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全部 Python资讯动态 Python技术文章 Python学习常见问题 技术问答

    • 如何通过Anaconda管理Python包?

      Anaconda集成了常用的扩展包,能够方便地对这些扩展包进行管理,比如安装和卸载包,这些操作都需要依赖conda。conda是一个在Windows、Mac OS和Linux上运行的开源App包管理系统和环境管理系统,可以快速地安装、运行和更新App包及其依赖项。 查看全文>>

      Python技术文章2021-06-09 |传智教育 |Anaconda,Anaconda管理Python包

    • Python如何连连接MongoDB数据库?PyMongo常见语法

      Python是目前比较流行的程序设计语言,特别是在人工智能和大数据分析处理上,市场空间是比较大的。写此同时,MongDB是比较流行的NoSQL数据库的解决方案,两者结合使用的场景非常多。 查看全文>>

      Python技术文章2021-06-08 |传智教育 |Python如何连连接MongoDB数据库

    • ETL常见工具先容:Pantlo Kertle、Howk、lormi PowerCene及DataStage

      目前比较流行的ETL工具有Pantlo Kertle、Howk、lormi PowerCene及DataStage,对这些工具的先容如下。 查看全文>>

      Python技术文章2021-06-08 |传智教育 |Pantlo Kertle、Howk、lormi PowerCene及DataStage

    • ETL的全量加载、增量加载以及批量加载

      数据的加载是ETL的最后一个阶段,它的主要任务是将数据从临时数据表或文件中加载到指定的数据仓库中。-般来说,可以通过编写sQL语句和利用加载工具将数据加载到数据仓库中。ETL的数据加载和数据抽取类似,将数据加载到目标数据表或者数据仓库的过程中可分为全量加载、增量加载以及批量加载。下面详细先容一下ETL的全量加载、增量加载以及批量加载。 查看全文>>

      Python技术文章2021-06-08 |传智教育 |ETL的全量加载、增量加载以及批量加载

    • ETL如何进行数据的清洗转换?

      数据的清洗转换是指将抽取到的数据源表中的数据,根据数据仓库系统模型的要求进行数据的清洗、转换等操作,保证来自不同系统、不同格式数据的一致性和完整性,并且要按照业务要求加载到目标表。数据的清洗转换是ETL中最复杂的部分,主要任务是过滤掉不符合要求的数据。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。下面针对不符合要求的三大类数据进行详细先容。 查看全文>>

      Python技术文章2021-06-08 |传智教育 |数据的清洗转换

    • 浏览器可以通过WSGI请求动态资源吗?具体怎样操作?

      浏览器通过 WSGI 请求动态资源的过程可分为以下7个步骤: 查看全文>>

      Python技术文章2021-06-04 |传智教育 |浏览器通过WSGI请求动态资源的过程

    • ETL数据增量抽取的四种方式

      在ETL的使用过程中,数据的增量抽取比数据的全量抽取应用更广泛。要实现增量抽取,就要准确地捕获到数据库中数据源表数据的变化,因此捕获变化的数据是增量抽取的关键。数据的增量抽取有4种方式,具体如下。 查看全文>>

      Python技术文章2021-06-04 |传智教育 |ETL数据抽取的四种方式

    • Kettle的设计原则

      作为数据仓库和ETL的开发者,如果只想把时间用在创建BI解决方案上,那么任何用于App安装和配置的时间都是一-种浪费。例如,为了创建数据库连接,很多与Kettle类似的工具都要求用户手工输入数据库驱动的类名和JDBCURL连接串,虽然用户可以通过互联网搜索到这些信息,但这明显把用户的注意力转移到了技术方面,并非业务方面,而Kettle就是尽量避免这类问题出现。 查看全文>>

      Python技术文章2021-06-04 |传智教育 |Kettle的设计原则

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