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  • 这是用于存储来自自动数据收集器的数据数据存储库。 单个数据目录用于所有数据收集设备,文件以CSV格式放置在该目录中。 使用以下文件命名约定,将数据收集器的唯一标识码用作CODE,将年份数据作为YEAR收集,将...
  • 认真生活每一天,认真敲好每一行代码,为了未来的小公主,好好学习,天天向上~一、先讲讲json的出现,就要先讲讲序列化1.序列化(Serialization):...2.为什么要用json传输数据,这里就要比较两种传输数据的方式:...

    认真生活每一天,认真敲好每一行代码,为了未来的小公主,好好学习,天天向上~

    一、先讲讲json的出现,就要先讲讲序列化

    1. 序列化(Serialization):将对象的状态信息转换为可以存储或可以通过网络传输的过程,传输的格式可以是JSON、XML等。反序列化就是从存储区域(JSON,XML)读取反序列化对象的状态,重新创建该对象。

    2. 为什么要用json传输数据,这里就要比较两种传输数据的方式:xml和json。它们之间有什么区别呢?

    JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。易于人阅读和编写。同时也易于机器解析和生成。

    XML 全称是可扩展标记语言(EXtensible Markup Language),是一种类似与HTML的语言,是被设计用来描述数据的语言,重量级。

    JSON和XML的轻/重量级的区别在于:JSON只提供了整体解析方案,而这种方法只在解析较少的数据时才能起到良好效果;而XML提供了对大规模数据的逐步解析方案,这种方案很适用于对大量数据的处理。

    Python2.6开始加入了JSON模块,无需另外下载,Python的Json模块序列化与反序列化的过程分别是 encoding和 decoding。

    encoding:把一个Python对象编码转换成Json字符串。

    decoding:把Json格式字符串解码转换成Python对象

    从python转为json的官方数据格式为:

    PythonJSONdictobject

    list, tuplearray

    str, unicodestring

    int, long, floatnumber

    Truetrue

    Falsefalse

    Nonenull

    从json转为python的官方数据格式为:

    JSONPythonobjectdict

    arraylist

    stringunicode

    number (int)int, long

    number (real)float

    trueTrue

    falseFalse

    nullNone

    二、基于Python的第三方库

    实际上JSON就是Python字典的字符串表示,但是字典作为一个复杂对象是无法直接转换成定义它的代码的字符串,Python有一个叫simplejson的库可以方便的完成JSON的生成和解析,这个包已经包含在Python2.6中,就叫json 主要包含四个方法: dump和dumps(从Python生成JSON),load和loads(解析JSON成Python的数据类型)dump和dumps的唯一区别是dump会生成一个类文件对象,dumps会生成字符串,同理load和loads分别解析类文件对象和字符串格式的JSON。

    1. Python2.6自带json库

    (1) dumps(dump)方法:对简单数据类型encoding;

    (2)loads(load)方法:处理简单数据类型的decoding(解码)转换

    json库的方法:json_str1 = '{"name":"test", "type":"haha"}'

    json_struct1 = json.loads(json_str1) #个人觉得load()=JSONDecoder().decode()

    json_decode_struct = json.JSONDecoder().decode(json_str1)

    json_struct2 = {'name':'test', 'type':'haha'}

    json_str2 = json.dumps(json_struct2)

    json_encode_str = json.JSONEncoder().encode(json_struct2)

    2. simple库

    simplejson库就是Python2.6自带的json库

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  • 以下内容转载自:www.merrymart.net/bbs/MS SQL Server 中用于日期时间存储的有两种数据类型:datetime,samlldatetime,所占的存储空间分别是8字节与4字节。datetime数据类型在 MS SQL Server内部是采用两个4字节的...

