:当集合中有['api_user', 'user_group']这两个元素存在,用户输入’ user ‘时,预期的匹配结果(相对顺序)应该为[' user _group', 'api_ user '],但实际上的结果为:

    >>> print fuzzyfinder('user', collection)
    ['api_user.doc', 'user_group.doc']

    上面的测试结果中:’api_user’要排在’user_group’前面。深入一点,我们发现这是因为在搜索’user’时,正则被扩展成了’u.*s.*e.*r’,考虑到’use r _g r oup’有2个’r',因此该模式匹配到了’ user_gr ‘而不是我们预期的’user‘。更长的匹配导致在最后的匹配rank排序时名次下降这一违反直觉的结果,不过这问题也容易解决,将正则修改为’非贪婪匹配’即可。

    >>> import re
    >>> def fuzzyfinder(user_input, collection):
    		suggestions = []
    		pattern = '.*?'.join(user_input)	# Converts 'djm' to 'd.*?j.*?m'
    		regex = re.compile(pattern)		 # Compiles a regex.
    		for item in collection:
    			match = regex.search(item)	  # Checks if the current item matches the regex.
    			if match:
    				suggestions.append((len(match.group()), match.start(), item))
    		return [x for _, _, x in sorted(suggestions)]
    >>> fuzzyfinder('user', collection)
    ['user_group.doc', 'api_user.doc']
    >>> print fuzzyfinder('mig', collection)
    ['migrations.py', 'django_migrations.py', 'main_generator.py', 'django_admin_log.py']
    

    现在,fuzzyfinder已经可以(在上面的情况中)正常工作了,而我们不过只写了10行代码就实现了一个 fuzzy finder。

    3.5 结论:

    以上就是我在我的  pgcli  项目(一个有自动补全功能的Postgresql命令行实现)中设计实现’fuzzy matching’的过程记录。

    我已经将  fuzzyfinder  提取成一个独立的Python包,你可以使用命令’pip install fuzzyfinder’在你的项目中进行安装和使用。

    感谢  Micah Zoltu  和  Daniel Rocco  对算法的检查和问题修复。

    如果你对这个感兴趣的话,你可以来  twitter  上找我。

    4、结语:

    当我第一次考虑用Python实现“fuzzy matching”的时候,我就知道一个叫做  fuzzywuzzy 的优秀库,但是 fuzzywuzzy 的做法和这里的不太一样,它使用的是 “ levenshtein distance ”(编辑距离) 来从集合中找到最匹配的字符串。” levenshtein distance “是一个非常适合用来做自动更正拼写错误的技术,但在从部分子串匹配长文件名时表现的不太好(所以这里没有使用)。

    Refer:

    [1] FuzzyFinder - in 10 lines of Python

    http://blog.amjith.com/fuzzyfinder-in-10-lines-of-python

    [2] MyCli:支持自动补全和语法高亮的 MySQL 客户端

    http://hao.jobbole.com/mycli-mysql/

    https://github.com/dbcli/mycli

    [3] Postgres CLI with autocompletion and syntax highlighting

    https://github.com/dbcli/pgcli

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  • 模糊匹配可以算是现代编辑器(如 Eclipse 等各种 IDE)的一个必备特性了,它所做的就是根据用户输入的部分内容,猜测用户想要的文件名,并提供一个推荐列表供用户选择。 样例如下: Vim (Ctrl-P) ...
  • 模糊查询: : name||’%’ 返回字典: 方法1:在cursor创建后执行cursor.row_factory = dict_factory 或指定conn.row_factory = dict_factory row_factory方法重写为dict_factory方法 def dict_factory(cursor...
  • 模糊匹配可以算是现代编辑器(在选择要打开的文件时)的一个必备特性了,它所做的就是根据用户输入的部分内容,猜测用户想要的文件名,并提供一个推荐列表供用户选择。 样例如下: Vim (Ctrl-P) Sublime ...
  • 利用Python实现模糊查找

    千次阅读 2020-08-02 23:05:27
    file_list 为要查找的列表列表里各个元素的格式为字典格式,查询字典中的关键字中是否包含要查找的元素,如果包含,将列表中的字典加入待返回列表。看懂代码之后,可根据自己的需求修改代码。重点在正则化表达式的...
  • 1. 仔细分析亚马逊查询详细界面可以看出来,主要关键部分有三个地方,这三个地方分别控制了查询列表的页面和关键字,所以修改这几个参数可以改变列表页数以及模糊查询的结果 ...page=3&keywords=Java&...
  • # 模糊匹配查询内容keyword是模糊查询关键字,list是查询出的列表,该函数用于验证查询的结果是不是 #都包含该关键字,如果都包含则返回True,否则返回False。 def fuzzy_match(self,keyword,list): flag='' ...
  • 文章目录数据类型1、列表2、元组3、字典3.1 定义字典3.2 添加3.3 删除3.4 查询3.6 修改3.7 遍历3.7.1 遍历键和值3.7.2 只遍历键3.7.3 只遍历值3.8 基于字典的模糊查找4、集合 1、列表 lists = ['a','b','c'] ...
  • 使用selenium+python操作table的查询结果

