python连接sql sever

时间: 2023-09-04 14:15:35 浏览: 21
可以使用pyodbc库来连接SQL Server。首先需要安装pyodbc库,然后编写Python程序调用pyodbc库的相关函数来建立连接、查询数据等操作。以下是一个简单的连接SQL Server的示例代码: ```python import pyodbc # 建立数据库连接 conn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=<ServerName>;DATABASE=<DatabaseName>;UID=<UserName>;PWD=<Password>') # 查询数据 cursor = conn.cursor() cursor.execute("select * from <TableName>") rows = cursor.fetchall() # 输出查询结果 for row in rows: print(row) # 关闭连接 cursor.close() conn.close() ``` 注:需要替换<ServerName>、<DatabaseName>、<UserName>和<Password>为实际的服务器名、数据库名、用户名和密码。
相关问题

python 连接sql server

### 回答1: Python可以使用pyodbc模块连接SQL Server数据库。具体步骤如下: 1. 安装pyodbc模块 可以使用pip命令进行安装: ``` pip install pyodbc ``` 2. 导入pyodbc模块 ``` import pyodbc ``` 3. 连接SQL Server数据库 使用pyodbc.connect()方法连接数据库,需要提供数据库的连接信息,例如: ``` server = 'localhost' database = 'testdb' username = 'sa' password = 'password' cnxn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER='+server+';DATABASE='+database+';UID='+username+';PWD='+ password) ``` 4. 执行SQL语句 可以使用cursor对象执行SQL语句,例如: ``` cursor = cnxn.cursor() cursor.execute("SELECT * FROM table_name") ``` 5. 获取查询结果 可以使用fetchall()方法获取查询结果,例如: ``` rows = cursor.fetchall() for row in rows: print(row) ``` 以上就是使用Python连接SQL Server数据库的基本步骤。 ### 回答2: Python是一种非常流行的编程语言,拥有大量的库和框架,能够处理各种数据,包括SQL Server数据库。下面介绍如何使用Python来连接SQL Server。 第一步,安装PyODBC库。PyODBC是Python与ODBC(开放数据库连接)之间的接口。在安装PyODBC之前,需要确保已安装ODBC驱动程序。可以使用多种方法安装PyODBC,比如pip install pyodbc。 第二步,导入pyodbc库,并创建与SQL Server数据库的连接。具体代码如下: import pyodbc conn = pyodbc.connect("DRIVER={ODBC Driver 17 for SQL Server};" "SERVER=myserver.database.windows.net;" "DATABASE=mydb;" "UID=myusername;" "PWD=mypassword") 在这个例子中,使用ODBC Driver 17 for SQL Server驱动程序与SQL Server建立连接。将相应的服务器名、数据库名、用户名和密码替换为实际值。 第三步,执行SQL查询。可以使用游标将SQL查询发送到服务器,并获得结果。 cursor = conn.cursor() cursor.execute('SELECT * FROM mytable') data = cursor.fetchall() 以上代码将从表mytable中选择所有行,并将它们存储在一个变量data中。可以使用其他SQL语句来执行其他操作,如插入、更新或删除数据。 第四步,关闭连接。 cursor.close() conn.close() 以上是Python连接SQL Server的基本流程。可以使用其他库和框架来扩展这个过程,如使用pandas库来将查询结果转换为数据框。在连接SQL Server时,需要注意一些安全性问题,如使用强密码、限制访问权限等措施。 ### 回答3: Python可以通过两种方式连接SQL Server,一种是使用ODBC驱动程序,另一种是使用pyodbc包。接下来将分别介绍这两种方法的实现步骤。 1. 使用ODBC连接SQL Server (1)安装ODBC驱动程序 首先需要安装ODBC驱动程序,可选择SQL Server Native 10.0或SQL Server Native 11.0版本,这里以SQL Server Native 11.0版本为例。 (2)创建数据源 打开“ODBC数据源管理员”,在“用户DSN”或“系统DSN”中创建一个新数据源,选择SQL Server Native 11.0作为驱动程序,并配置连接字符串、用户名和密码等信息。 (3)编写Python程序 导入pyodbc包,使用connect()方法连接ODBC数据源,传入数据源名称和用户名密码等参数,然后可以使用cursor()方法执行SQL语句。 示例代码: ```python import pyodbc conn = pyodbc.connect('DSN=SQLServer;UID=sa;PWD=123456') cursor = conn.cursor() cursor.execute('SELECT * FROM [dbo].[table_name]') rows = cursor.fetchall() ``` 2. 使用pyodbc包连接SQL Server pyodbc是Python库,提供了与ODBC数据库的连接。可以使用pyodbc包连接SQL Server数据库。 (1)安装pyodbc包 在终端运行以下命令: ```python pip install pyodbc ``` (2)编写Python程序 导入pyodbc包,使用connect()方法连接SQL Server数据库,传入数据库名称、服务器地址、用户名密码等参数,然后可以使用cursor()方法执行SQL语句。 示例代码: ```python import pyodbc conn = pyodbc.connect('Driver={SQL Server};Server=servername;Database=dbname;UID=user;PWD=password') cursor = conn.cursor() cursor.execute('SELECT * FROM [dbo].[table_name]') rows = cursor.fetchall() ``` 以上是连接SQL Server的两种方法,通过使用ODBC驱动程序或pyodbc包,可以轻松连接SQL Server数据库,并操作数据。

