Python面试综合--DB相关关系型数据库：MySQL,Oracle,Postgrel, MariaDB, SQL Server等优点
易用性：都是使用表结构，格式一致，支持sql语言支持复杂查询：多表连表查询缺点
读写性能较差，海量数据时瓶颈出现灵活度不高高并发情况下硬盘IO出现瓶颈非关系型数据库（Not Only SQL):Redis,Memcached, MongoDB,
1. CORS请求分类浏览器一般将CORS请求分为两类：简单请求（simple request）和非简单请求（not-so-simple request）。只要同时满足以下两大条件，就属于简单请求：（1）请求方法仅属于 HEAD、GET、POST 其中一种（2）HTTP头部仅包含以下字段：AcceptAccept-LanguageContent-LengthLast-Event-IDContent
[pageup] [pagedown] 等按 键的功能来往前往后翻看文件，更容易用来查看一个文件的内容！除此之外，在 less 里头可以拥有更多的搜索功能，不止可以向下搜，也可以向上搜。1．命令格式：less [参数] 文件 2．命令功能：less 与 more 类似，但使用 less 可以随意浏览文件，而 more 仅能向前移动，却不能向后移动，而且 less
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2024-07-26 07:53:21
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Sorl和ES 区别： 1.当实时简历索引的时候，sorl会产生阻塞而es不会，es查询性能要高于sorl。 2.在不断动态添加数据的时候，sorl的检索效率会变的底下而es没有什么变化。 3.Sorl利用zookeeper进行分布式管理，而es自身带有分布式管理功能。 Sorl一般都要部署到web服务器上，比如Tomcat。启动tomcat的时候需要配置Tomcat与sorl的关联。 4.Sor
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2024-07-06 19:35:55
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# 深入了解jquery scroll指定高度
在Web开发中，经常会遇到需要在页面滚动时触发特定功能的情况。jQuery是一个非常流行的JavaScript库，它提供了许多方便的方法来处理DOM操作，包括处理滚动事件。本文将介绍如何使用jQuery来指定页面滚动的高度，并且附带代码示例。
## jQuery Scroll指定高度
在jQuery中，我们可以使用`scrollTop()`方法
原创
2024-04-23 04:07:05
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目录ES-Python查询语句1. 基本查询2. 过滤路径3. 切片查询4. 模糊查询match5. 模糊查询match_phrase6. 精准单值查询term7. 精确多值查询terms8. 多字段查询multi_match9. 前缀查询prefix10. 通配符查询wildcard11. 正则查询regexp12. 多条件查询bool13. 存在字段查询exists14. 大于小于查询15.
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2023-07-28 14:29:43
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上一篇简单说了下 ES 在 Python 的增删改查，手把手教你使用Flask搭建ES搜索引擎(预备篇)。现在正式进入主题：开始使用 Flask 搭建 ES 搜索。 1
配置文件Config.py#coding:utf-8
import os
DB_USERNAME = 'root'
DB_PASSWORD = None # 如果没有密码的话
DB_HOST = '127.0.0.
