hivesql的基础知识点

目录

一、各数据类型的基础知识点

1.1 数值类型

整数

小数

float

double(常用)

decimal(针对高精度)

1.2 日期类型

date

datetime

timestamp

time

year

1.3 字符串类型

char

varchar / varchar2

blob /text

 tinyblob / tinytext

mediumblob / mediumtext

longblob / longtext

string(常用)

二、Hive中的常用函数

2.1 数值转换函数

round

取整 

精度取整函数

floor(向下取整函数)

ceil(向上取整函数)

abs(绝对值函数)

rand(取随机数函数)

2.2 日期函数

from_unixtime(时间戳转日期函数)

unix_timestamp(日期转时间戳函数)

to_date(日期时间转日期函数)

year(日期转年函数)

month(日期转月函数)

day(日期转天函数)

hour(日期转小时函数)

minute(日期转分钟函数)

second(日期转秒函数)

weekofyear(日期转周函数)

datediff(日期比较函数)

date_add(日期增加函数)

date_sub

months_between

2.3 条件函数

 if

coalesce() /nvl(非空函数)

case  when

2.4 字符串函数

length(字符串长度函数)

reverse(字符串反转函数)

concat(字符串拼接函数)

concat_ws(带分隔符的字符串连接函数)

substr / substring(字符串截取函数)

upper  (字符串转大写函数)

lower  (字符串转小写函数)

trim(去空格函数)

regexp_replace(正则表达式的替换函数)

regexp_extract(正则表达式的解析函数)

get_json_object(json解析函数)

split(分割字符串函数)

explode(炸裂函数)

posexplode(炸裂函数，带有下角标pos)

2.5 聚合函数

count(个数统计函数)

sum(总和统计函数)

avg(平均值统计函数)

min(最小值统计函数)

max(最大值统计函数)

高级聚合函数

   collect_list(多行变一行，不去重)

   collect_set(多行变一行，去重)

2.6 开窗函数

聚合函数

前后函数

lag

lead

头尾函数

first_value

last_value

排名函数

一、各数据类型的基础知识点

1.1 数值类型

        int 代表整数（hive常用bigint）: float代表小数，double代表双精度，double比float精度更高，小数位更多。

整数

  • int

        有符号(signed）的和无符号(unsigned)的。有符号的取值区间为-2147483648~2147483647，无符号的取值区间为0~ 4294967295。宽度最多为11个数字 -int(11)

  • tinyint

       有符号和无符号的。有符号的取值范围是-128~127, 无符号的取值范围是0~255。 宽度最多为4个数字 -tinyint(4)

  • smallint

       有符号和无符号的。有符号的取值范围是-32767~32767 ，无符号的取值范围是0~65535。 宽度最多为4个数字 -tinyint(4)

  • mediumint

        有符号和无符号的。有符号的取值范围是-8388608~8388607 ，无符号的取值范围是0~16777215。 宽度最多为9个数字 -mediumint(9)

  • bigint(常用)

       有符号的和无符号的。宽度最多为20个数字-bigint(20)

小数

  • float

        代表小数，默认是(10,2)

  • double(常用)

        代表双精度，默认是(16,4)

  • decimal(针对高精度)

        比float精度更高，小数位更多，默认为(16,4)

1.2 日期类型

  • date

       代表 YYYY-MM-DD格式，例如：1989-12-31

  • datetime

        代表 YYYYY-MM-DD HH:MM:SS 格式，例如：1989-12-31 15:30:00

  • timestamp

        代表 时间戳，例如：1989年12月31日下午15:30，在数据库中存储为：19891231153000

  • time

       代表 HH:MM:SS格式

  • year

       以2位或4位格式存储年份值

  • 补充

1.3 字符串类型

  • char

       固定长度字符串（可以是汉字或字母），长度是1-255。如果内容小于指定长度，右边填充空格，如果不指定长度，默认是1。

  • varchar / varchar2

        可变字符串，长度取值是1-255。创建表使用该类型时必须指定长度。

  • blob /text

      最大长度65535，用于存储二进制大数据，如图片，无法指定长度。两者区别：blob类型对于大小写比较敏感。

  •  tinyblob / tinytext

        最大长度是255，不能指定长度。

  • mediumblob / mediumtext

       最大长度是16777215字符。

  • longblob / longtext

       最大长度是429496295字符。

  • string(常用)

