mysql根据时间和名称去重

假设你有一个表 `my_table`，包含以下列：

- `id`：唯一标识符
- `name`：名称
- `created_at`：创建时间

要根据名称和创建时间去除重复项，你可以使用如下 SQL 语句：

DELETE FROM my_table 
WHERE id NOT IN (
  SELECT MIN(id) 
  FROM my_table 
  GROUP BY name, DATE(created_at)
)

这个 SQL 语句会删除 `my_table` 表中除了每个名称和创建日期的第一个记录之外的所有记录。注意，这里使用了 `DATE()` 函数来从完整的日期和时间戳中提取日期。如果你想要按照不同的时间粒度去重，可以使用不同的函数，例如 `YEAR()`、`MONTH()` 或 `HOUR()` 等等。

相关问题

爬取东方财富股票存储mysql github

### 回答1：
要实现爬取东方财富股票数据并存储到MySQL数据库和GitHub上，需要进行以下几个步骤：

1. 爬取数据：首先，需要编写一个爬虫程序，使用Python的相关库（如BeautifulSoup、requests等）去获取东方财富网站上的股票数据。通过解析网页的HTML结构，可以提取所需的股票信息，如股票代码、名称、当前价等。

2. 存储到MySQL数据库：在获取到股票数据后，可以使用Python的MySQL库（如pymysql或MySQLdb）连接MySQL数据库，并创建一个表格来存储爬取到的数据。通过执行SQL语句，将股票数据插入到表格中的对应字段中。

3. 数据库操作封装：为了更方便地进行数据库操作，可以将连接MySQL数据库和插入数据的函数封装成一个类或模块，以便在其他地方进行调用。

4. 数据存储到GitHub：爬取到的股票数据可以保存到一个CSV文件中，然后通过Git命令将该CSV文件上传至GitHub。首先需要在本地创建一个GitHub仓库，并与远程仓库建立连接。然后，使用Git命令将文件添加到本地仓库，并进行提交和推送操作，将数据文件上传至GitHub中。

5. 定时任务执行：如果需要定时更新股票数据，则可以使用Python的定时任务模块（如APScheduler或crontab）设置定时任务，在指定时间段内自动执行脚本，实现定时爬取和更新数据的功能。

通过以上步骤，我们可以实现将爬取到的东方财富股票数据存储到MySQL数据库中，并将数据文件上传到GitHub仓库中，实现数据的存储和备份。

### 回答2：
爬取东方财富股票数据存储到MySQL数据库并上传至GitHub是一个不错的数据处理方法。下面是一个大致的步骤：

1. 爬取东方财富网站上的股票数据：使用Python的第三方库（如BeautifulSoup、requests等）爬取东方财富网站上的股票数据，可以通过网页分析找到合适的URL和标签进行信息提取。

2. 连接MySQL数据库：使用Python中的MySQL连接库（如pymysql）建立与MySQL数据库的连接，并创建相应的数据表以存储股票数据。可以根据需要定义表的字段，如股票代码、股票名称、成交量、成交额等。

3. 数据存储：在爬取数据时，将获取到的股票数据存储到MySQL数据库中。可以使用SQL语句将数据插入到相应的数据表中。需要注意的是，可以通过判断数据是否已存在进行去重操作，或者根据需求更新已有的数据。

4. 上传至GitHub：完成数据存储后，可以使用Git进行代码版本管理，并将代码上传到GitHub仓库中。可以在GitHub上创建一个新的仓库，将爬虫代码和MySQL连接相关的配置文件上传至该仓库。

使用GitHub的好处是可以方便地进行代码分享、版本控制及团队协作。其他人可以克隆该仓库的代码进行使用和修改。

总结：爬取东方财富股票数据存储到MySQL，并上传至GitHub，可以通过Python爬虫技术获取数据，并使用MySQL建立数据库进行数据存储，最后将代码上传至GitHub方便版本管理和共享。

### 回答3：
要实现爬取东方财富股票数据并存储到MySQL数据库和GitHub，可以分为以下几个步骤：

1. 数据爬取：使用Python编写爬虫程序，通过请求东方财富网站的API或页面，爬取所需的股票数据。可以使用第三方库（如requests、BeautifulSoup、Scrapy等）来发送请求、解析网页、提取数据。

