Python库simple_dwd_weatherforecast-0.9安装指南

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Python库
0 下载量 89 浏览量 更新于2024-10-04 收藏 4KB GZ 举报
资源摘要信息:"simple_dwd_weatherforecast-0.9.tar.gz是一个Python库资源，其全名为simple_dwd_weatherforecast-0.9.tar.gz。该资源是由官方提供的，主要用于Python语言开发。用户可以通过访问***提供的安装方法进行安装。" 该资源的主要知识点包括： 1. Python库：Python库是一组预编译的代码，这些代码可以被Python程序直接调用，无需重新编写。Python库通常用于实现特定的功能，如网络编程、数据处理、图像处理等。Python库是Python语言的强大特性之一，它使得开发者可以利用已有的资源，快速开发出复杂的应用程序。 2. Python语言：Python是一种高级编程语言，其特点是代码简洁、可读性强。Python支持面向对象、命令式、函数式和过程式编程，具有丰富的库，可用于各种应用场景，如Web开发、科学计算、数据分析、人工智能等。Python语言的易用性和强大的功能使其在全球范围内广受欢迎。 3. 安装方法：在Python中，可以通过包管理工具pip进行库的安装。pip会从Python包索引(PyPI)下载所需的包，并自动安装。在本例中，用户可以通过访问***提供的安装方法进行simple_dwd_weatherforecast-0.9.tar.gz库的安装。 4. 官方资源：官方资源通常是指由软件的开发者或组织直接发布的资源，这些资源通常是最稳定和最可靠的。在使用官方资源时，用户可以确保他们获取的是最新的、经过充分测试的软件版本。 5. 文件名称：simple_dwd_weatherforecast-0.9.tar.gz是该Python库的文件名称。在Python中，通常使用.tar.gz格式的文件进行包的发布和分发，用户需要先解压该文件，然后通过pip工具进行安装。 总的来说，simple_dwd_weatherforecast-0.9.tar.gz是一个用于Python语言的库资源，主要功能是提供天气预报的数据处理和查询服务。用户可以通过官方提供的安装方法，轻松地将该库集成到自己的Python项目中，从而实现天气数据的获取和处理。

Python库 | simple_dwd_weatherforecast-0.9.8.tar.gz

2022-03-10 上传
python库。 资源全名：simple_dwd_weatherforecast-0.9.8.tar.gz

Python库 | simple_dwd_weatherforecast-1.0.17-py3-none-any.whl

2022-04-03 上传
资源分类：Python库 所属语言：Python 资源全名：simple_dwd_weatherforecast-1.0.17-py3-none-any.whl 资源来源：官方 安装方法：https://lanzao.blog.csdn.net/article/details/101784059

mysql_DDL_dwd_sy_zy_wechat_bill_df(1).sql

2022-11-30 上传
mysql_DDL_dwd_sy_zy_wechat_bill_df(1).sql

insert overwrite table discountdw.dwd_sd_adds_order_bill_inc partition(dt = '2023-06-06') select t1.order_bill_id, t1.counterfoil_no, t1.acceptor, date_format(to_utc_timestamp(cast(t1.expiry_date as bigint) ,'GMT-8'),'YYYY-MM-dd'), t2.company_id, t1.cert_no, t1.company_name, t1.third_order_id, t1.counterfoil_amt/10000, t1.transaction_amt/10000, t1.rate, '3bp' as service_tariffing, ((DATEDIFF(to_utc_timestamp(t1.expiry_date ,'GMT-8'),to_utc_timestamp(t1.transaction_date ,'GMT-8') ) + adjust_days)* 0.0003 *(counterfoil_amt))/ 360 as service_fee, 360 as total_days, DATEDIFF(to_utc_timestamp(t1.expiry_date ,'GMT-8'),to_utc_timestamp(t1.transaction_date ,'GMT-8') ) + adjust_days as modulation_date, t3.channel_type, t3.bank_name, date_format(to_utc_timestamp(cast(t1.transaction_date as bigint) ,'GMT-8'),'YYYY-MM-dd'), t1.order_status_code, t1.order_status_msg, t4.fee_amt, t4.status, t1.tenant_id, t5.revenue, to_utc_timestamp(cast(t1.create_date as bigint) ,'GMT-8'), to_utc_timestamp(cast(t1.update_date as bigint) ,'GMT-8') from (select * from discountdw.ods_adds_order_bill_inc where dt ='2023-06-06' and channel_id=101110004 )t1 left join (select * from mecdw.ods_company_full where platform_id='sdpjw')t2 on t1.cert_no=t2.cert_no and t1.tenant_id=t2.tenant_id left join discountdw.dim_adds_product_full t3 on t1.partner_id=t3.partner_id and t1.product_id=t3.product_id left join (select * from mecdw.dwd_sc_fee_record_full where dt='2023-06-06' and biz_type=2 ) t4 on t1.order_bill_id=t4.third_id left join (select * from discountdw.ods_sd_order_ext_inc where dt='2023-06-06') t5 on t1.order_bill_id=t5.order_bill_id left join sdpjwdw.dim_holiday_info_full t6 on date_format(to_utc_timestamp(t1.expiry_date ,'GMT-8'),'YYYY-MM-dd') = t6.civic_holiday ;