二、Hive中的常用函数

2.1 数值转换函数

round

取整 
  • 语法：round(double a）
  • 返回值：bigint
  • 说明：返回double类型的整数值部分（遵循四舍五入）
  • 举例：select round(4.1578 ) --> 4
精度取整函数
  • 语法：round(double a, int b)
  • 返回值：double
  • 说明：返回指定精度的double类型
  • 举例：select round(4.1578 , 2)  --> 4.16

floor(向下取整函数)

  • 语法：floor(double a)
  • 返回值：bigint
  • 说明：返回等于或者小于该double变量的最大整数
  • 举例：select floor(34.12)  -->  34

ceil(向上取整函数)

  • 语法：ceil(double a)
  • 返回值：bigint
  • 说明：返回大于或者等于该double变量的最小的整数
  • 举例：select ceil(34.12) --> 35

abs(绝对值函数)

  • 语法：abs(double a )  、abs(int a)
  • 返回值：double 、int
  • 说明：返回数值a的绝对值
  • 举例：select  abs( - 3.9)  -->  3.9

rand(取随机数函数)

  • 语法：rand() 、rand(int n)
  • 返回值：double
  • 说明：rand(): 返回[0,1]范围内的随机数；
  • 举例：select rand()

2.2 日期函数

from_unixtime(时间戳转日期函数)

  • 语法：from_unixtime(bigint unixtime , string format)
  • 返回值：double
  • 说明：将unix时间戳转换到当前时区 的时间格式 ( 从1970-01-01 00:00:00 UTC 到指定时间相差的秒数 )
  • 举例：select from_unixtime(1323308943,'yyyyMMdd')  --> 20111208 

unix_timestamp(日期转时间戳函数)

  • 语法：unix_timestamp(string date)  、unix_timestamp(string date,string pattern)
  • 返回值：bigint
  • 说明：将格式为"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"的日期 转换成 unix的时间戳。如果转换失败，则返回值为0；
举例：
select unix_timestamp('2024-02-01 22:17:23')  --> 1706825843
select unix_timestamp('20240201 20:17:11','yyyyMMdd HH:mm:ss') --> 1706825843

to_date(日期时间转日期函数)

  • 语法：to_date(string timestamp)
  • 返回值：string
  • 说明：返回日期时间字段中的日期部分
  • 举例：select to_date('2024-02-01 22:17:23') ---> 2024-02-01

year(日期转年函数)

  • 语法：year(string date)
  • 返回值：int
  • 说明：返回日期中的年份
  • 举例：select  year('2024-02-01 22:17:23')  ---> 2024 

month(日期转月函数)

  • 语法：month(string date)
  • 返回值：int
  • 说明：返回日期中的月份
  • 举例：select  month('2024-02-01 22:17:23')  ---> 2

day(日期转天函数)

  • 语法：day(string date)
  • 返回值：int
  • 说明：返回日期中的天
  • 举例：select  day('2024-02-01 22:17:23' ) ---> 1

hour(日期转小时函数)

  • 语法：hour(string date)
  • 返回值：int
  • 说明：返回日期中的小时
  • 举例：select  hour('2024-02-01 22:17:23') --->22

minute(日期转分钟函数)

  • 语法：minute(string date)
  • 返回值：int
  • 说明：返回日期中的分钟
  • 举例：select  minute('2024-02-01 22:17:23')  ---> 17

second(日期转秒函数)