Python连接sql server

可以使用pyodbc库来连接SQL Server数据库。以下是一个简单的示例代码: ```python import pyodbc server = 'your_server_name' database = 'your_database_name' username = 'your_username' password = 'your_password' # 连接数据库 cnxn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER='+server+';DATABASE='+database+';UID='+username+';PWD='+ password) # 创建游标 cursor = cnxn.cursor() # 执行SQL查询语句 cursor.execute("SELECT * FROM your_table_name") # 获取查询结果 rows = cursor.fetchall() # 打印结果 for row in rows: print(row) ``` 需要注意的是,需要先安装pyodbc库,并且需要根据实际情况修改代码中的服务器、数据库、用户名、密码和表名等参数。

相关推荐

### 回答1: 可以使用pyodbc库在Python中连接SQL Server数据库。首先需要安装pyodbc库,然后使用它提供的API连接数据库并执行SQL语句。例如: python import pyodbc # Connect to the database cnxn = pyodbc.connect('DRIVER={ODBC Driver 17 for SQL Server};' 'SERVER=server_name;' 'DATABASE=db_name;' 'UID=user_name;' 'PWD=password') # Create a cursor object cursor = cnxn.cursor() # Execute a SQL statement cursor.execute('SELECT * FROM table_name') # Fetch rows from the cursor rows = cursor.fetchall() # Close the cursor and connection cursor.close() cnxn.close() 可以根据需要修改上面的代码以连接不同的数据库。 ### 回答2: Python是一种高级编程语言,可以使用Python连接SQL Server进行数据库操作。Python提供了几种不同的方式来连接SQL Server数据库,以下介绍两种常用的方法。 1. 使用pyodbc模块连接SQL Server pyodbc是Python的ODBC(开放数据库连接)模块,可以使用该模块连接SQL Server数据库。具体步骤如下: 1)安装pyodbc模块。在命令行中输入pip install pyodbc即可。 2)导入pyodbc模块。在Python中输入import pyodbc即可。 3)创建连接。使用pyodbc.connect()函数创建连接,函数参数需要指定SQL Server的连接信息,包括服务器名称、数据库名称、用户名、密码等。 4)创建游标。使用conn.cursor()函数创建游标对象,用于执行SQL查询语句。 5)执行SQL语句。使用游标对象的execute()函数实现对SQL Server数据库的增、删、改、查等操作。 6)提交事务。使用conn.commit()函数提交对数据库的修改操作。 7)关闭游标和连接。使用游标对象的close()函数和连接对象的close()函数关闭游标和连接。 以下是一个使用pyodbc模块连接SQL Server的示例代码: import pyodbc # 创建连接 conn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=servername;DATABASE=databasename;UID=username;PWD=password') # 创建游标 cursor = conn.cursor() # 执行查询语句 cursor.execute('SELECT * FROM tablename') # 打印查询结果 for row in cursor: print(row) # 关闭游标和连接 cursor.close() conn.close() 2. 使用pymssql模块连接SQL Server pymssql是Python的MSSQL数据库访问模块,可以使用该模块连接SQL Server数据库。具体步骤如下: 1)安装pymssql模块。在命令行中输入pip install pymssql即可。 2)导入pymssql模块。在Python中输入import pymssql即可。 3)创建连接。使用pymssql.connect()函数创建连接对象,函数参数需要指定SQL Server的连接信息,包括服务器名称、用户名、密码等。 4)创建游标。使用conn.cursor()函数创建游标对象,用于执行SQL查询语句。 5)执行SQL语句。使用游标对象的execute()函数实现对SQL Server数据库的增、删、改、查等操作。 6)提交事务。使用conn.commit()函数提交对数据库的修改操作。 7)关闭游标和连接。使用游标对象的close()函数和连接对象的close()函数关闭游标和连接。 以下是一个使用pymssql模块连接SQL Server的示例代码: import pymssql # 创建连接 conn = pymssql.connect(server='servername', user='username', password='password', database='databasename') # 创建游标 cursor = conn.cursor() # 执行查询语句 cursor.execute('SELECT * FROM tablename') # 打印查询结果 for row in cursor: print(row) # 关闭游标和连接 cursor.close() conn.close() 总之,无论是使用pyodbc模块还是pymssql模块连接SQL Server,其核心步骤均为创建连接、创建游标、执行SQL语句、提交事务和关闭游标和连接。