    以下内容转载自:www.merrymart.net/bbs/

    MS SQL Server 中用于日期时间存储的有两种数据类型:datetime,samlldatetime,所占的存储空间分别是8字节与4字节。

    datetime数据类型在 MS SQL Server内部是采用两个4字节的整数存储的,取值范围是1753-1-1到9999-12-31,时间可以精确到300分之一秒,按照.000, .003, 或 .007 秒四舍五入。第一个4字节存储从基点日期(1900-1-1)之前或之后的数值,基点日期是系统内部参照日期。如果输入的日期早于1753-1-1将不能写入数据库。剩下的4字节用来存储在基点日期的午夜后的毫秒数。

    smalldatetime数据类型存储时间与日期的精度小于datetime,取值范围是1900-1-1到2079-6-6,时间可以只精确到分钟。 SQL Server使用2个2字节的整数来存储它。第一个2字节存储从基点日期(1900-1-1)的天数,另一个2字节存储从基点日期午夜开始计算的分钟数。

    所以从内部存储上分析,MS SQL Server对日期时间的存储上是不区分12小时或24小时的,但我们在输入的时候可以按照12小时计时方式或24小时计时方式表示的。

    SQL Server 2000 能够识别如下加了单引号的字符串,中括号表示其中内容可选。
    14:30
    14:30[:20:999]
    14:30[:20.9]
    4am
    4 PM
    [0]4[:30:20:500]AM
    我们也可以指定AM,PM后缀表明时间是中午12:00的之前还是之后,AM,PM大小写无关。
    小时也可以被指定12小时或24小时表示方式的,如下是小时的数值如何被系统解析的:
       1)数值0表示午夜后的那个时刻,而不论我们是否有AM后缀。0 PM是错误的写法。
       2)如果没有AM,PM后缀,数值1--11表示中午之前的小时,这个时候等同于在数值后加AM后缀。如果1--11后是PM后缀则表示中午后的时间。
       3)小时数值12如果没有AM,PM后缀表示中午时刻。12AM表示午夜的开始时刻,12PMb表示中午开始时刻。如:12:01是中午后的1分钟,同12:01PM相通,而12:01AM表示午夜后的1分钟。时间表示: 12:01 ,00:01 或00:01AM表示的是同一时间。
       4)如果不指定AM,PM后缀,13--23表示中午后的时间,这个时候你也可以加上PM后缀表示:13PM--23PM。我们是不能指定13AM--23AM 的。
       5)使用24表示时间是无效的,可以用12:20AM 或 00:00 来表示午夜.毫秒可以用带有冒号(:)或点号(.)来表示。如果带有冒号,数值意味着千分之一秒;如果用带有点号方式表示,一个点号表示十分之一秒,两个点号表示百分之一秒,三个点号表示千分之一秒。如:12:30:20:1表示12:30分后,过了20秒加上千分之一秒。12:30:20.1表示12:30分后,过了20秒加上十分之一秒。

     

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  • 在Python开发中,数据存储、读取是必不可少的环节,而且可以采用的存储方式也很多,常用的方法有json文件、csv文件、MySQL数据库、Redis数据库以及Mongdb数据库等。1. json文件存储数据json是一种轻量级的数据交换...

    在Python开发中,数据存储、读取是必不可少的环节,而且可以采用的存储方式也很多,常用的方法有json文件、csv文件、MySQL数据库、Redis数据库以及Mongdb数据库等。

    1. json文件存储数据

    json是一种轻量级的数据交换格式,采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据,可以轻松解决py2和py3的编码问题,内容结构类似于python中的字典和列表,层次结构简洁而清晰,易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成,并有效地提升网络传输效率。

    2. csv文件

    Python可以将数据存储为CSV文件格式,我们可以用excel打开CSV文档,进行数据的浏览,十分方便,以下是将数据存储到test.csv文件的相关实例:

    importpandas as pd

    list=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]

    name=["id’,’uid’,’time’]

    test=pd.DataFrame(columns=name,date=list)

    test.to_csv("E:/test.csv’)

    3. MySQL数据库

    MySQL数据库存储方式是使用Python数据存储最常用的存储方式,Python标准数据库接口为Python DB-API,Python DB-API为开发人员提供了数据库应用程序接口,MySQLdb 是用于Python链接Mysql数据库的接口。MySQL数据库存储过程是引入API模块、获取与数据库的连接、执行SQL语句和存储过程,最后关闭数据库连接。

