21、整合Druid数据

1)、引入外部的数据源(Druid)<!--https://mvnrepository.com/artifact/com.alibaba/druid--><dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>druid</artifactId><version>1.1.10</version></dependency>2)、配置文件中切换默认的数据源spring.datasource.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/users?serverTimezone=GMTspring.datasource.username=rootspring.datasource.password=1234spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driverspring.datasource.type=com.alibaba.druid.pool.D...

20、Springboot 与数据访问(JDBC/自动配置)

简介:对于数据访问层,无论是SQL还是NOSQL,SpringBoot默认采用整合SpringData的方式进行统一处理,添加大量自动配置,屏蔽了很多设置。引入各种xxxTemplate,xxxRepository来简化我们对数据访问层的操作。对我们来说只需要进行简单的设置即可。我们将在数据访问章节测试使用SQL相关、NOSQL在缓存、消息、检索等章节测 整合最基本的JDBC数据源: pom.xml引入web、jdbc、mysql切记吧mysql的《scope》属性去掉 连接jdbc会自动装配到容器中spring:datasource:username:rootpassword:1234driver-class-name:com.mysql.cj.jdbc.Driverurl:jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/users?serverTimezone=GMT 测试: 默认使用:数据的相关配置都在:  类中1.x默认使用的是  数据源的自动配置:  &nbs...

文件动态打开获取数据

packagegui;importjava.awt.*;importjava.awt.event.*;importjava.io.*;importjava.util.Scanner;importjavax.swing.*;classguiTestextendsJFrameimplementsActionListener{privateJTextAreata=newJTextArea(50,80);privateJFileChooserjfc=newJFileChooser(newFile("."));privateJButtonbOpen,bSave;publicguiTest(){super("文档选择框应用程序");JScrollPaneps=newJScrollPane(ta);bOpen=newJButton("选取源文件");bSave=newJButton("存盘");JButtonbCount=newJButton("转换");//这个是自定义的按钮setLayout(newFlowLayout(FlowLayout.CENTER,15,10));add(ps);add(...

项目测试一 批量读取数据到数组

功能实现:通过Reader类方法每次读入一行数据,然后对该行的8列数据进行转换为double型,显示 (n列)通过readLine方法判断行是否读取完,进而判断有多少行 (m行)功能缺陷:虽然实现了对每一行数据按空格截取(使用正则可以区分多个空格),但是没有做到将数据读到二维数组中,然后对数据处理代码:packagecom.swust.file;importjava.io.*;publicclassfileTest{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsFileNotFoundException,IOException{//TODOAuto-generatedmethodstubtry{BufferedReaderbr=newBufferedReader(newFileReader("1.txt"));//reader类操作Stringstr="";//行列计数初始化intrank=0;intcoulumn=0;while((str=br.readLine())!=null){System.out.println(str);...

java 非缓冲与缓冲数据读取比较

首先不适用缓存技术,读取数据://非缓冲计时packagecom.swust;importjava.io.*;/**功能:创建一个程序,写10000个随机双精度的数到一个文件中,同时测试运用缓冲和非缓冲技术**读取数据,求平均数,进行这种操作所需要的时间*分析:*在写开始操作之前,先获取当前时间*再将它同操作结束后的时间作比较,以此判断各个操作的时间*实现:*仍使用两个类:*/publicclassflowTest{publicstaticvoidmain(String[]args){doublesum=0;try{longstart=System.currentTimeMillis();FileInputStreamfileIn=newFileInputStream("sample.ini");DataInputStreamin=newDataInputStream(fileIn);for(inti=0;i<10000;i++){sum+=in.readDouble();}in.close();longstop=System.currentTimeMillis();System...

java缓冲缓冲数据写入比较

//非缓冲计时packagecom.swust;importjava.io.*;/**功能:创建一个程序,写10000个随机双精度的数到一个文件中,同时测试运用缓冲和非缓冲技术*进行这种操作所需要的时间*分析:*写双精度数到磁盘中的代码和之前文章类似。在写开始操作之前,先获取当前时间*再将它同操作结束后的时间作比较,以此判断各个操作的时间*实现:*仍使用两个类:*/publicclassflowTest{publicstaticvoidmain(String[]args){try{longstart=System.currentTimeMillis();FileOutputStreamfs_out=newFileOutputStream("sample.ini");DataOutputStreamout=newDataOutputStream(fs_out);for(inti=0;i<10000;i++){out.writeDouble(Math.random());}out.close();longstop=System.currentTimeMillis();System.o...