需要注意的是,连接SQL Server需要提供正确的连接信息,包括服务器名称、数据库名称、用户名、密码等。如有需要,还需安装对应的模块。 ### 回答3: Python是一种高级编程语言,可以连接到各种数据库,其中包括SQL Server。SQL Server是一种关系数据库管理系统,由Microsoft开发。Python可以使用多种库来连接到SQL Server数据库,包括pyodbc,pymssql,和pymsql等。 在连接SQL Server之前,你需要先安装数据库驱动和Python库。可以先安装ODBC驱动程序和pyodbc库,以便进行连接。可以使用以下所有步骤连接SQL Server数据库。 步骤1:安装ODBC驱动程序 在连接SQL Server之前,需要先安装ODBC驱动程序。这个驱动程序可以允许Python连接到SQL Server数据库服务器。Microsoft提供了ODBC驱动程序,你可以从官方网站上下载和安装。安装后,系统会自动为你创建一个数据源名称(DSN)。 步骤2:安装pyodbc库 Python的pyodbc库提供了一种简单和方便的方式来连接SQL Server数据库。你可以使用pip命令来安装pyodbc库,即pip install pyodbc。 步骤3:连接到SQL Server 要连接到SQL Server数据库,可以通过创建一个ODBC连接来完成。你可以使用pyodbc库中的connect()函数来连接。以下是连接SQL Server数据库的代码片段: import pyodbc server = 'myserver' database = 'mydatabase' username = 'myusername' password = 'mypassword' cnxn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER='+server+';DATABASE='+database+';UID='+username+';PWD='+password) 在这个例子中,我们连接到数据库服务器myserver,并指定数据库名称,用户名和密码作为参数。这个连接字符串是ODBC规范的字符串。 步骤4:执行SQL查询 连接到数据库之后,就可以使用pyodbc库中的Cursor对象来执行SQL查询。以下是执行SQL查询的代码片段: cursor = cnxn.cursor() cursor.execute("SELECT * FROM mytable") rows = cursor.fetchall() 在这个例子中,我们首先创建了一个游标对象,然后使用execute()函数执行了一个SQL查询语句。最后,我们将结果存储在rows变量中。 步骤5:关闭连接 在完成对数据库的所有操作之后,记得关闭连接。可以使用以下代码片段来关闭连接: cnxn.close() 总结 连接SQL Server数据库是Python中的一项非常重要的任务。可以使用多种库来完成这项任务,包括pyodbc和pymssql等库。在连接之前需要安装ODBC驱动程序和Python库。连接完成后,可以使用Cursor对象来执行SQL查询,并在完成所有操作之后关闭连接。
下面是使用Python连接SQL Server数据库的步骤: 1. 安装pyodbc模块 在Python中连接SQL Server需要使用模块pyodbc,因此需要先安装该模块,使用命令pip install pyodbc。 2. 导入pyodbc模块 安装完成后,在Python中导入pyodbc模块,使用import pyodbc。 3. 连接SQL Server数据库 使用pyodbc的connect方法连接SQL Server数据库。需要提供数据库连接字符串,格式为: DRIVER={SQL Server};SERVER=server_name;DATABASE=database_name;UID=username;PWD=password 其中,server_name、database_name、username、password需要根据实际情况进行替换。 示例代码: python import pyodbc # 连接数据库 conn_str = 'DRIVER={SQL Server};SERVER=localhost;DATABASE=testdb;UID=sa;PWD=password' conn = pyodbc.connect(conn_str) # 创建游标对象 cursor = conn.cursor() # 查询数据 cursor.execute('SELECT * FROM user') # 打印查询结果 for row in cursor: print(row) # 关闭游标和数据库连接 cursor.close() conn.close() 以上代码连接了本地服务器上的testdb数据库,并查询了其中一个叫做user的表的所有数据。每一行数据是一个元组,其中包含各个字段的值。 注意事项: - 在连接字符串中,需要将数据库名、用户名、密码等敏感信息替换成实际的内容; - 如果SQL Server数据库使用了Windows身份验证,可以省略UID和PWD两个参数,将其设置为空字符串,然后在连接字符串中添加Trusted_Connection=yes。 参考文档: - [pyodbc](https://github.com/mkleehammer/pyodbc/wiki)
