数据转换

T568A 白绿 绿 白橙 蓝 白蓝 橙 白棕 棕 T568B 白橙 橙 白绿 蓝 白蓝 绿 白棕 棕 同种设备用交叉线 不同设备用直通线相连 PC与路由器为同种设备 交换机自成一派 来源： https://www.cnblogs.com/qingqing1/p/11166632.html

数据转换基本模式： 代码： msg = "我爱爬虫" print(msg) print(msg.encode(encoding="utf-8")) print(msg.encode(encoding="utf-8").decode(encoding="utf-8"))#把string类型转换成byte类型，再转换成string类型 运行结果： 来源： https://www.cnblogs.com/qjhh/p/12328109.html

如果说开闭原则是面向对象设计的目标的话，那么依赖倒转原则就是面向对象设计的主要实现机制之一，它是系统抽象化的具体实现。依赖倒转原则是 Robert C. Martin 在 1996 年为“ C++Reporter ”所写的专栏 Engineering Notebook 的第三篇，后来加入到他在 2002 年出版的经典著作“ Agile Software Development, Principles, Patterns, and Practices ”一书中。依赖倒转原则定义如下： 依赖倒转原则 (Dependency Inversion Principle, DIP) ：抽象不应该依赖于细节，细节应当依赖于抽象。换言之，要针对接口编程，而不是针对实现编程。 依赖倒转原则要求我们在程序代码中传递参数时或在关联关系中，尽量引用层次高的抽象层类，即使用接口和抽象类进行变量类型声明、参数类型声明、方法返回类型声明，以及数据类型的转换等，而不要用具体类来做这些事情。 为了确保该原则的应用，一个具体类应当只实现接口或抽象类中声明过的方法，而不要给出多余的方法，否则将无法调用到在子类中增加的新方法。 在引入抽象层后，系统将具有很好的灵活性，在程序中尽量使用抽象层进行编程，而将具体类写在配置文件中，这样一来，如果系统行为发生变化，只需要对抽象层进行扩展，并修改配置文件，而无须修改原有系统的源代码

语法 CONVERT ( data_type [ ( length ) ] ,expression [ ,style ] ) 参数 data_type 目标系统提供的数据类型，包括 bigint 和 sql_variant。不能使用用户定义的数据类型。有关可用数据类型的详细信息，请参阅 length nchar、nvarchar、char、varchar、binary 或 varbinary 数据类型的可选参数。 expression 任何有效的 SQL Server Compact Edition 表达式。有关详细信息，请参阅 style 日期格式的样式，用于将 datetime 或 smalldatetime 数据转换为字符数据（nchar、nvarchar、char、varchar、nchar 或 nvarchar 数据类型）；或者字符串格式，用于将 float、 real、money 或 smallmoney 数据转换为字符数据（nchar、nvarchar、 char、varchar、nchar 或 nvarchar 数据类型）。如果 style 为 NULL，则返回的结果也为 NULL。 有关详细信息，请参阅本主题后面的“备注”部分。 数据类型 。 表达式 (SQL Server Compact Edition) 。 备注 SQL Server 2005 Compact

什么是JSON？ JSON(JavaScript Object Notation, JS 对象标记) 是一种轻量级的数据交换格式，目前使用特别广泛。 采用完全独立于编程语言的 文本格式 来存储和表示数据。 简洁和清晰的层次结构使得 JSON 成为理想的数据交换语言。 易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成，并有效地提升网络传输效率。 在 JavaScript 语言中，一切都是对象。因此，任何JavaScript 支持的类型都可以通过 JSON 来表示，例如字符串、数字、对象、数组等。看看他的要求和语法格式： 对象表示为键值对，数据由逗号分隔 花括号保存对象 方括号保存数组 JSON 键值对 是用来保存 JavaScript 对象的一种方式，和 JavaScript 对象的写法也大同小异，键/值对组合中的键名写在前面并用双引号 "" 包裹，使用冒号 : 分隔，然后紧接着值： {"name": "xxx"} {"age": "18"} {"sex": "男"} JSON 和 JavaScript 对象互转 要实现从JSON字符串转换为JavaScript 对象，使用 JSON.parse() 方法： var obj = JSON.parse('{"a": "Hello", "b": "World"}'); //结果是 {a: 'Hello', b: 'World'}

python的负责转换数据类型的函数一共有3种：str()、 int()和float()。 一：str()函数： 能将数据转换成其字符串类型，不管这个数据是int类型还是float类型，只要放到括号里。这个数据就能摇身一变，成为字符串类型。 用引号也可以转换。 二：int()函数： 只有符合整数规范的字符串类数据，才能被int()强制转换。 别看它虽然只有一句话，但它其实带有三层含义：首先，整数形式的字符串比如'6'和'1'，可以被int()函数强制转换。 其次，文字形式，比如中文、火星文或者标点符号，不可以被int()函数强制转换。 最后，小数形式的字符串，由于Python的语法规则，也不能使用int()函数强制转换。 浮点数是可以被int()函数强制转换的。int()函数的本质是将数据转换为整数。所以对于浮点数，int()函数会做取整处理。但是，同我们平时对小数四舍五入的处理方法不同，int()函数会直接抹零，直接输出整数部分。 三：str()函数 首先float()函数的使用，也是将需要转换的数据放在括号里，像这样：float(数据)。 其次，float()函数也可以将整数和字符串转换为浮点类型。但同时，如果括号里面的数据是字符串类型，那这个数据一定得是数字形式。 来源： https://www.cnblogs.com/cg-liusen/p/12245250.html

