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  • 74LS163是具有同步清零功能的十六进制计数器,要想构成12进制计数器,采用清零的方法,应该在状态清零?答:1100Microsoft has emphasized time and time again that they will not ________ owners by releasing ...

    74LS163是具有同步清零功能的十六进制计数器,要想构成12进制计数器,采用清零的方法,应该在状态清零?

    答:1100

    Microsoft has emphasized time and time again that they will not ________ owners by releasing games that require additional hardware.

    答:alienate

    某虚拟存储器的用户编程空间共32个页面,每页为1KB,内存为16KB。假定某时刻一用户页表中已调入内存的页面的页号和物理块号的对照表如下: 页号 物理块号 0 6 1 5 2 10 3 4 4 7 则逻辑地址0A5C(H)所对应的物理地址是什么?

    答:2A5CH

    女,50岁,近2年来无明显诱因出现全身乏力、体重减轻、多饮、多尿。空腹血糖9.1 mmol/L,餐后2小时血糖13.8 mmol/L。最可能的诊断是

    答:2型糖尿病

    根据弗鲁姆的期望理论公式,一般说来,效价越高,期望值越大,激励的水平就越( )

    答:高

    以下哪些过程属于水体的物理自净过程(?)。

    答:天然水体对污染物的稀释、扩散 污染物在水体中的沉淀

    He who thinks but does not learn is in great ______.

    答:situation danger

    王羲之尺牍作品有( ?)

    答:《快雪时晴帖》 《频有哀帖》 《得示帖》 《远宦帖》

    不是直销银行的营销方式?

    答:电报

    当所测定的各工序的延续时间较短时,接续测时法较选择测时法方便

    答:×

    行政机关是完全不具备立法权的。()

    答:×

    具有256个结点的完全二叉树的深度为______

    答:9

    ZD6型电动转辙机采用锁闭方式

    答:内

    20世纪80年代以后,国际市场营销的发展进入( )

    答:全球营销阶段

    智育考核成绩和综合素质测评名次均在同年级同专业前10%的学生,可参评一等优秀学生奖学金

    答:错误

    1956年,在第六届国际高能物理会议上,()应邀在会上就“θ-τ之谜 ”及当时的粒子物理理论作了一个引介的报告。

    答:杨振宁

    MPCP有两种GATE操作模式分别是模式和模式

    答:初始化 普通

    咖啡种植园管理技术中,一般种植者会在咖啡树干周围以咖啡壳、稻壳、石块、干草等做覆盖。能有效抑制杂草生长,还可有效保持土壤水份。

    答:对

    中国大学MOOC: 扭转晶界是由 构成。

    答:螺型位错

    以下哪项不利于提高空气质量:

    答:关闭门窗

    外国人在中国境内对国家重点保护野生动物进行野外考察,必须经国务院野生动物行政主管部门或者其授权单位批准

    答:√

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  • 完美解决chrome无法开启同步功能

    千次阅读 2021-02-20 14:41:04
    出现了什么情况? 几天前为了清理一下电脑的垃圾内容,几乎把所有的应用的缓存都删除了 包括今日的主角:Chrome, 在清理完成后我重新在Chrome中登录Google账号(已有梯子)准备开始同步内容, 尽管我无数次地输入...

    出现了什么情况?
    几天前为了清理一下电脑的垃圾内容,几乎把所有的应用的缓存都删除了

    包括今日的主角:Chrome, 在清理完成后我重新在Chrome中登录Google账号(已有梯子)准备开始同步内容,

    尽管我无数次地输入Google账号,Chrome总是提示我

    连接到xxx@gmail.com失败,Request canceled

    为啥会这样?
    原因是Google的api
    [
    旧的:.ajax.googleapis.com,
    新的:
    .googleapis.com
    ]
    而新的API地址没有被包含在梯子的搭建范围内,导致同步请求被伟大的墙给拦住了

    如何解决?
    将新的API *.googleapis.com 加入到梯子的能爬的范围内,重新在Chrome中开启同步,然后按照步骤登录Google账号

    一切又都万事OK啦 👌🏿

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  • 我已经趟过这水了,下面是我的经验,另外我的公众号:乱买指南,感谢关注:NAS同步文件夹的功能想必是大部分烧NAS用户的最重要诉求,本人两个月前购入群晖DS218+,两个月的居家办公中,公司笔记本双向同步,家里台式...