### 回答1: Python可以使用pyodbc库来连接SQL Server数据库。具体步骤如下: 1. 安装pyodbc库 可以使用pip命令来安装pyodbc库: pip install pyodbc 2. 导入pyodbc库 在Python脚本中导入pyodbc库: import pyodbc 3. 连接SQL Server数据库 使用pyodbc库的connect()方法来连接SQL Server数据库,需要指定数据库的连接信息,例如: conn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=服务器名;DATABASE=数据库名;UID=用户名;PWD=密码') 其中,DRIVER指定使用的驱动程序,SQL Server是SQL Server的官方驱动程序;SERVER指定服务器名;DATABASE指定数据库名;UID指定用户名;PWD指定密码。 4. 执行SQL语句 连接成功后,可以使用pyodbc库的cursor()方法来创建游标对象,然后使用execute()方法来执行SQL语句,例如: cursor = conn.cursor() cursor.execute('SELECT * FROM 表名') 5. 获取查询结果 执行SQL语句后,可以使用fetchall()方法来获取查询结果,例如: result = cursor.fetchall() 6. 关闭连接 使用pyodbc库的close()方法来关闭连接,例如: conn.close() ### 回答2: Python连接SQL Server数据库需要用到Python的pyodbc库和SQL Server ODBC驱动程序,pyodbc是一个开源的ODBC Python库,可以通过ODBC连接访问各种数据库。下面介绍python连接SQL Server数据库的步骤: 1. 安装SQL Server ODBC 驱动程序:在Windows环境下,可以通过官方网站下载安装SQL Server ODBC驱动程序。 2. 安装pyodbc库:可以通过pip安装,使用以下命令: pip install pyodbc 3. 连接数据库:在Python程序中使用pyodbc库中的connect函数连接数据库,connect函数有多个参数,包括DSN, UID, PWD等,需要根据实际情况进行填写。例如: import pyodbc cnxn = pyodbc.connect('DRIVER={ODBC Driver 17 for SQL Server};SERVER=localhost;DATABASE=mydatabase;UID=username;PWD=password') 其中,DRIVER参数指定ODBC驱动程序的名称和版本,SERVER参数指定数据库服务器的名称或IP地址,DATABASE参数指定要连接的数据库名称,UID和PWD参数分别指定登录SQL Server的用户名和密码。 4. 执行SQL查询:执行SQL查询需要使用pyodbc库中的cursor函数,执行查询语句时,需要使用execute函数。例如: cursor = cnxn.cursor() cursor.execute('SELECT * FROM mytable') for row in cursor: print(row) 其中,mytable是要查询的表名。 5. 关闭数据库连接:当不需要访问数据库时,应该关闭数据库连接,以释放资源。可以使用以下代码关闭连接: cursor.close() cnxn.close() 以上就是Python连接SQL Server数据库的基本步骤。实际上,连接不同类型的数据库的步骤是类似的,只需修改相应的参数。 ### 回答3: Python是一种功能强大的编程语言,可用于连接各种数据库。在本文中,我们将重点介绍通过Python连接SQL Server数据库。下面是一些步骤。 首先,我们需要安装pyodbc模块。可以通过使用pip包管理器来安装此模块。执行以下命令即可安装: python pip install pyodbc 接下来,我们需要配置ODBC数据源。ODBC是一种标准的数据库访问方法,支持多种数据库。在此,我们必须先配置ODBC数据源,以便Python应用程序可以连接到SQL Server数据库。可以按照以下步骤进行配置: 1. 在Windows搜索栏中,搜索ODBC数据源,打开ODBC数据源。 2. 在ODBC数据源管理器中,单击“添加”按钮。 3. 选择“SQL Server”选项,完成后退出。 4. 输入数据源名称,这是一个易于识别和记忆的名称。 5. 输入所需的服务器名称、身份验证和数据库名称信息。 6. 单击“测试”按钮,如果测试成功,则可以单击“确定”按钮。完成后退出。 接下来,我们需要编写代码以连接数据库。我们可以使用以下Python代码连接到SQL Server数据库: python import pyodbc # 将连接字符串替换为您的值 conn_str = ( r'DRIVER={SQL Server};' r'SERVER=your_server_name;' r'DATABASE=your_database_name;' r'Trusted_Connection=yes;' ) # 创建连接 conn = pyodbc.connect(conn_str) # 创建游标 cursor = conn.cursor() # 执行SQL查询 cursor.execute("SELECT TOP 10 * FROM YourTableName") # 输出查询结果 for row in cursor: print(row) # 关闭连接和游标对象 cursor.close() conn.close() 以上代码中,我们首先导入pyodbc模块。接下来,我们定义连接字符串,并使用该字符串创建了一个连接对象。然后,我们创建了一个游标对象,并使用游标迭代执行SQL语句和结果。最后,我们关闭了游标和连接对象。 在本文中,我们介绍了如何使用Python连接SQL Server数据库。我们首先安装了pyodbc模块,然后配置了ODBC数据源。最后,我们提供了一个使用Python连接到SQL Server数据库的实例代码。现在,您应该能够轻松地连接到SQL Server数据库,然后进行各种操作了。