java 文件操作 读取字节级数据(读取)

packagecom.swust;importjava.io.*;/**功能:按照双精度浮点型、整型、布尔型、字符型、和字符串型的顺序从名为sample.dat文件读取数据*分析:用FileInputStream类创建一个输出流的实例作为一个“流”*将该实例作为DataInputStream对象的输入*该对象调用各种方法实现从“流”读取的功能*图形:*sample.dat---->fs_out(FileOutputStream)------->out(DataOutputStream)*FileOutputStream类似一个底层函数,DataOutputStream为顶层函数,使用它作为一个桥梁输出到流*/publicclassflowTest{publicstaticvoidmain(String[]args){//TODOAuto-generatedmethodstubtry{FileInputStreamfs_in=newFileInputStream("sample.dat");DataInputStreamin=n...

java流和文件 保存字节级数据(写)

重要的知识点:流的概念: 从数据源到I/O类的输入流(in)      从I/O类到数据接收器的输出流(out)I/O包含子类较多的有四大家族:InputStream,OutputStream,Reader和Write类        InputStream,OutputStream类均为抽象类,也就是说不能用他们创建实例对象,必须子类化之后才能建立对象printStream是一个格式化的输出流,它含有如下形式的write()方法publicvoidwrite(intb)publicvoidwirte(byteb[],intoff,intlen);除了write()方法外,printStream还有两个主要方法,print()和println(),举例如下:System.out.println(“hellojava");System.out.print("x=",x);主要差别是:print()方法是先把字符保存到缓冲区,然后当遇到换行符""时再显示到屏幕上;而则是...

Mybatis根据数据库中的表自动生成Bean对象与Mapper文件 (小白式教程)

示例IDE采用IDEA//**********************华丽的分割线****************//1.新建一个java项目-->在Src目录下创建3个包(Package)与一个文件夹(Directory)Package(包)-①bean:存放自动生成的JavaBean②mapper:存放自动生成的mapper接口与对应的.xml文件③test:存放一个main方法用于执行自动生成操作Directory(目录)::lib:存放项目所需要导入的包 2.向lib导入所需的包(记得让项目关联上这4个包,教程结束处附上资源链接)3.右击Src目录-->new-->File(新建两个配置文件db.properties与config.xml)db.properties:用于存放链接数据库的基本配置信息config.xml:存放Mybatis相关配置信息配置文件代码:db.properties:jdbc.driver=com.mysql.jdbc.Driverjdbc.url=jdbc:mysql://localhost:3306/ssm_mybatis...

使用tushare获取股票实时分笔数据延时有多大

前几天分享了一段获取所有股票实时数据的代码,有用户积极留言,提出一个非常棒的问题:如果数据本生的延时非常严重,通过代码获取数据再快又有什么用呢?一直以来我也只是直观感觉延时并不是很长,但没有做过详细的统计,今天统计一下通过上一篇文章分享的方法获取的实时数据,究竟延时有多大。今天实验用的数据是今天(2017-12-12)使用服务器脚本获取的实时数据的一部分,一共筛选了268只股票,数据只是这一天中的一部分数据,由于开盘了以后才修改的脚本,数据大概从9:47开始,少了十几分钟的数据,但是不影响结果,本次实验用的数据以网盘链接的方式放在文末,感兴趣的朋友自己下载下来算一算看看延时是多少,注意有一个问题,由于数据源的数据大约3秒更新一次,但脚本每秒获取一次数据,所以有一些数据是重复的,需要把重复的数据滤掉,避免影响结果。 在这里贴出结果,其他没有贴出来的与图片上的类似,最小延时大多为1秒,2秒,3秒,少数为4秒,最小延时没有超过44秒的,最大延时在30秒左右,从均值来看,延时分布在3秒到5秒之间居多,感兴趣的朋友可以算一下中位数,众数,方差,标准差等等。不过从这个实验也可以得出一些结...

5行代码实现1秒内获取一次所有股票的实时分笔数据

 前两篇文章分别简单介绍了tushare这个财经数据接口包的使用,用起来很简单顺手,一两句代码就可以获取到你想的要的数据,但是有在群里经常看到说获取数据经常挂,延迟很严重等等,其实那是因为使用者没有好好去领悟和了解工具。片面两篇文章已经对tushare如何获取股票的历史数据和实时数据有过简单的介绍,没看过的朋友可以到微信公众号【数据之佳】点击往期文章就可以查看。上两篇文章只是向大家介绍了tushare这个工具,相信有不少对量化投资感兴趣,却不知道如何获取数据的朋友已经尝试过使用他来获取数据,但遗憾的是,如果不注意使用的技巧,你获取数据的脚本即使不经常挂,得到的数据质量也不高,尤其是实时分笔数据,上一篇文章展示的代码,获取一次所有股票的实时数据整整花了20秒的时间,遇到这种情况,可能很多人会想,是不是我的网速的问题,或者是数据服务器限制访问的频次导致的?所以只能退而求其次,自我安慰,有总比没有好。其实不然,我们使用tushare获取数据,器数据也是通过爬虫从各个数据服务器爬下来的,那么在代码访问数据的过程中,每一次访问都需要经过验证,就好像你需要从仓库中取一万个零件,你每一次...