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2024-06-19 15:29:37
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# Python中的Elasticsearch查询
Elasticsearch是一个开源的分布式搜索引擎，常用于构建实时的搜索、分析和可视化应用程序。在Python中，我们可以使用elasticsearch-py库来与Elasticsearch进行交互，执行各种查询操作。
## 安装elasticsearch-py库
在使用elasticsearch-py之前，需要先安装该库。可以通过pip
原创
2024-07-09 05:57:47
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zapi_elastic_searchpython快速操作ElasticSearch的组件项目地址：https://github.com/zhangdapeng520/zapi_elastic_search一、快速入门案例安装pip install zapi_elastic_search增删改查案例# 使用python操作ElasticSearch
from zapi_elastic_search
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2023-08-26 08:34:42
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# Python中的Elasticsearch查询
Elasticsearch是一个流行的开源搜索引擎，它提供了强大的全文搜索和分析功能。它使用JSON格式来存储和检索数据，并且具有分布式和高可用性的特点。在Python中，我们可以使用官方提供的elasticsearch-py库来与Elasticsearch进行交互。
本文将介绍如何在Python中进行Elasticsearch查询，包括基本
原创
2023-08-15 16:54:18
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es 数据库Elasticsearch是一个开源的高扩展性搜索引擎，它可以快速地存储、搜索和分析大量的数据。 使用Python语言和Elasticsearch，可以轻松地创建和操作“数据库”和“数据库表”，而且具备分布式和高扩展性的特点，适用于大规模数据存储与搜索场景。ES数据库保存数据的格式是文件形式的吗？ES是一种文档数据库，它并不像关系型数据库一样将每张表的每条记录都保存在表里面，而是将所有
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2024-08-26 17:27:37
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不同的分页方式，适合不同的场景：查询方式数据量实时查询排序跳页适用场景from+size浅分页小支持支持支持实时查询，跳页查询scroll标准方式大不支持支持不支持深度分页，有序的批量查询scroll-scan 滚动扫描大不支持不支持不支持深度分页，无序的批量查询search_after 分页大支持支持不支持深度分页，数据批量导出from+size浅分页适合数据量小的场景，可以用于实时搜索场景，也
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2024-01-14 20:25:37
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1.添加索引示例代码1：from elasticsearch import Elasticsearch
es = Elasticsearch(hosts='http://127.0.0.1:9200')
# print(es)
doc = {
"mappings": {
"properties": {
"grade": {
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2023-08-20 21:34:41
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Elasticsearch 是一个开源的搜索引擎，建立在一个全文搜索引擎库 Apache Lucene 基础之上。 Lucene 可能是目前存在的，不论开源还是私有的，拥有最先进，高性能和全功能搜索引擎功能的库。但是 Lucene 仅仅只是一个库。为了利用它，你需要编写 Java 程序，并在你的 java 程序里面直接集成 Lucene 包。 更坏的情况是，你需要对信息检索有一定程度的理解才能明白
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2024-04-21 16:04:42
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什么是ElasticSearch？ElasticSearch(ES)是一个建立在Apache Lucene之上的高度可用的分布式开源搜索引擎。它基于Java构建的，因此可用于许多平台。数据以JSON格式非结构化存储，这也使其成为一种NoSQL数据库。与其他NoSQL数据库不同，ES还提供搜索引擎功能和其他相关功能。ElasticSearch用例ES可用于多种目的，下面给出了其中的几个：你运营着提供
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2024-07-12 12:24:17
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python 进行es聚合查询terms分组，定义聚合名称group_by_name# terms分组，定义聚合名称group_by_name
query={
"aggs":{
"group_by_name":{
"terms":{
"field":"gender.keyword"
}
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2023-06-26 11:58:07
281阅读
# Python查询Elasticsearch Index
## 引言
Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎，能够处理大量的数据，并提供快速的搜索功能。它常用于构建实时的数据分析和搜索应用程序。
在本文中，我们将学习如何使用Python查询Elasticsearch索引。我们将使用elasticsearch-py库，它是一个用于与Elasticsearch通信的Pyth
原创
2024-01-29 04:19:21
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# ES Python Bulk 查询的科普文章
## 引言
在大数据时代，Elasticsearch（ES）作为一个强大的搜索引擎，得到了广泛应用。使用Python与ES进行交互时，批量查询（Bulk Query）能够显著提高数据处理效率。本文将深入探讨如何使用Python进行ES的批量查询，并提供代码示例。
## Elasticsearch的基本概念
Elasticsearch是一个基于L
原创
2024-08-17 07:38:53
82阅读
1. 建立连接from elasticsearch import Elasticsearch
es = Elasticsearch(["localhost:9200"])2. 查询所有数据# 方式1：
es.search(index="index_name", doc_type="type_name")
# 方式2：
body = {
"query":{
"match_
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2024-06-29 12:28:07
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# Python中的分组查询
在数据处理和分析过程中，我们经常需要对数据进行分组查询，以便更好地理解数据之间的关系和规律。在Python中，我们可以利用各种工具和库来实现分组查询，其中最常用的是pandas库。pandas是一个强大的数据处理库，提供了丰富的功能来帮助我们对数据进行分组查询。
本文将介绍在Python中如何使用pandas库进行分组查询，并通过实际代码示例来演示具体的操作步骤。
原创
2024-06-27 04:44:50
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