    我已经趟过这水了,下面是我的经验,另外我的公众号:乱买指南,感谢关注:

    NAS同步文件夹的功能想必是大部分烧NAS用户的最重要诉求,本人两个月前购入群晖DS218+,两个月的居家办公中,公司笔记本双向同步,家里台式机本地局域网使用同步在NAS中的文件,别提多方便,多幸福了,于是复工时,又败了个8T酷狼,4G内存添砖加瓦,就在拾掇数据时,两个月工作备份的数据丢完了,且听我慢慢道来。。。。。

    1、Synology Drive关闭按需同步

    Synology Drive是群晖NAS同步文件的软件,在首次设置同步计划时,点到这一步,设置云端、本地需要同步的文件夹,设置没问题点下一步,在高级设置中有一个开关,我第一次用没注意:

    在同步模式下最后一项:“启用按需同步以节省硬盘空间”,这项坑爹的功能居然是默认开启的,我给你解释一下这功能是什么意思:打开后,对开启同步功能文件夹下的文件,只保留NAS那份,不会自动下载在本机,如果修改了NAS上文件,在外面通过本机访问同步文件夹,是不会下载的,这会存在什么问题呢,我讲下我的案例。

    我工作笔记本存着公司的文件,我通过同步工作文件夹,将我工作每日完成的文件上传到我的NAS中,我回家不用带笔记本,用家里台式机访问NAS中同步好的文件继续工作,我回到公司用笔记本,在家完成的文件是不会自动下载,会在文件上显示下面小云彩,打开会上网络下载昨天在家更新的数据,我公司内容表格、文档多,数据有可能会很大,公司内网打开非常慢。我这两个月都是通过台式机登NAS文件夹做事,上班之后我用笔记本,这两个月完成的东西都需要重新下载。

    这都不算什么,故事发生在我买了新硬盘之后,群晖NAS是Linux系统,转移数据有点麻烦,度娘搜了些文章,都是建议所有数据备份再转移数据换硬盘,我想我笔记本有备份,应该没问题,但是我笔记本是双向同步文件夹,所以我把这功能关(自)掉(作)就(聪)好(明),关掉后我把NAS home/Drive文件夹下备份的东西都删了,重新装Drive全部重新备份,万无一失了吧,结果隔天在办公室开这两个月用台式机完成的工作,只有文件夹,里面都是空的。。。我脑海一片空白,回想起买NAS之前的顾虑——为了保障数据而丢数据,愚蠢如我

    2、Cloud Sync XX云盘单向同步

    很多人选择NAS、XX云盘同步两份,强烈建议同步方向设置中的同步方向选为“仅上传本地更改”,这个功能是我在度娘过程中看到有用户云盘端删除,修改文件,对NAS中文件修改,进而对本地端数据修改,所以,云盘比较大,多存点吧,免得出问题影响效率,得不偿失。

    第三个注意点是,重要的文件夹备份,如果空间上可以接受,还是建议打开启用回收站功能,具体位置:控制面板--共享文件夹--自己选重点保护的文件夹--上面选编辑--启用回收站。

    总结:1、Synology Drive同步文件夹关闭“启用按需同步以节省硬盘空间”,除非有特别的使用场景;2、Cloud Sync关闭网络云盘修改NAS同步文件的权限;3、对NAS中重要文件夹增加回收站功能。

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  • 功能描述数据库间数据同步方式很多,在上篇博文中有总结。本文是用py程序实现数据同步。a数据库中有几十张表,要汇聚到b数据库中,且表结构一致,需要准实时的进行数据同步,用工具实现时对其控制有限且配置较繁琐,...