python分别使用多线程和多进程获取所有股票实时数据

  前一天简单介绍了python怎样获取历史数据和实时分笔数据,那么如果要获取所有上市公司的实时分笔数据,应该怎么做呢? 肯定有人想的是,用一个列表存储所有上市公司的股票代号,然后无限循环获取不就得了吗? 现在深市和沪市的股票一共有3400多只,如果你真这样做的话,获取一次所有股票的实时数据需要十几二十秒的时间,甚至更多,而且非常容易因为等待超时而使程序挂掉,如果你的模型对实时数据的质量要求非常高,这肯定是不行的,即使不考虑数据质量,获取数据的脚本经常挂也是不行的。 那首先想到的是多线程和多进程。然而因为python全局解释锁的存在,在多线程情况下,即使是在多核cpu的情况下,也只能同时执行一个线程,即使如此,多线程获取一次所有股票实时数据所花的时间,依然比在一个大循环里面运用单线程少得多,这是因为python从网络获取数据存储到本地,是IO密集型任务,python多线程依然能很大程度上提高性能,具体细节在这里不多做介绍。 为了充分利用带宽资源,IO资源,在这里使用多线程和多进程两种方式获取股票数据, 首先我们需要有...

使用tushare获取股票历史数据和实时分笔数据

使用tushare获取股票历史数据和实时分笔数据 财经数据接口包tushare的使用(一)Tushare是一款开源免费的金融数据接口包,可以用于获取股票的历史数据、年度季度报表数据、实时分笔数据、历史分笔数据,本文对tushare的用法,已经存在的一些问题做一些介绍。 一:安装tushare为避免由于依赖包缺失导致安装失败,请先安装anaconda,百度网盘地址: 链接:http://pan.baidu.com/s/1qYDQUGs 密码:6wq8 安装直接一直下一步即可 安装完成之后,anaconda会自动配置环境变量,直接就可以用了,cmd打开命令行窗口,使用命令 pipinstalltushare 即可安装tushare 二:tushare的使用1、获取历史数据之get_hist_data 参数说明: •code:股票代码,即6位数字代码,或者指数代码(sh=上证指数sz=深圳成指hs300=沪深300指数sz50=上证50zxb=中小板cyb=创业板)&nbs...

Flashtext:大规模数据清洗的利器

 在这篇文章中,我们将介绍一种新的关键字搜索和替换的算法:Flashtext算法。Flashtext算法是一个高效的字符搜索和替换算法。该算法的时间复杂度不依赖于搜索或替换的字符的数量。比如,对于一个文档有N个字符,和一个有M个词的关键词库,那么时间复杂度就是 O(N) 。这个算法比我们一般的正则匹配法快很多,因为正则匹配的时间复杂度是 O(M*N)。这个算法和AhoCorasick算法也有一点不同,因为它不匹配子字符串。Flashtext算法被设计为只匹配完整的单词。比如,我们输入一个单词{Apple},那么这个算法就不会去匹配“IlikePineapple”中的apple。这个算法也被设计为首先匹配最长字符串。在举个例子,比如我们有这样一个数据集{Machine,Learning,MachineLearning},一个文档“IlikeMachineLearning”,那么我们的算法只会去匹配“MachineLearning”,因为这是最长匹配。这个算法我们已经在Githu...

2017数据科学报告:机器学习工程师年薪最高,Python最常用

  2017-11-0311:05数据平台Kaggle近日发布了2017机器学习及数据科学调查报告,针对最受欢迎的编程语言、不同国家数据科学家的平均年龄、不同国家的平均年薪等进行深度调查。此次调查共收到16000余份回复。以下「AI脑力波」小编对该报告数据进行了梳理编译,供大家参考。年龄从全球范围来看,本次调查对象的平均年龄在30岁左右。在不同的国家,数值会有所差异,加拿大接受问卷调查的平均年龄为34岁,而中国的机器学习从业者年龄的中位数是25岁。工作状态全球全职工作者为65.7%,其中中国为53.%,美国占比较高,达70.9%。职位数据科学领域可涵盖的工作非常多,包括机器学习工程师、数据分析师、数据科学家、软件开发人员、数据挖掘人员等。其中,数据科学家人数占比最高,达24.4%。软件开发人员/工程师位居第二,但人数仅占12.3%,数据分析师紧跟其后,以11.3%位列第三。年薪从全球来看,人们普遍认为“职业进修机会”比“薪酬福利”要更重要一些。数据科学人员的年薪中位数为$55,441。在中国,数据科学家的年薪中位数为$...
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