北京红樱枫软件有限公司是一家日本企业在中国投资设立的独资软件开发公司。是眼下国内数据文件格式转换领域的率先提供商。主要开发各种数据文件格式转换器、多媒体浏览器、纯文本抽出通用程序库、PDF文件生成程序库、PDF文件读取程序库、PDF文件转换器、HTML文件转换程序库等软件产品。另外我公司在XML技术领域方面也做了大量的研发工作。 经过几年的努力。同日本总公司共同成功的开发了XML编辑器、XMLParser以及XSL Formatter等产品，在对XML和XSL规范的实现上是眼下世界上最好的产品。 眼下，公司软件产品和应用解决方式已经进入政府、金融保险，信息资源管理，搜索引擎等行业，在信息检索、中文信息处理、数据挖掘和知识管理等领域获得广泛应用。 公司的发展目标是成为国内数据文件格式转换软件产业的先驱。 随着网络信息时代的发展，数据转换技术也在不断的飞速发展。人们能够通过计算机与互联网联接。从世界各地实时的接收和发送大量、最新的信息。但在信息交换的过程中存在着一个突出的问题。就是多种多样的数据格式，给信息的有效使用带来了障碍。所以在信息时代,怎样以最便捷、最可靠、最有效的方式获取所需的信息是一个非常大的困扰。怎样让用户在必要的时刻高速简单的得到必要的数据--HYFsoft（北京红樱枫软件有限公司）的数据格式转换技术日益受到社会的瞩目。 经过多年的不懈努力和研究

在SQL Server数据库中批量导入数据的四种方法，在软件项目实施的时候，数据导入一直是项目人员比较头疼的问题。其实，在SQL Server中集成了很多成批导入数据的方法。有些项目实施顾问头疼的问题，在我们数据库管理员眼中，是小菜一碟。现在的重点就是，如何让用户了解这些方法，让数据导入变得轻松一些。 第一：使用Select Into语句 若企业数据库都采用的是SQL Server数据库的话，则可以利用Select Into语句来实现数据的导入。Select Into语句，他的作用就是把数据从另外一个数据库中查询出来，然后加入到某个用户指定的表中。 在使用这条语句的时候，需要注意几个方面的内容。 一是需要在目的数据库中先建立相关的表。如想把进销存系统数据库(SQLServer)中的产品信息表(Product)导入到ERP系统中的产品信息表(M_Product)中。则前期是在ERP系统的数据库中已经建立了这张产品信息表。 二是这种方法只复制表中的数据，而不复制表中的索引。如在进销存系统数据中的产品信息表中，在产品编号、产品种类等字段上建立了索引。则利用Select Into语句把数据复制到ERP系统的表中的时候，只是复制了数据内容的本身，而不会复制索引等信息。 三是这条语句使用具有局限性。一般情况下，这只能够在SQL Server数据库中采用。不过，对于SQL

1数据转换 　　数据转换时数据准备的重要环节，它通过数据平滑，数据聚集，数据概化，规范化等凡是将数据转换成适用于数据挖掘的形式 1.1 数据平滑 　　去除数据中的噪声，将连续数据离散化。这里可以采用分箱、聚类和回归的方式进行数据平滑 1,2 数据聚集 　　对数据进行汇总，在sql中也有一些聚集函数比如Max求最大值 1.3 数据概化 　　将数据由较低的概念抽象成较高的概念。比如重庆成都概化为中国 1.4 数据规范化 　　将原来的数值映射到新的特定区域中。比如最大规范化 1.5 属性构造 　　通过属性与属性的连接构造新的属性，其实就是特征工程。比如数据表中统计每个人的英语、语文和数学成绩，你可以构造一个“总和”这个属性，来作为新属性 2 规范化方法 (1) Min-max规范化 　　将原始数据变换到[0,1]区间 　　新数值=（原数值-极小值)/极大值-极小值 (2)Z-Score规范化 　　比如A同学满分150，B同学满分100，但是两者都得了60分。 　　数值=（原数值-均值）/ 标准差。 (3)小数制定规范化 　　通过移动小数点的位置来进行规范化，小数点移动多少位取决于属性A的取值中的最大绝对值。 3 Scikit-Learn使用 (1)官网 https://sklearn.apachecn.org/ (2)Min-max规范化使用 1 # coding:utf-8 2

ETL 过程中的主要环节就是数据抽取、数据转换和加工、数据装载。为了实现这些功能，ETL 工具会进行一些功能上的扩充，例如工作流、调度引擎、规则引擎、脚本支持、统计信息等。 一、数据抽取 数据抽取是从数据源中抽取数据的过程。实际应用中，数据源较多采用的是关系数据库。 从数据库中抽取数据一般有以下几种方式： 1.全量抽取 全量抽取类似于数据迁移或数据复制，它将数据源中的表或视图的数据原封不动的从数 据库中抽取出来，并转换成自己的ETL 工具可以识别的格式。全量抽取比较简单。 2.增量抽取 增量抽取只抽取自上次抽取以来数据库中要抽取的表中新增或修改的数据。在ETL 使用过程中，增量抽取较全量抽取应用更广。如何捕获变化的数据是增量抽取的关键。 对捕获方法一般有两点要求： 准确性:能够将业务系统中的变化数据按一定的频率准确地捕获到； 性能:不能对业务系统造成太大的压力，影响现有业务。目前增量数据抽取中常用的捕获变化数据的方法有： （1） 触发器方式（又称快照式） 在要抽取的表上建立需要的触发器，一般要建立插入、修改、删除三个触发器，每当源表中的数据发生变化，就被相应的触发器将变化的数据写入一个临时表，抽取线程从临时表中抽取数据，临时表中抽取过的数据被标记或删除。 优缺点 优点：数据抽取的性能高，ETL 加载规则简单，速度快，不需要修改业务系统表结构，可以实现数据的递增加载。 缺点