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轻量级.NET ORM、高性能.NET ORM 之 SqlSugar 开源ORM

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3.0最新API： http://www.cnblogs.com/sunkaixuan/p/5911334.html 1、前言/Preface SqlSugar从去年到现在已经一年了，版本从1.0升到了现在的2.8 ，这是一个稳定版本，有数家公司已经项目上线，在这里我将SqlSugar的功能重新整理成一篇新的贴子，希望大家喜欢。公司团队项目、产品已经完全抛弃EF，SqlSugar定位不是ORM,而是为了方便的让你去写Sql。媲美原生ADO.NET的性能、简洁的语法和支持Json 、Dynamic、 List<T>、 List<string[]>、 ValueType和 Dictionary 等多种类型的返回值有很多亮点。 GitHub下载地址： MSSQL .NET 4.0+ https://github.com/sunkaixuan/SqlSugar MSSQL .NET Core 版本 https://github.com/sunkaixuan/ASP_NET_CORE_ORM_SqlSugar Sqlite .net4.0+ https://github.com/sunkaixuan/SqliteSugar MYSQL .NET 4.0+ http://www.cnblogs.com/sunkaixuan/p/5747259.html ORACLE.NET 4.0+

Error Your version of SQLite (3.7.17) is too old. Active Record supports SQLite >= 3.8

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问题 I have just upgraded from rails 5.2 to rails 6 and when I try to do anything with the app the above error is thrown. I am using sqlite3 for development in the gem file and the old app was working just fine but after the upgrade, the error keeps getting thrown . group :development do gem 'sqlite3' #gem to use in development environment end group :production do gem 'pg' #gem to use in production environment #gem 'fog' end That is what is my gem file 回答1: I switched my dev machine over to Ubuntu

Error Your version of SQLite (3.7.17) is too old. Active Record supports SQLite >= 3.8

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If my SQL statement is only evaluated once, then why would I use sqlite3_bind()?

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问题 For example, the first comment on the question How to properly escape single quotes in SQLite insert statement - iOS says "Don't use stringWithFormat to build your query. Do it properly with sqlite3_bind_xxx statements." I've seen (on Stack Overflow and beyond) many comments/answers like this that unconditionally suggest using parameters instead of literals. However, I don't see any suggestions like that on the SQLite website. I do see that section "6. Binding Parameters and Reusing Prepared

python sqlite ValueError: Couldn't parse datetime string

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问题 I have a .txt file which I use to fill a sqlite table FoodConsumed_tb class FoodConsumed_Tb(db.Model): __tablename__ = 'foodconsumed_tb' id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) date_created = db.Column(db.DateTime) item = db.Column(db.String(200), nullable=False) nutritionalvalue_id = db.Column(db.Integer, ForeignKey('nutritionalvalues.id')) amount = db.Column(db.Float, nullable=False) by p.communicate(b""" INSERT INTO foodconsumed_tb (date_created, item, amount, ); .separator ","

Python数据分析库pandas ------ pandas数据读写

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pandas 的读写函数简表读取函数写入函数解释 read_clipboard to_clipboard 从剪贴板中读取文本并传递给read_table read_csv to_csv 将CSV（逗号分隔）文件读入DataFrame read_excel to_excel Excel表格 read_sql to_sql read_pickle to_pickle read_json to_json read_msgpack to_msgpack read_stata to_stata read_gbq to_gbq 从Google BigQuery加载数据 read_hdf to_hdf read_html to_html read_parquet to_parquet read_feather to_feather 　　 1、多年以来，人们已习惯于文本文件的读写，特别是列表形式的数据。如果文件每一行的多个元素是用逗号隔开的，　　　则这种格式叫作CSV，这可能是最广为人知和最受欢迎的格式。　 2 、其他由空格或制表符分隔的列表数据通常存储在各种类型的文本文件中（扩展名一般为.txt ) 。　　 3 、因此这种文件类型是最常见的数据源，它易于转录和解释。pandas的下列函数专门用来处理这种文件类型： read_csv、read_table、to_csv 。

React Native之数据存储技术AsyncStorage

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1. 如何将数据存储到本地？数据存储是开发APP必不可少的一部分，比如页面缓存，从网络上获取数据的本地持久化等，那么在RN中如何进行数据存储呢？ RN官方推荐我们在RN中使用AsyncStorage进行数据存储 2. 什么是AsyncStorage? 2.1 特点简单的，异步的，持久化的key-value存储系统 AsyncStorage也是React Native官方推荐的数据存储方式，旨在代替LocalStorage 2.2 AsyncStorage在ios中存储的两种情况如果存储的内容较小，那么AsyncStorage会将存储的内容放在一个序列化的字典中如果存储的内容较大，那么AsyncStorage会将存储的内容放在一个单独的文件中 2.3 AsyncStorage在android中存储也分为两种情况： AsyncStorage会将数据存储在RocksDB或者SQLite中，具体存在RocksDB中还是SQLite中这取决于设备支持哪一种存储方式。 3. 如何使用AsyncStorage? 首先导入AsyncStorage作为RN一个标准组件使用 import AsyncStorage from '@react-native-community/async-storage'; //import { AsyncStorage } from 'react

WFS: postgresql(postgis)和shp文件查询效率对比

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对GeoServer上的WFS的各种数据源查询效率感兴趣，做个测试。本次测试了Postgresql、geopackage、shp文件三种数据源的查询效率，无论是本机还是服务器环境，pg存储查询效率都比shp要好。环境操作系统本机=Windows 10 专业版 1903 服务器=Windows Server 2016 CPU 本机=i7 9700 服务器=L5xxx 内存本机&服务器 = 32GB 硬盘本机=512SSD 服务器=1TB机械 geoserver版本：2.16 pg版本：10.x 网络环境：公司局域网代码测试环境：Cesium 1.68 原生自带的请求方法 Cesium.Resource.fetchJson() 测试环境：Microsoft Edge 84.0.488.1 Dev 预备知识 WFS WFS的cql_filter过滤条件 shapefiles数据信息数据名数据体积数据量 EPSG 非OBJECTID属性个数 boundary_vill_sparse 67.9MB 31383 4490 12 village_mz_sparse 17.0MB 6246 4490 12 本文基于公司保密数据进行测试，就不提供数据了，感兴趣的朋友可以用全国县级数据进行模拟。数据预览：数据入库要求：均建立索引 wfs模糊查询效率对比（本机）数据名称数据源

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