    4. Redis数据库

    使用Python数据存储为Redis数据库,优点是方便、速度快,但是取出的数据是二进制数据,一般需要转为字符串再操作,以下是具体实例:

    importredis

    client= redis.Redis(host='lcoalhost', port=8080)

    client.set('nums', [6,7,8,5,4])

    result= client.get('name')

    pipe=client.pipeline()

    pipe.set('name', 'oldboy')

    pipe.execute()

    5. Mongdb数据库

    使用Python数据存储为Mongdb数据库,优点是不在乎数据结构,需要注意的是取出来的时候需要写个脚本整理一下,以下是具体实例:

    importpymongo

    client= pymongo.MongoClient('localhost', 8080)

    test1_db=client.test1

    sheet_stu=db.stu

    info= {name:'oldboy',age:30}

    info_id=stu.insert_one(info).inserted_id

    cur_list= [cur for cur instu.find()]

    count= stu.count()

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  • 数据库存储模型-数据存储

    千次阅读 2018-04-25 10:20:58
    按照存储模型来说分为以下4类。 键值存储 列式存储 文档存储 图形存储 键值模型 键值数据模型的主要思想来自于哈希表:在哈希表中有一个特定的key和一个value指针,指向特定的数据。键值模型对于海量数据存储...

    按照存储模型来说分为以下4类。

    键值模型

    键值数据模型的主要思想来自于哈希表:在哈希表中有一个特定的key和一个value指针,指向特定的数据。键值模型对于海量数据存储系统来说,最大的优势在于数据模型简单,易于实现,非常适合通过key对数据进行查询和修改等操作。但是若对整个海量数据存储系统需要更侧重于批量数据的查询,更新操作,键值数据模型则在效率上处于明显的不足。同样的,键值存储不支持特别复杂逻辑的数据操作。

    1)Redis

    Redis在本质上是一个键值模型的内存数据库,整个数据库加载在内存中进行数据操作,并定期通过异步操作把数据库数据写回到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作,Redis的性能非常出色,每秒可以处理超过10万次读写操作。Redis的出色之处不仅仅是性能,其最大特色是支持诸如链表和集合这样的复杂数据结构,而且还支持对链表进行各种操作。

    主要缺点是:数据库容量受到物理内存的限制,不能简单地用作大量数据的高性能读写,而且他没有原生的可扩展机制,不具有可扩展能力,要依赖于客户端来实现分布式读写。因此,Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。
    redis数据结构底层原理可以参考:redis底层原理

    2)Dynamo

    Dynamo是Amazon提出的一个分布式键值存储系统,它具有高度可用,可升级的分布式数据存储中心。Dynamo是一个动态自适配的分布式系统。存储节点可以简单地从Dynamo上添加和删除,而不需要任何人工的划分和重新分配。

    作为一个商业应用,Dynamo并没有公开技术文档和源代码。了解更多可以参考:Amazon Dynamo系统架构

    列式存储

    列式存储主要使用类似于表这样的传统数据模型,但是它并不支持类似表连接这样的多表操作,它的主要特点是在存储数据时,主要围绕着列,而不像传统的关系型db那样根据行进行存储。也就是说,属于同一列的数据尽可能的存储在硬盘同一页中,而不是将属于同一行的数据存放在一起,这样将会节省大量的I/O操作。

    大多数列式数据库都支持”列族“这个特性,所谓列族即将多个列并为一个组。总之,这种数据模型的优点是比较适合数据分析和数据仓库这类需要迅速查找且数据量大的应用。

    1)BigTable

    Bigtable是一个为管理大规模结构化数据而设计的分布式存储系统,可以扩展到PB级数据和上千台服务器。
    本质上说,Bigtable是一个键值(key-value)映射。按作者的说法,Bigtable是一个稀疏的,分布式的,持久化的,多维的排序映射。

    来看看多维、排序、映射。Bigtable的键有三维,分别是行键(row key)、列键(column key)和时间戳(timestamp),行键和列键都是字节串,时间戳是64位整型;而值是一个字节串。可以用 (row:string, column:string, time:int64)→string 来表示一条键值对记录。