  • 语法：second(string date)
  • 返回值：int
  • 说明：返回日期中的秒
  • 举例：select  ('2024-02-01 22:17:23')  ---> 23

weekofyear(日期转周函数)

  • 语法：weekofyear(string date)
  • 返回值：int
  • 说明：返回该日期在当年的周数
  • 举例：select weekofyear ('2024-02-01 22:17:23') --->5

datediff(日期比较函数)

  • 语法：datediff(string enddate,string startdate)
  • 返回值：int
  • 说明：返回   结束日期减去开始日期的天数
  • 举例：select datediff ('2024-02-01','2024-01-28')  ---> 4

date_add(日期增加函数)

  • 语法：date_add(string startdate , int days)
  • 返回值：string
  • 说明：返回   开始日期startdate 加上days天后的日期
  • 举例：select  date_add('2024-02-01',10)  ---> 2024-02-11

date_sub

  • 语法：date_sub(string startdate,int days)
  • 返回值：string
  • 说明：返回   开始日期startdate 减去days天后的日期
  • 举例：select  date_sub('2024-02-01',3) --->2024-01-29

months_between

  • 语法：months_between(string enddate,string startdate)
  • 返回值：double
  • 说明：返回   结束日期减去开始日期的月份数
举例：
select  months_between('2024-02-01','2024-01-01')  --> 1
select  months_between('2024-02-01','2024-01-11')  -->  0.67741935 

2.3 条件函数

 if

  • 语法：if(boolean testCondition, T valueTrue, T valueFalseOrNull)
  • 返回值：T
  • 说明：当条件testCondition为TRUE时，返回valueTrue；否则返回valueFalseOrNull
  • 举例：select if(1=2,100,200)  --> 200

coalesce() /nvl(非空函数)

  • 语法：coalesce(T v1,T v2 ...)
  • 返回值：T
  • 说明：返回参数中的第一个非空值，如果所有值都为null,那么直接返回null
  • 举例：select coalesce(null,'100','50') --> 100
  • 两者区别
1.coalescecoalesce函数语法是：coalesce(表达式1，表达式2.....表达式n); coalesce函数的返回结果是第一个非空表达式，如果全是空，则返回空。coalesce函数的处理参数个数没有限制，使用时需要注意：对处理参数的数据类型有严格要求，所有表达式值是同一类型（转换成同一类型也可）。2.nvl nvl函数语法是：nvl(默认值,表达式); 如果默认值不为空返回默认值，如果默认值是空，则返回 表达式，如果两者都为空则返回空。nvl函数的处理参数个数有限，只能传两个参数。使用时需注意：“默认值”，“表达式”的值的数据类型没有要求，可相同也可不同。

case  when

  • 语法：case column  when vlaue1  then result1 
                                     when vlaue1  then result2
              else esult3
              end  as  column1
  • 返回值：T
  • 说明：如果column等于 vlaue1，那么返回result1 ; 如果column等于 vlaue2，那么返回result2;否则返回result3
举例：
select case 100  when 500 then 'false'when 100 then 'true'else '?'  end ;  最终的输出结果是：true

2.4 字符串函数

length(字符串长度函数)

  • 语法：length(string A)
  • 返回值：int
  • 说明：返回字符串的长度
  • 举例：select  length('sghanan') ; ---> 7 

reverse(字符串反转函数)

  • 语法：reverse(string A)
  • 返回值：string
  • 说明：返回字符串A的反转结果
  • 举例：select  reverse('sghanxh') ; --->  hxnahgs 

concat(字符串拼接函数)

  • 语法：concat(string A ,string B.......)
  • 返回值：string
  • 说明：返回字符串拼接后的结果，支持输入任意个数的字符串
  • 举例：select  concat('ad','cv','op') ;---> adcvop

concat_ws(带分隔符的字符串连接函数)

