微软的ReportingServices逐渐被大众熟悉并接受。以前做过ReportingServices的项目，但是总结的不多。最近看到越多越多的报表项目是用ReportingServices来做，走出去看看才知道别人在做什么。今天要涉及到的主题是ReportingServicesExtension，报表扩展。其实我是要搭建一个报表设计，开发的工具箱。在以前的一篇文章中，提到过用ReportingServices+Remoting做的报表设计平台。Remo
系统 2019-08-12 01:32:33 2219
单变量6.1101,17.5925.5277,9.13028.5186,13.6627.0032,11.8545.8598,6.82338.3829,11.8867.4764,4.34838.5781,126.4862,6.59875.0546,3.81665.7107,3.252214.164,15.5055.734,3.15518.4084,7.22585.6407,0.716185.3794,3.51296.3654,5.30485.1301,0.5
系统 2019-09-27 17:56:53 2218
Python开发中时长遇到要下载文件的情况，最常用的方法就是通过Http利用urllib或者urllib2模块。当然你也可以利用ftplib从ftp站点下载文件。此外Python还提供了另外一种方法requests。下面来看看三种方法是如何来下载zip文件的：方法一：importurllibimporturllib2importrequestsprint"downloadingwithurllib"url='//www.jb51.net//test/dem
系统 2019-09-27 17:56:42 2218
网上有许多方法提到要用append或者loc直接赋值，但是我运行发现都不行，不知道为啥。我是想把原dataframe中的几行提出来放到新的dataframe中。方法如下：#按照原dataframe的列标题创建新的dataframeNewDataFrame=pd.DataFrame(columns=OriginalDataFrame.columns.values)#i为要提取的行号row=OriginalDataFrame.loc[[i]]frames=[N
系统 2019-09-27 17:54:37 2218
在Django2.2+python3.7环境下,使用MySQL作为数据库引擎,执行makemigrations会出现AttributeError:'str'objecthasnoattribute'decode'错误.初步推断是因为使用PyMySQL代替mysqlclient的原因,而django本身的代码都是针对mysqlclient写的.PyMySQL这里传入的会是一个str类型,而str类型没有decode方法所以报错.在网上找到了一个暂时的解决方法
系统 2019-09-27 17:53:35 2218
前言random是Python中与随机数相关的模块，其本质就是一个伪随机数生成器，我们可以利用random模块基础生成各种不同的随机数，以及一些基于随机数的操作。生成随机数相关生成0~1之间的浮点数importrandomr=random.random()print(r)r=random.random()print(r)示例结果：0.99282495336930850.474901555446297生成指定范围内的浮点数importrandomr=rand
系统 2019-09-27 17:53:07 2218
假设学生系统中数据为固定格式：(名字，年龄，性别，邮箱)('jack','16','male','jack3001@gmail.com')('eric','17','male','eric@qq.com')('xander','16','female','lucy123@yahoo.com')方案一：fromenumimportIntEnumNAME,AGE,SEX,EMAIL=range(4)s=('jim','16','male','jim8721@g
系统 2019-09-27 17:52:20 2218
参数混合调用顺序用法：函数中参数顺序为：普通参数，收集参数，关键字参数，关键字收集参数，其顺序不能颠倒，颠倒会报错。普通参数、关键字参数可以有n个，对量没有具体要求，收集参数和关键字收集参数要么没有，要么有且只有一个。定义def函数名（普通参数，收集参数（*args），关键字参数，关键字收集参数（*args））语句块例子：
系统 2019-09-27 17:50:46 2218
目录1、常见并发类型2、同步版本3、多线程4、异步IO5、多进程6、总结1、常见并发类型I/O密集型：蓝色框表示程序执行工作的时间，红色框表示等待I/O操作完成的时间。此图没有按比例显示，因为internet上的请求可能比CPU指令要多花费几个数量级的时间，所以你的程序可能会花费大部分时间进行等待。CPU密集型：IO密集型程序将时间花在cpu计算上。常见并发类型以及区别：2、同步版本我们将使用requests访问100个网页，使用同步的方式，request
系统 2019-09-27 17:50:10 2218
文章目录01|简介02|安装2.1Windows下安装03|简单使用3.1编译3.2Python示例3.3C#示例01|简介Protobuf（ProtocolBuffers），是Google开发的一种跨语言、跨平台的可扩展机制，用于序列化结构化数据。与XML和JSON格式相比，protobuf更小、更快、更便捷。protobuf目前支持C++、Java、Python、Objective-C，如果使用proto3，还支持C#、Ruby、Go、PHP、Java
系统 2019-09-27 17:47:54 2218