最新推荐

分布式高并发.pdf

分布式高并发

基于多峰先验分布的深度生成模型的分布外检测

基于多峰先验分布的深度生成模型的似然估计的分布外检测鸭井亮、小林圭日本庆应义塾大学鹿井亮st@keio.jp,kei@math.keio.ac.jp摘要现代机器学习系统可能会表现出不期望的和不可预测的行为,以响应分布外的输入。因此,应用分布外检测来解决这个问题是安全AI的一个活跃子领域概率密度估计是一种流行的低维数据分布外检测方法。然而,对于高维数据,最近的工作报告称,深度生成模型可以将更高的可能性分配给分布外数据,而不是训练数据。我们提出了一种新的方法来检测分布外的输入,使用具有多峰先验分布的深度生成模型。我们的实验结果表明,我们在Fashion-MNIST上训练的模型成功地将较低的可能性分配给MNIST,并成功地用作分布外检测器。1介绍机器学习领域在包括计算机视觉和自然语言处理的各个领域中然而,现代机器学习系统即使对于分

阿里云服务器下载安装jq

根据提供的引用内容,没有找到与阿里云服务器下载安装jq相关的信息。不过,如果您想在阿里云服务器上安装jq,可以按照以下步骤进行操作: 1.使用wget命令下载jq二进制文件: ```shell wget https://github.com/stedolan/jq/releases/download/jq-1.6/jq-linux64 -O jq ``` 2.将下载的jq文件移动到/usr/local/bin目录下,并添加可执行权限: ```shell sudo mv jq /usr/local/bin/ sudo chmod +x /usr/local/bin/jq ``` 3.检查j

毕业论文java vue springboot mysql 4S店车辆管理系统.docx

包括摘要,背景意义,论文结构安排,开发技术介绍,需求分析,可行性分析,功能分析,业务流程分析,数据库设计,er图,数据字典,数据流图,详细设计,系统截图,测试,总结,致谢,参考文献。