  • 语法：concat_ws(string SEP, string A ,string B.......)
  • 返回值：string
  • 说明：返回输入字符串连接后的结果,SEP表示各个字符串的分隔符
  • 举例：select  concat_ws('|','ad','cv','op') ;---> ad|cv|op

substr / substring(字符串截取函数)

  • 语法：subtr( string A , int start) , substring( string A ,  int start )

        start 代表的是：截取起始的位置(从1 开始计数)

  • 返回值：string
  • 说明：截取从start 位置到结尾的字符串
  • 举例：select substr( 'abcde' ,3)  --> cde

                   select substr( 'abcde' ,-1)  --> e

upper  (字符串转大写函数)

  • 语法：upper(string A)
  • 返回值：string
  • 说明：返回字符串A的大写格式
  • 举例：select upper('absSedF')   ----> ABSSEDF

lower  (字符串转小写函数)

  • 语法：lower(string A)  
  • 返回值：string
  • 说明：去除字符串两边的空格
  • 举例：select  lower('absSedF')   ----> abssedf

trim(去空格函数)

  • 语法：trim(string A)
  • 返回值：string
  • 说明：返回字符串A的小写格式
  • 举例：select trim('  absSedF ')   ----> absSedF

                  select length('  absSedF ')    ---> 10

regexp_replace(正则表达式的替换函数)

  • 语法：regexp_replace(string A, string B, string C)
  • 返回值：string
  • 说明：将字符串A中符合java正则表达式的B替换成C；注意：有些情况下要使用转义字符；
举例：
select regexp_replace('foobasr' ,  'oo|ar','')  ----> fbasr
select regexp_replace('foobasr' ,  'oo|ba','')   --->fsr 
ps:正则表达式中的 | 竖线代表的是：'或'的意思，其中有一个为true，那整体就是true 

regexp_extract(正则表达式的解析函数)

  • 语法：regexp_extract(string subject, string pattern, int index)
  • 返回值：string
  • 说明：将字符串subject 按照pattern正则表达式的规则拆分，返回index指定的字符 
    举例：
select regexp_extract('foothebar','foo(.*?)(bar)' ,0)  ---->  foo
select regexp_extract('foothebar','foo(.*?)(bar)' ,1)----> the
select regexp_extract('foothebar','foo(.*?)(bar)' ,2) ---> bar
上述代码，会将字符串 foothebar 拆分成 foor, the,bar;  对应的index 索引分别是：0,1,2

get_json_object(json解析函数)

  • 语法：get_json_object(string json_string, string  path)
  • 返回值：string
  • 说明：解析json 的字符串json_string, 返回path指定的内容，如果输入的json字符串无效，那么返回null

split(分割字符串函数)

  • 语法：split(string str, string pat)
  • 返回值：array
  • 说明：按照pat分隔符分割 str, 返回分割后的字符串数组
select split('adgncf','n') --> ["adg","cf"]

explode(炸裂函数)

  • 语法：lateral view explode(split(string str, string pat)) tmp as  column1
  • 返回值：string
  • 说明：按照pat分隔符分割 str，并将数组中的内容炸裂成多行字符串
举例：
select  student_score  from test lateral_view  explode(split(student_score,','))  sc as student_score

posexplode(炸裂函数，带有下角标pos)

  • 语法：lateral view posexplode(split(string str, string pat)) tmp as  pos,item
  • 返回值：string
  • 说明：按照pat分隔符分割 str，并将数组中的内容炸裂成多行字符串(炸裂带有下角标pos)
举例：
select   student_name,student_score from testlateral_view  posexplode(split(student_name,','))  sn as student_name_index, student_namelaretal view posexplode(split(student_score,',')) sc as  student_score_index,student_scorewhere student_name_index =  student_score_index ;

  ps: 炸裂函数的具体使用场景见文章：
HiveSQL题——数据炸裂和数据合并-CSDN博客文章浏览阅读711次，点赞17次，收藏11次。HiveSQL题——数据炸裂和数据合并https://blog.csdn.net/SHWAITME/article/details/135952216?spm=1001.2014.3001.5501