    功能描述

    数据库间数据同步方式很多,在上篇博文中有总结。本文是用py程序实现数据同步。

    a数据库中有几十张表,要汇聚到b数据库中,且表结构一致,需要准实时的进行数据同步,用工具实现时对其控制有限且配置较繁琐,故自写程序,可自由设置同步区间,记录自己想要的日志

    代码

    本代码实现功能简单,采用面向过程,有需求的同学可以自己优化成面向对象方式,在日志这块缺少数据监控,可根据需求增加。主要注意点:

    1、数据抽取时采用区间抽取(按时间区间)、流式游标迭代器+fetchone,避免内存消耗

    2、在数据插入时采用executemany(list),加快插入效率

    import pymysql

    import os

    import datetime,time

    def update_time(content):

    with open(filepathtime, 'w') as f:

    f.writelines(content)

    def recode_log(content):

    with open(filepathlog, 'a') as f:

    f.writelines(content)

    def transferdata():

    #1、获取需要抽取的表,抽取数据的时间点

    with open(filepathtime, 'r') as f:

    lines = f.readlines() # 读取所有数据

    print("需要同步的表信息",lines)

    for line in lines:

    startdatetime = time.strftime('%y-%m-%d %h:%m:%s',time.localtime(time.time()))

    tablename_list =line.split(',')

    #print(tablename_list)

    #print(tablename_list[-1])

    tablename_list[-1] = tablename_list[-1].replace('\n','')

    #print(tablename_list)

    tablename = tablename_list[0]

    updatetime = tablename_list[1]

    #print(tablename,updatetime)

    #2、抽取此表此时间点的数据,同步

    updatetime_s = datetime.datetime.strptime(updatetime, '%y-%m-%d %h:%m:%s')

    updatetime_e = (updatetime_s + datetime.timedelta(hours=1)).strftime("%y-%m-%d %h:%m:%s")

    #print(updatetime_s)

    #print(q_sql)

    db = pymysql.connect(host=host_o, port=port_o, user=user_o, passwd=passwd_o, db=db_o)

    cursor = db.cursor()

    q_sql = "select a,b,c from %s where c >= '%s' " % \

    (tablename, updatetime_s)

    #2.1 首先判断下原表中是否有待同步数据,若有则同步且更新同步的时间参考点,若没有则不同步且不更新同步的时间参考点

    try:

    cursor.execute(q_sql)

    results = cursor.fetchone()

    #print(results) #返回是元组

    #print("查询原表数据成功!",tablename)

    except baseexception as e:

    print("查询原表数据失败!",tablename, str(e))

    #记录异常日志

    updatetime_n = time.strftime('%y-%m-%d %h:%m:%s', time.localtime(time.time()))

    eachline_log = updatetime_n + '[erro]:' + tablename + str(e) + '\n'

    content_log.append(eachline_log)

    recode_log(content_log)

    db.close()

    if results:

    print("===============================================================================")

    print("有数据可同步",tablename)

    db = pymysql.connect(host=host_o, port=port_o, user=user_o, passwd=passwd_o, db=db_o, charset='utf8', cursorclass=pymysql.cursors.ssdictcursor)

    cursor = db.cursor()

    q_sql1 = "select a,b,c from %s where c >= '%s' and c < '%s' " % \

    (tablename, updatetime_s, updatetime_e)

    #print(q_sql1)

    result_list = []

    try:

    # startdatetime = time.strftime("%y-%m-%d %h:%m:%s", time.localtime())

    cursor.execute(q_sql1)

    #results = cursor.fetchall()

    # enddatetime = time.strftime("%y-%m-%d %h:%m:%s", time.localtime())

    # print(results) #返回是元组

    #使用流式游标迭代器+fetchone,减少内存消耗

    while true:

    result = cursor.fetchone()

    if not result:

    print("此区间无数据", q_sql1)

    break

    else:

    one_list = list(result.values())

    # print(result_list)

    result_list.append(one_list)

    print(result_list) #返回是列表

    #print("查询数据成功!", tablename)

    except baseexception as e:

    print("查询数据失败!", tablename, str(e))