"结构化语言约束下的安全强化学习框架"

使用结构化语言约束指导安全强化学习Bharat Prakash1,Nicholas Waytowich2,Ashwinkumar Ganesan1,Tim Oates1,TinooshMohsenin11马里兰大学,巴尔的摩县(UMBC),2美国陆军研究实验室,摘要强化学习(RL)已经在解决复杂的顺序决策任务中取得了成功,当一个定义良好的奖励函数可用时。对于在现实世界中行动的代理,这些奖励函数需要非常仔细地设计,以确保代理以安全的方式行动。当这些智能体需要与人类互动并在这种环境中执行任务时,尤其如此。然而,手工制作这样的奖励函数通常需要专门的专业知识,并且很难随着任务复杂性而扩展。这导致了强化学习中长期存在的问题,即奖励稀疏性,其中稀疏或不明确的奖励函数会减慢学习过程,并导致次优策略和不安全行为。 更糟糕的是,对于RL代理必须执行的每个任务,通常需要调整或重新指定奖励函数。另一�

mac redis 的安装

以下是在Mac上安装Redis的步骤: 1. 打开终端并输入以下命令以安装Homebrew: ```shell /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)" ``` 2. 安装Redis: ```shell brew install redis ``` 3. 启动Redis服务: ```shell brew services start redis ``` 4. 验证Redis是否已成功安装并正在运行: ```shell redis-cli ping

计算机应用基础Excel题库--.doc

计算机应用根底Excel题库 一.填空 1.Excel工作表的行坐标范围是〔 〕。 2.对数据清单中的数据进行排序时,可按某一字段进行排序,也可按多个字段进行排序 ,在按多个字段进行排序时称为〔 〕。 3.对数据清单中的数据进行排序时,对每一个字段还可以指定〔 〕。 4.Excel97共提供了3类运算符,即算术运算符.〔 〕 和字符运算符。 5.在Excel中有3种地址引用,即相对地址引用.绝对地址引用和混合地址引用。在公式. 函数.区域的指定及单元格的指定中,最常用的一种地址引用是〔 〕。 6.在Excel 工作表中,在某单元格的编辑区输入"〔20〕〞,单元格内将显示( ) 7.在Excel中用来计算平均值的函数是( )。 8.Excel中单元格中的文字是( 〕对齐,数字是( )对齐。 9.Excel2021工作表中,日期型数据"2008年12月21日"的正确输入形式是( )。 10.Excel中,文件的扩展名是( )。 11.在Excel工作表的单元格E5中有公式"=E3+$E$2",将其复制到F5,那么F5单元格中的 公式为( )。 12.在Excel中,可按需拆分窗口,一张工作表最多拆分为 ( )个窗口。 13.Excel中,单元格的引用包括绝对引用和( ) 引用。 中,函数可以使用预先定义好的语法对数据进行计算,一个函数包括两个局部,〔 〕和( )。 15.在Excel中,每一张工作表中共有( )〔行〕×256〔列〕个单元格。 16.在Excel工作表的某单元格内输入数字字符串"3997",正确的输入方式是〔 〕。 17.在Excel工作薄中,sheet1工作表第6行第F列单元格应表示为( )。 18.在Excel工作表中,单元格区域C3:E4所包含的单元格个数是( )。 19.如果单元格F5中输入的是=$D5,将其复制到D6中去,那么D6中的内容是〔 〕。 Excel中,每一张工作表中共有65536〔行〕×〔 〕〔列〕个单元格。 21.在Excel工作表中,单元格区域D2:E4所包含的单元格个数是( )。 22.Excel在默认情况下,单元格中的文本靠( )对齐,数字靠( )对齐。 23.修改公式时,选择要修改的单元格后,按( )键将其删除,然后再输入正确的公式内容即可完成修改。 24.( )是Excel中预定义的公式。函数 25.数据的筛选有两种方式:( )和〔 〕。 26.在创立分类汇总之前,应先对要分类汇总的数据进行( )。 27.某一单元格中公式表示为$A2,这属于( )引用。 28.Excel中的精确调整单元格行高可以通过〔 〕中的"行〞命令来完成调整。 29.在Excel工作簿中,同时选择多个相邻的工作表,可以在按住( )键的同时,依次单击各个工作表的标签。 30.在Excel中有3种地址引用,即相对地址引用、绝对地址引用和混合地址引用。在公式 、函数、区域的指定及单元格的指定中,最常用的一种地址引用是〔 〕。 31.对数据清单中的数据进行排序时,可按某一字段进行排序,也可按多个字段进行排序 ,在按多个字段进行排序时称为〔 〕。多重排序 32.Excel工作表的行坐标范围是( 〕。1-65536 二.单项选择题 1.Excel工作表中,最多有〔〕列。B A.65536 B.256 C.254 D.128 2.在单元格中输入数字字符串100083〔邮政编码〕时,应输入〔〕。C A.100083 B."100083〞 C. 100083   D.'100083 3.把单元格指针移到AZ1000的最简单方法是〔〕。C A.拖动滚动条 B.按+〈AZ1000〉键 C.在名称框输入AZ1000,并按回车键 D.先用+〈 〉键移到AZ列,再用+〈 〉键移到1000行 4.用〔〕,使该单元格显示0.3。D A.6/20 C.="6/20〞 B. "6/20〞 D.="6/20〞 5.一个Excel工作簿文件在第一次存盘时不必键入扩展名,Excel自动以〔B〕作为其扩展 名。 A. .WK1 B. .XLS C. .XCL D. .DOC 6.在Excel中,使用公式输入数据,一般在公式前需要加〔〕A A.= B.单引号 C.$ D.任意符号 7.在公式中输入"=$C1+E$1〞是〔〕C A.相对引用 B.绝对引用 C.混合引用 D.任意引用 8.以下序列中,不能直接利用自动填充快速输入的是〔 〕B A.星期一.星期二.星期三 .…… B.第一类.第二类.第三类.…… C.甲.乙.丙.…… D.Mon.Tue.Wed.…… 9.工作表中K16单元格中为公式"=F6×$D$4〞,在第3行处插入一行,那么插入后K7单元 格中的公式为〔 〕A A.=F7*$D$5 B.=F7*$D$4 C