2.5 聚合函数

count(个数统计函数)

  • 语法：count(*)，count(col)计数
  • 返回值：int
  • 说明：count(*)会统计包括null值在内的行; 
               count(expr)返回指定字段的个数（会过滤null值）; 
               count(distinct expr)返回指定字段的去重后个数(会过滤null值)
  • 举例：select count(user_id) from table;

sum(总和统计函数)

  • 语法：sum(col)
  • 返回值：double
  • 说明：sum(col) 统计某个结果集中col列相加的结果;
             sum(distinct  col )某个结果集中col列去重后相加的结果
  • 举例：select sum(*) from table;

avg(平均值统计函数)

  • 语法：avg(col) ,avg(distinct col)
  • 返回值：double
  • 说明：avg(col)统计某个结果集中col列的平均值;
              avg(distinct col)统计某个结果集中col列去重后的平均值
  • 举例：select avg(score) from table；

min(最小值统计函数)

  • 语法：min(col)
  • 返回值：double
  • 说明：统计某个结果集中col列的最小值
  • 举例：select min(score) from table

max(最大值统计函数)

  • 语法：max(col)
  • 返回值：double
  • 说明：统计某个结果集中col列的最大值
  • 举例：select max(score) from table
-- 总结：
1.count(*)操作时会统计null值，count(column)会过滤掉null值;
2.事实上除了count(*)计算，剩余的聚合函数例如： max(column),min(column),avg(column),count(column) 函数会过滤掉null值

高级聚合函数

   collect_list(多行变一行，不去重)
  • 语法：collect_list(col)
  • 返回值：array
  • 说明：在hive中是把一个key的多个信息收集起来合成一个，不去重
  • 举例：select avg(score) from table；
-- 举例：
with  tmp as (
select 'a' as test union all
select  'c' as test union all
select  's' as test union all
select  'd' as test)
select collect_list(test) from tmp;
结果：["c","s","d","a"] ，可以看出：聚合后的数组元素无法保证顺序性
   collect_set(多行变一行，去重)
  • 语法：collect_set(col)
  • 返回值：array
  • 说明：在hive中是把一个key的多个信息收集起来，去重
  • 举例：select avg(score) from table；
-- 举例：
with  tmp as (
select 'a' as test union all
select  'c' as test union all
select  'a' as test union all
select  'd' as test)
select collect_set(test) from tmp;
结果：["a","c","d"]

  ps: 聚合函数的具体使用场景见文章：

HiveSQL题——聚合函数(sum/count/max/min/avg)-CSDN博客文章浏览阅读739次，点赞18次，收藏17次。HiveSQL题——聚合函数(sum/count/max/min/avg)https://blog.csdn.net/SHWAITME/article/details/135918264?spm=1001.2014.3001.5501

2.6 开窗函数

聚合函数

  • 聚合函数分类:   count()、sum()、min()、max()、avg()
  • 语法：聚合函数() over( partition by column order by column  rows / range between..................)

  ps: 聚合函数的具体使用场景见文章：

HiveSQL题——聚合函数(sum/count/max/min/avg)-CSDN博客文章浏览阅读739次，点赞18次，收藏17次。HiveSQL题——聚合函数(sum/count/max/min/avg)https://blog.csdn.net/SHWAITME/article/details/135918264?spm=1001.2014.3001.5501

前后函数

  • lag
-- 取得column列前边的第n行数据，如果存在则返回，如果不存在，返回默认值default
lag(column,n,default) over(partition by order by)
  • lead
-- 取得column列后边的第n行数据，如果存在则返回，如果不存在，返回默认值default
lead(column,n,default) over(partition by order by)，

  ps: 前后函数的具体使用场景见文章：

HiveSQL题——前后函数(lag/lead)-CSDN博客文章浏览阅读1.2k次，点赞23次，收藏21次。HiveSQL题——前后函数(lag/lead)https://blog.csdn.net/SHWAITME/article/details/135902998?spm=1001.2014.3001.5502