2023-06-09 上传
INSERT OVERWRITE TABLE discountdw.dwd_sd_adds_order_bill_inc PARTITION(dt = '2023-06-06') SELECT o.order_bill_id, o.counterfoil_no, o.acceptor, o.expiry_date, c.company_id, o.cert_no, o.company...

帮我优化下这个sql ： SELECT t4.vin, t3.msg_id AS trip_id, t3.trip_start_time, t4.switch_value AS has_trip FROM ( SELECT * FROM dds.dwd_driving_calendar t1 WHERE t1.vin = 'LSJA24396MS179029' AND 1681745400001 > t1.trip_start_time AND 1681745400001 < t1.trip_end_time ) t3 LEFT JOIN ( SELECT * FROM dds.vehicle_journey_switch_history t2 WHERE t2.vin IN ( 'LSJA24396MS179029' ) ) t4 ON t3.vin = t4.vin AND t4.switch_key = 'vehicle_journey_data' AND '2023-04-17 23:30:00' > t4.create_time AND '2023-04-17 23:30:00' < t4.update_time

2023-05-26 上传
FROM dds.dwd_driving_calendar t3 WHERE t3.vin = 'LSJA24396MS179029' AND 1681745400001 > t3.trip_start_time AND 1681745400001 < t3.trip_end_time AND EXISTS ( SELECT 1 FROM dds.vehicle_journey_...

优化代码SELECT * from dwd_gsms_order_test.oc_order_item_holo AS a JOIN ( SELECT --获取非油的商品 plu_code ,cls_type FROM dwd_gsms_product_test.dwd_plu_holo WHERE cls_type = '0' ) b ON b.plu_code = a.product_no WHERE a.hos_code IN ('NF04','VG0L') AND station_code = '1-A5001-C006-S003'

2023-06-01 上传
JOIN dwd_gsms_product_test.dwd_plu_holo AS b ON b.plu_code = a.product_no AND b.cls_type = '0' WHERE a.hos_code IN ('NF04','VG0L') AND a.station_code = '1-A5001-C006-S003' ``` 其中 `field1`, `field2`...

SELECT * from dwd_gsms_order_test.oc_order_item_holo AS a JOIN ( SELECT --获取非油的商品 plu_code ,cls_type FROM dwd_gsms_product_test.dwd_plu_holo WHERE cls_type = '0' ) b ON b.plu_code = a.product_no WHERE a.hos_code IN ('NF04','VG0L') AND station_code = '1-A5001-C006-S003'

2023-06-01 上传
这是一个 SQL 语句，它的功能是从 `dwd_gsms_order_test.oc_order_item_holo` 表中获取非油的商品信息，然后通过 `JOIN` 操作连接到 `dwd_gsms_product_test.dwd_plu_holo` 表中，最终返回符合要求的记录。...

5、 据Hive的dwd库中相关表或MySQL数据库shtd_store中订单相关表（order_detail、order_info、sku_info），对用户购买过的商品进行去重，将其转换为以下格式：第一列为用户id mapping，第二列为用户购买过的商品id mapping，按照user_id与sku_id进行升序排序，输出前5行

2023-05-24 上传
假设我们已经将用户id和商品id分别进行了映射，得到了一个以用户id和商品id为列名的表，名为user_item： ``` +---------+---------+ | user_id | item_id | +---------+---------+ | 1 | 10 | ...

编写scala根据dwd层usercontinueorder表统计在两天内连续下单并且下单金额保持增长的用户，存入MySQL数据库shtd_result的usercontinueorder表

2023-05-24 上传
假设dwd层usercontinueorder表结构如下： | 字段名 | 类型 | 说明 | | --- | --- | --- | | user_id | string | 用户ID | | order_date | string | 下单日期 | | order_amount | double | 下单金额 | 首先，我们...

需求：清洗cost_ods并写入到cost_dwd 需求：清洗cost_ods并写入到cost_dwd

2023-07-12 上传
对于需求清洗cost_ods并写入到cost_dwd，你可以按照以下步骤进行操作： 1. 创建一个数据清洗的作业（可以使用Hadoop生态系统中的工具，如Hive、Spark等）。 2. 在作业中读取cost_ods表的数据。 3. 对读取的数据...
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