基于PC机资源的分布式计算系统中相干任务求解方法及其优势

© 2014 Anatoly Kalyaev,Iakov Korovin.出版社:Elsevier B.V.由美国应用科学研究所负责选择和/或同行评审可在www.sciencedirect.com在线获取ScienceDirectAASRI Procedia 9(2014)131 - 1372014年AASRI电路与信号处理会议(CSP 2014)利用空闲PC机解决相干任务Anatoly Kalyaeva *,Iakov Korovina南方联邦大学多处理器计算系统科学研究所,2,塔甘罗格347922,俄罗斯摘要本文提出了一种基于PC机资源的分布式计算系统中相干任务求解的新方法。这些资源的参数是动态变化的,这使得它很难在分布式计算中的应用。该方法采用多智能体方法,通过智能体的主动控制,实现了分布式计算系统中个人计算机的有效利用,并通过智能体之间的交互,分散调度任务求解过程。为了解决每一个传入的连贯任务,系统的代理联合成社区,这使得它更容易调度和执行计算。该方法的主要优点是降低了分布式�

ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'daizong'@'localhost' (using password: NO) mac

这个错误提示表明您正在尝试使用用户名'daizong'在本地主机上连接到MySQL服务器,但是没有提供密码。这可能是因为您在连接字符串中没有指定密码,或者您提供的密码不正确。要解决此问题,您可以尝试以下几个步骤: 1. 确保您在连接字符串中提供了正确的密码。例如,如果您的密码是'password',则您的连接字符串应该类似于以下内容: ``` mysql -u daizong -ppassword ``` 2. 如果您确定密码正确,但仍然无法连接,请尝试重置MySQL root用户的密码。您可以按照以下步骤操作: - 停止MySQL服务器 ```

毕业论文springboot297毕业生实习与就业管理系统的设计与实现论文.doc

包括摘要,背景意义,论文结构安排,开发技术介绍,需求分析,可行性分析,功能分析,业务流程分析,数据库设计,er图,数据字典,数据流图,详细设计,系统截图,测试,总结,致谢,参考文献。