头尾函数

  • first_value
---当前窗口column列的第一个数值，如果有null值，则跳过
first_value(column,true) over (partition by ..order by.. 窗口子句) ---当前窗口column列的第一个数值，如果有null值，不跳过
first_value(column,false) over (partition by ..order by.. 窗口子句)
  • last_value
--- 当前窗口column列的最后一个数值，如果有null值，则跳过
last_value(column,true) over (partition by ..order by.. 窗口子句) --- 当前窗口column列的最后一个数值，如果有null值,不跳过
last_value(column,false) over (partition by ..order by.. 窗口子句)

排名函数

row_number() over(partition by .. order by .. ) 顺序排序（行号）——1、2、3
rank() over(partition by .. order by .. ) 并列排序，跳过重复序号——1、1、3
dense_rank()  over(partition by .. order by .. ) 并列排序，不跳过重复序号——1、1、2

ps：排序函数的具体使用场景见文章：

HiveSQL题——排序函数(row_number/rank/dense_rank)-CSDN博客文章浏览阅读934次，点赞20次，收藏15次。HiveSQL题——排序函数(row_number/rank/dense_rank)https://blog.csdn.net/SHWAITME/article/details/135909662?spm=1001.2014.3001.5501

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浅压缩、深压缩、双引擎、计算机屏幕编码……何去何从？

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专业视听领域尤其显示控制和坐席控制领域&#xff0c;最近几年最激动人心的技术&#xff0c;莫过于分布式了。 分布式从推出之日就备受关注&#xff1a;担心稳定性的&#xff0c;质疑同步性能的&#xff0c;怀疑画面质量的…… 诚然&#xff0c;我们在此前见多了带着马赛克的…
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【C++】类和对象1：类的定义、访问限定符、作用域及对象大小

【C++】类和对象1：类的定义、访问限定符、作用域及对象大小

前言 本文主要是简单的介绍一下类是什么、如何使用 类的定义 class className { // 类体&#xff1a;由成员函数和成员变量组成 };// 一定要注意后面的分号class为定义类的关键字&#xff0c;ClassName为类的名字&#xff0c;{}中为类的主体&#xff0c;注意类定义结束时后面…
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智慧文旅：驱动文化与旅游融合发展的新动力

智慧文旅：驱动文化与旅游融合发展的新动力

随着科技的快速发展和人们生活水平的提高&#xff0c;文化和旅游的融合成为了时代发展的必然趋势。智慧文旅作为这一趋势的引领者&#xff0c;通过先进的信息技术手段&#xff0c;推动文化与旅游的深度融合&#xff0c;为产业的发展注入新的活力。本文将深入探讨智慧文旅如何成…
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【制作100个unity游戏之23】实现类似七日杀、森林一样的生存游戏9（附项目源码）

【制作100个unity游戏之23】实现类似七日杀、森林一样的生存游戏9（附项目源码）

本节最终效果演示 文章目录 本节最终效果演示系列目录前言回收物品素材绘制UI代码控制垃圾桶回收功能效果 源码完结 系列目录 前言 欢迎来到【制作100个Unity游戏】系列&#xff01;本系列将引导您一步步学习如何使用Unity开发各种类型的游戏。在这第23篇中&#xff0c;我们将…
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低成本高效益，电子画册才是品牌的重要选择