    千次阅读 2018-03-06 16:18:44
    判定输入的查询条件正确的匹配查询结果,项目使用的是模糊查询,且查询结果以列表的方式显示出来,简单的编写如下函数:def test_searchUser(self): #定义一个查询方法 self.logclass.logIn(self.URL,self....
  • 实例:模糊查询 def el_inList_eachEl(self,el,list): for i in list: if el in i: log1.info('查询元素【{0}】,列表查询为【{1}】,查询结果成功!!!'.format(el,i)) else: log1.error('查询元素【{0}】,...
  • 基本需求 编写一个查询员工信息表的程序,实现如下功能: (1)让用户输入不小于3个字符查询员工信息 (2)通过员工号或员工个人信息可以精确或模糊查询到员工信息 (3)输出员工信息 2.实现代码与注释 首先提供员工...
  • Python Cookbook

    2013-07-31 22:33:26
    3.7 日期的模糊查询 121 3.8 检查夏令时是否正在实行 123 3.9 时区转换 124 3.10 反复执行某个命令 125 3.11 定时执行命令 127 3.12 十进制数学计算 129 3.13 将十进制数用于货币处理 130 3.14 用Python实现...
  • python-docx:读取,查询以及修改 Microsoft Word 2007/2008 docx 文件。 python-pptx:可用于创建和修改 ppt 文件的 Python 库。 relatorio:模板化 OpenDocument 文件。 unoconv:在 LibreOffice/OpenOffice ...
  • ├─(79) 05 python s3 day51 模糊查询之万能的双下换线.avi ├─(80) day51课上所有.zip (16)\\python全栈day51-60\\python全栈s3 day52;目录中文件数:9个 ├─(81) 01 python s3 day52 上节知识回顾.avi ├─(82)...
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  • 老男孩python 四期

    2015-06-25 16:36:28
    ※读取员工信息数据库,支持模糊查询,支持动态添加、修改、删除员工信息 4、列表 5、元组、集合 6、字典的概念、语法、使用 7、程序实践 8、项目实践:编写信用卡ATM机程序,自动计息,自动扣款,带对账单功能 ...
  • python3.5实现购物车

    2017-05-10 17:31:00
    一、购物车实现: ...可以模糊查询已购买的商品并在终端打印。 充值:输入充值金额,对db.txt里的对应账户余额进行更改。  -源码:  db.txt dylan|123|19840|3 elaine|123|10000000...
  • Python Redis中Scan遇到问题

    千次阅读 2018-07-10 22:20:00
    1. scan_iter的模糊匹配的过滤器要正确,否则会带来很多无畏的查询, 例如:原本redis储存了a:b:c 而scan的时候多了空格 a: b:c 2. 有很多key要删除的时候使用 delete(*key)一次性删除key列表,而代替一个一个删除....
  • 05 模糊查询之万能的双下换线 第52章 01 上节知识回顾 02 ORM多表操作之一对多增加记录 03 ORM多表操作之一对多查询之对象查询 04 ORM多表操作之一对多查询之双下划线查询 05 ORM多表操作之多对多添加记录 06 ORM...
  • 3、我们需要在下拉文本框中输入关键字,来精准或模糊匹配查询第11条我们想要的数据。 测试分析: 1、这种文本选择下拉输入框不是普通的文本框,不能直接通过普通的send_keys来赋值; 2、这种不是完全的...
  • # 根据key模糊查询从redis中取出所有匹配的key,假设keys有上万吧,也可以更大 keys = redis_util.get_conn().keys('down:*') # 定义两个指针,用来对keys列表切片 start = 0 end = 0 while True: # 每次写入500条...
  • 从zabbix数据库中提取IP,有两种方法:(1)直接模糊查询hosts表:比如查询运维部门的ip:select host from hosts where name like "op%" order by host;完整代码如下:#!/usr/bin/envpython #-*-coding:utf-8...
  • uliweb-apijson Python 版 APIJSON,支持 MySQL, PostgreSQL, SQL Server, Oracle, SQLite 等 APIJSON Go 版 APIJSON,功能开发中...(不可用且长期未更新,期待热心开发者帮助完善或新增项目) APIJSONKOTLIN Kotlin ...

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