Denis

Question

Python
+1 ещё

Простой

Как автоматизировать запуск sql скриптов?

2 подписчика
более трёх лет назад
1668 просмотров

4

ответа

Answer 1 · 2022-06-14 13:57:48

Denis @denislysenko

data engineer

отрезок [5, 9]
то есть, от пяти до девяти НО НЕ ВКЛЮЧАЯ ДЕВЯТКУ
ТО ЕСТЬ, НАШ ОТРЕЗОК ЭТО = LEN([5, 6, 7, 8])

Ответ написан более двух лет назад

1 комментарий

Answer 2 · 2022-10-05 22:10:43

пример:

#предположем, что количество строк в таблице равно 5000
cursor.execute("select count(*) from login_id") # делаем запос на кол-во строк в таблице
row_count = cursor.fetchone() # значит переменная row_count будет равна (5000) 
print(row_count) #--> (5000) 
# то есть, row_count равна кортежу, в котором первым елементоя является число

#вывести значение 5000, можно просто сделав принт по нулевому индексу кортежа row_count
#вот так:
print(row_count[0]) #--> 5000

Answer 3 · 2022-09-25 00:41:42

import pandas
realty_df = pandas.read_csv('yandex_realty_data.csv')

filtered_objects_area = []
filtered_objects_price = []
filtered_objects_traffic = []
filtered_objects_address = []
filtered_objects_profits = []

for index in range(len(realty_df)):
    if (realty_df['floor'][index] == 1 and
        realty_df['area'][index] >= 40 and
        realty_df['price'][index] <= 190000 and
        realty_df['commercial_type'][index] in ['FREE_PURPOSE', 'RETAIL'] and
        realty_df['distance'][index] <= 6.7 and
        realty_df['already_taken'][index] == 0 and
        realty_df['competitors'][index] <= 1):
        filtered_objects_area.append(realty_df['area'][index])
        filtered_objects_price.append(realty_df['price'][index])
        filtered_objects_traffic.append(realty_df['traffic'][index])
        filtered_objects_address.append(realty_df['address'][index])
        filtered_objects_profits.append(realty_df['traffic'][index] * 
        18 * 1/225 * 0.1 * 21000 * 0.2 * 30 - (realty_df['price'][index] + 
        2 * 50000 * 1.43))

for index in range(len(filtered_objects_profits)):
    if filtered_objects_profits[index]   > 500000: #это и есть твое условие исходя из задачи
        print(filtered_objects_area) # выведет списоке данные из filtered_objects_area
        print(filtered_objects_price) # данные из filtered_objects_price
        print(filtered_objects_traffic) # теперь из filtered_objects_traffic
        print(filtered_objects_address) # из filtered_objects_address
        print(filtered_objects_profits) # и filtered_objects_profits
        print('----------')

Answer 4 · 2022-12-21 18:07:03

Если я правильно тебя понял, то вот пример:

data1 = {'115850341': 
                  {'spa_id': 115850341, 'mmr': 128.616106212139, 'season_number': 43, 'calibrationBattlesLeft': 0, 'number': 4639, 'skip': False, 'updated_at': '2022-12-19 16:56:44', 'neighbors': 
[{'spa_id': 115850341, 'mmr': 128.616106212139, 'season_number': 43, 'calibrationBattlesLeft': 0, 'number': 4639, 'skip': False, 'updated_at': '2022-12-19 16:56:44'}], 'nickname': 'sayuu', 'clan_tag': '-Q-'}
          , '154124495': 
                  {'spa_id': 154124495, 'skip': True, 'nickname': 'sayuuj', 'clan_tag': ''}, 
           '152552835': 
                  {'spa_id': 152552835, 'skip': True, 'nickname': 'Sayuuna_z', 'clan_tag': ''}}



you_dict_data = None

for i in data1:
  if data1[i]['nickname'] == 'sayuu':
    you_dict_data = data1[i]    


# теперь переменная you_dict_data содердит в себе запись с твоим аккаунтом и ты можешь работать с ней как с обычным словарем 
print(you_dict_data)  #{'spa_id': 115850341, 'mmr': 128.616106212139, 'season_number': 43, 'calibrationBattlesLeft': 0, 'number': 4639, 'skip': False, 'updated_at': '2022-12-19 16:56:44', 'neighbors': [{'spa_id': 115850341, 'mmr': 128.616106212139, 'season_number': 43, 'calibrationBattlesLeft': 0, 'number': 4639, 'skip': False, 'updated_at': '2022-12-19 16:56:44'}], 'nickname': 'sayuu', 'clan_tag': '-Q-'}

# вот так ты можешь получить доступ к своим данным
print(you_dict_data['nickname']) # "sayuu"
print(you_dict_data['clan_tag']) # "-Q-"

Вот как это будет выглядеть в твоем коде:

import requests
import json


def num():
    q = input('Введите ваш ник: ')
    url = 'https://tanksblitz.ru/ru/api/rating-leaderboards/search/?prefix='
    page = requests.get(url + q, headers = HEADERS)
    data1 = json.loads(page.text) 

    you_dict_data = None

    for i in data1:
      if data1[i]['nickname'] == 'sayuu':
        you_dict_data = data1[i]

    # теперь переменная you_dict_data содердит в себе запись с твоим аккаунтом и ты можешь работать с ней как с обычным словарем 
    print(you_dict_data)  #{'spa_id': 115850341, 'mmr': 128.616106212139, 'season_number': 43, 'calibrationBattlesLeft': 0, 'number': 4639, 'skip': False, 'updated_at': '2022-12-19 16:56:44', 'neighbors': [{'spa_id': 115850341, 'mmr': 128.616106212139, 'season_number': 43, 'calibrationBattlesLeft': 0, 'number': 4639, 'skip': False, 'updated_at': '2022-12-19 16:56:44'}], 'nickname': 'sayuu', 'clan_tag': '-Q-'}

    # вот так ты можешь получить доступ к своим данным
    print(you_dict_data['nickname']) # "sayuu"
    print(you_dict_data['clan_tag']) # "-Q-"

Answer 5 · 2022-04-18 16:17:27

можно передавать аргумент через командную строку с названием файла(argpars библиотека)

а можно например так:

def date_func():
    # эта функция должна возвращать дату в интовом формате формате 
    # например: 010122 
    # Но это только если есть определнная логика (например: файлы в эту папку добавляются только по средам)


df = pd.read_excel(f'C:\\Users\\РАБОТА\\ИСХОДНЫЕ ФАЙЛЫ\\{date_func}.xlsx')

А можно считывать названия всех файлов в этой папке, и выбирать те, где дата в названии будет максимальной