2. 数据处理：对爬取到的数据进行必要的处理和清洗，例如去除冗余信息、整理数据格式等。这样可以保证数据的准确性和一致性。

3. 数据存储：将处理后的数据存储到MySQL数据库中。首先，需要连接数据库并创建一个表来存储股票数据。可以使用Python中的MySQL Connector库来实现数据库连接和操作。通过执行SQL语句，将数据插入到数据库表中。

4. 数据备份到GitHub：为了保证数据的备份和版本控制，可以将存储在MySQL数据库中的数据导出为CSV或其他格式文件，并使用Git来管理这些文件。在GitHub上创建一个仓库，并将数据文件添加到该仓库中。每次更新数据时，将新的数据文件提交到GitHub进行备份和版本记录。

通过以上步骤，即可实现爬取东方财富股票数据，并将其存储到MySQL数据库和GitHub中，便于数据的管理和备份。

基于Python/mysql /Django框架的商品推荐系统以购买商品和收藏商品构建矩阵的过程

构建商品推荐系统需要考虑以下几个方面：
1. 数据库设计，包括商品信息、用户信息、购买记录和收藏记录等；
2. 数据预处理，包括数据清洗、去重、格式化等；
3. 矩阵构建，将商品和用户转化为矩阵形式，方便后续计算；
4. 推荐算法选择，根据实际情况选择适合的推荐算法；
5. 推荐结果展示，将推荐结果以用户可读的方式展示出来。

下面针对基于Python/MySQL/Django框架的商品推荐系统，介绍矩阵构建的过程。

首先，我们需要从数据库中获取购买记录和收藏记录，并将它们转化为矩阵形式。假设我们有以下几个表：

- 商品信息表（product）：包括商品ID、商品名称、商品描述等字段；
- 用户信息表（user）：包括用户ID、用户名、密码等字段；
- 购买记录表（purchase）：包括购买ID、用户ID、商品ID、购买时间等字段；
- 收藏记录表（favorite）：包括收藏ID、用户ID、商品ID、收藏时间等字段。

我们可以通过以下代码获取购买记录和收藏记录：

import pymysql

# 连接MySQL数据库
conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='123456', db='mydb')
cursor = conn.cursor()

# 获取购买记录
sql_purchase = 'SELECT user_id, product_id FROM purchase'
cursor.execute(sql_purchase)
results_purchase = cursor.fetchall()

# 获取收藏记录
sql_favorite = 'SELECT user_id, product_id FROM favorite'
cursor.execute(sql_favorite)
results_favorite = cursor.fetchall()

# 关闭数据库连接
cursor.close()
conn.close()

接着，我们需要将购买记录和收藏记录转化为矩阵形式。假设我们有m个商品和n个用户，那么我们可以创建一个m×n的矩阵，其中每个元素表示用户是否购买或收藏了该商品，如下所示：

| 商品ID/用户ID | 用户1 | 用户2 | ... | 用户n |
| :---------: | :--: | :--: | :-: | :--: |
| 商品1 | 1 | 1 | ... | 0 |
| 商品2 | 0 | 1 | ... | 1 |
| ... | ... | ... | ... | ... |
| 商品m | 1 | 0 | ... | 0 |

其中，如果用户购买或收藏了该商品，则对应元素为1，否则为0。

我们可以通过以下代码将购买记录和收藏记录转化为矩阵形式：

# 获取所有商品列表和所有用户列表
products = list(set([r[1] for r in results_purchase + results_favorite]))
users = list(set([r[0] for r in results_purchase + results_favorite]))

# 创建矩阵
matrix = [[0] * len(users) for _ in range(len(products))]

# 填充矩阵
for r in results_purchase:
    matrix[products.index(r[1])][users.index(r[0])] = 1
for r in results_favorite:
    matrix[products.index(r[1])][users.index(r[0])] = 1

最后，我们可以将矩阵保存到数据库中，以便后续使用。

# 将矩阵保存到数据库中
conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='123456', db='mydb')
cursor = conn.cursor()

for i in range(len(products)):
    for j in range(len(users)):
        sql = 'INSERT INTO matrix(product_id, user_id, value) VALUES (%s, %s, %s)'
        cursor.execute(sql, (products[i], users[j], matrix[i][j]))

conn.commit()
cursor.close()
conn.close()

这样，我们就完成了基于Python/MySQL/Django框架的商品推荐系统中矩阵构建的过程。在实际应用中，我们还需要根据具体情况选择适合的推荐算法，并将推荐结果展示给用户。