    # 记录异常日志

    updatetime_n = time.strftime('%y-%m-%d %h:%m:%s', time.localtime(time.time()))

    eachline_log = updatetime_n + '[erro]:' + tablename + str(e) + '\n'

    content_log.append(eachline_log)

    recode_log(content_log)

    db.close()

    results_len = (len(result_list))

    if results_len>0:

    #3、将数据插入到目标表中,利用list提高插入效率

    i_sql = "insert into table_t(a,b,c) values (%s,%s,%s)"

    #print(i_sql)

    db = pymysql.connect(host=host_d, port=port_d, user=user_d, passwd=passwd_d, db=db_d)

    cursor = db.cursor()

    try:

    #startdatetime = time.strftime("%y-%m-%d %h:%m:%s", time.localtime())

    cursor.executemany(i_sql, result_list)

    db.commit()

    #enddatetime = time.strftime("%y-%m-%d %h:%m:%s", time.localtime())

    print("插入成功!",tablename)

    except baseexception as e:

    db.rollback()

    print("插入失败!", tablename,str(e))

    #记录异常日志

    updatetime_n = time.strftime('%y-%m-%d %h:%m:%s', time.localtime(time.time()))

    eachline_log = updatetime_n + '[erro]:' + tablename + str(e) + '\n'

    content_log.append(eachline_log)

    recode_log(content_log)

    db.close()

    enddatetime = time.strftime('%y-%m-%d %h:%m:%s',time.localtime(time.time()))

    #4、如果有数据同步,则更新参考点时间为下一个节点时间

    eachline_time = tablename+','+updatetime_e+'\n' #此时间点是下一个时间点updatetime_e

    content_time.append(eachline_time)

    print("更新表时间点",content_time)

    # 5、记录成功日志

    eachline_log = enddatetime + '[success]:' + tablename + '开始时间' + startdatetime + \

    '结束时间' + enddatetime + ',同步数据量'+str(results_len)+',当前参考点' + updatetime_e + '\n'

    content_log.append(eachline_log)

    print("日志信息",content_log)

    #print("===============================================================================")

    else:

    print("===============================================================================")

    print("无数据可同步",tablename)

    #db.close()

    enddatetime = time.strftime('%y-%m-%d %h:%m:%s', time.localtime(time.time()))

    # 4、如果无数据同步,则参考点时间不更新

    eachline_time = tablename + ',' + updatetime + '\n' #此时间点还是原时间updatetime

    content_time.append(eachline_time)

    print("不更新表时间点",content_time)

    # 5、成功日志信息

    eachline_log = enddatetime + '[success]:' + tablename + '开始时间' + startdatetime + \

    '结束时间' + enddatetime + ',同步数据量0'+ ',当前参考点' + updatetime_e + '\n'

    content_log.append(eachline_log)

    print("日志信息",content_log)

    #print("===============================================================================")

    #更新配置文件,记录日志

    update_time(content_time)

    recode_log(content_log)

    if __name__ == '__main__':

    filepathtime = 'd:/test/table-time.txt'

    filepathlog = 'd:/test/table-log.txt'

    host_o = 'localhost'

    port_o = 3306

    user_o = 'root'

    passwd_o = 'root@123'

    db_o = 'csdn'

    host_d = 'localhost'

    port_d = 3306

    user_d = 'root'

    passwd_d = 'root@123'

    db_d = 'csdn'

    content_time = []

    content_log = []

    transferdata()

    #每5分钟执行一次同步

    # while true:

    # transferdata()

    # time.sleep(300)

    table-time.txt配置文件,格式说明:

    每行包括源库表名、此表的最小时间time,以逗号分隔

    若多个表,可配置多个时间

    每次脚本执行后,同步更新时间time。时间间隔设置为1小时,可根据情况在updatetime_e中对增量进行修改

    table-log.txt

    记录每次同步任务执行的结果,或执行中发生异常的日志

    此文件需要定期进行清理

    到此这篇关于python实现不同数据库间数据同步功能的文章就介绍到这了,更多相关python实现数据同步内容请搜索萬仟网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持萬仟网!

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