    例子:

    table{  
      // ...  
      "aaaaa" : { //一行  
        "A:foo" : { //一列  
            15 : "y", //一个版本  
            4 : "m"  
          },  
        "A:bar" : { //一列  
            15 : "d",  
          },  
        "B:" : { //一列  
            6 : "w"  
            3 : "o"  
            1 : "w"  
          }  
      },  
      // ...  
    }  

    查询时,如果只给出行列,那么返回的是最新版本的数据;如果给出了行列时间戳,那么返回的是时间小于或等于时间戳的数据。比如,我们查询”aaaaa”/”A:foo”,返回的值是”y”;查询”aaaaa”/”A:foo”/10,返回的结果就是”m”;查询”aaaaa”/”A:foo”/2,返回的结果是空。

    2)Cassandra与Hbase

    Cassandra项目是Facebook于2008年开发出来的。Hbase全称为Hadoop Database,是一个构建在Apache Hadoop上的 列式数据库。Hbase有很好的扩展性,被认为是Bigtable的一个克隆,可以存储数以亿计的行。

    Cassandra和Hbase的数据模型都借鉴自google的bigtable:每一行数据的各项被存储在不同的列中,这些列的集合称为列族。而每一列中每一个数据都包含一个时间戳属性,这样列中的同一个数据项的多个版本都能保存下来。

    文档存储

    文档存储的目标是在键值存储方式(提供高性能和高伸缩性)和传统的关系数据系统(丰富的功能)之间架起一个桥梁,集两者的优势于一身。其数据主要以JSON或者类JSON格式的文档来进行存储,是有语义的。文档型数据库可以看做是键值数据库的升级版,允许在存储的值中再嵌套键值,且文档存储模型一般可以对其值创建索引方便上层应用,而这一点是普通键值数据库无法支持的。

    1)MongoDB

    MongoDB是一种可扩展,高性能,开源的面相文档的数据库,采用c++开发。它介于关系数据库和非关系数据库之间。MongoDB支持的数据结构非常松散,是类似JSON的BJSON格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。其最大特点是支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言。

    它只要解决的是海量数据的访问效率问题,当数据量达到50G以上时,他的数据库访问速度是MySQL的10倍以上。
    了解更多看可以查看:图解MongoDB原理

    2)CouchDB

    CouchDB是Apache组织发布的一款NoSQL开源数据库项目,是面向文档数据类型的Nosql,它由Enlang编写而成,使用JSON格式保存数据。他的数据结构很简单,字段只有三个:文档ID,文档版本号和内容。

    它的优势在于:他的数据存储格式是JSON,而JSON作为一种文本数据可以广泛用于多种语言模块之间的数据传递,便于学习。

    图形存储

    采用图结构存储数据可以应用图论算法进行各种复杂的算法,如最短路径,集中度测量等。

    1)Neo4J

    它是一个嵌入式,基于磁盘的,支持完整实物的JAVA持久化引擎。它采用图结构而不是表结构存储数据。Neo4J可以支持大规模可扩展性,在一台机器上可以处理数10亿节点,关系或者属性的图形结构,也可以扩展到多台机器并行运行。

    图形数据库善于处理大量复杂,互连结,低结构的数据。这些数据变化迅速,需要频繁的查询。它重要解决传统关系数据库在查询时需要进行大量表连接而出现性能衰退的问题。
    了解更多可以查看:neo4j-底层存储结构分析

    2)GraphDB

    GraphDB是2007年Sones公司开发的一款企业图形数据存储系统。它使用c#开发。GraphDB的一大优势是善于处理一类特定的问题:数据集包含了大量的关系,处理这些数据时需要快速高效的遍历这些关系。

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  • 使用Shared Preferences存储数据

    千次阅读 2013-06-22 22:03:35
    注意不能用于存储敏感信息,因为它是暴露的(不安全的,当然也可以使用权限来控制,但不提倡)。  SharedPreferences使用键值的形式来存储数据,可以对常用数据类型boolean、float、int、long以及Str
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