低成本高效益，电子画册才是品牌的重要选择

​随着互联网的普及和数字化技术的进步&#xff0c;电子画册已成为许多品牌的重要选择。与传统印刷画册相比&#xff0c;电子画册具有低成本、高效益的优点&#xff0c;成为品牌宣传的新趋势。 具体来说&#xff0c;电子画册可以通过在线平台或移动设备轻松查看&#xff0c;无需…
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logback自定义生成DB日志（java环境）

logback自定义生成DB日志（java环境）

目的&#xff1a; 未来在生成日志写入数据库中加一个特殊的字段&#xff0c;官方老版本提供的DBAppender无法实现&#xff0c;并且好巧不巧&#xff0c;在新版本这个实现也被删除了&#xff0c;所以重写一个实现。 1. 安装依赖 安装logback maven依赖 注意&#xff1a; lo…
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数据结构——实验01-线性表的链式存储和操作

数据结构——实验01-线性表的链式存储和操作

一、实验内容 二、算法思想与算法实现 1、解题思想 &#xff08;1&#xff09;逆序创建链表La就是使用头插法创建一个链表&#xff0c;所谓头插法就是在创建链表时始终将新元素插入到头结点之后&#xff0c;而正序创建链表Lb就是使用尾插法创建一个链表&#xff0c;所谓尾插法…
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[高阶·产品经理]业务建模和需求高阶2月26-3月1日晚8点

[高阶·产品经理]业务建模和需求高阶2月26-3月1日晚8点

等级 高阶 介绍 软件开发中&#xff0c;需求是解决“系统怎样好卖”的问题&#xff0c;设计是解决“降低开发成本”的问题。 本训练聚焦第一个方面&#xff0c;在点上强化业务建模和需求的技能。每期的教材都会根据当期学员所整理的学习《软件方法》的过程中以及工作中碰到的…
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conda虚拟环境基础

conda虚拟环境基础

【一文搞定最新版Anaconda】Win11 安装 Anaconda&#xff08;2023.9&#xff09;详解&#xff08;不删除旧版情况下下载、安装、注册、登录、设置环境变量、迁移旧环境、配置修改换源等&#xff09;连接Pycharm_win11安装anaconda-CSDN博客 conda命令大全&#xff08;create/in…
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产品经理必备知识——API接口（获取电商商品订单数据API）

产品经理必备知识——API接口（获取电商商品订单数据API）

前言 在古代&#xff0c;我们的传输信息的方式有很多&#xff0c;比如写信、飞鸽传书&#xff0c;以及在战争中使用的烽烟&#xff0c;才有了著名的烽火戏诸侯&#xff0c;但这些方式传输信息的效率终究还是无法满足高速发展的社会需要。如今万物互联的时代&#xff0c;我通过…
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网络安全之漏洞扫描

网络安全之漏洞扫描

漏洞是在硬件、软件、协议的具体实现或系统安全策略上存在的缺陷&#xff0c;从而可以使攻击者能够在未授权的情况下访问或破坏系统。这些缺陷、错误或不合理之处可能被有意或无意地利用&#xff0c;从而对一个组织的资产或运行造成不利影响&#xff0c;如信息系统被攻击或控制…
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关于node.js奇数版本不稳定 将11.x.x升级至16.x.x不成功的一系列问题（一）

关于node.js奇数版本不稳定 将11.x.x升级至16.x.x不成功的一系列问题（一）

据说vue2用16稳定一些 vue3用18好一点&#xff08;但之前我vue3用的16.18.1也可以&#xff09; 为维护之前的老项目 先搞定node版本切换 下载nvm node版本管理工具 https://github.com/coreybutler/nvm-windows/releases 用这个nvm-setup.zip安装包 安之前最好先将之前的nod…
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基于WordPress开发微信小程序2：决定开发一个wordpress主题

基于WordPress开发微信小程序2：决定开发一个wordpress主题

上一篇&#xff1a;基于WordPress开发微信小程序1&#xff1a;搭建Wordpress-CSDN博客 很快发现一个问题&#xff0c;如果使用别人的主题模板&#xff0c;多多少少存在麻烦&#xff0c;所以一咬牙&#xff0c;决定自己开发一个主题模板&#xff0c;并且开源在gitee上&#xff…
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