Bablosoft

Чтение данных из таблицы

Поддержка

  • zzsnowballzzZ

    Как убрать из парсинга лишнее

    Поддержка
    0 Votes
    4 Posts
    900 Views
    zzsnowballzzZ

    @Lokko said in Как убрать из парсинга лишнее:

    [[DATA]]=[[DATA]].replace(/[^0-9]+/g, "");

    Спасибо! Это то, что было нужно.

  • FloresRageF

    Удалить ненужный текст из переменной

    Поддержка
    0 Votes
    5 Posts
    1499 Views
    FoxF

    @floresrage said in Удалить ненужный текст из переменной:

    У меня есть переменная, в ней текст типа "Your OPSkins verification code is 429015 for your account "76561198861520630" нужно вытащить код , как сделать?)

    Мм, регер опса.. И походу в браузере :D

    Использовать регулярные выражения, например:

    (?<=is\s)[0-9]*(?=\sfor)

    можно же проще

    is\s(\d+)\s
  • M

    Создание таблицы в эксель

    Поддержка
    0 Votes
    16 Posts
    4171 Views
    K

    @Kingstreet06 said in Создание таблицы в эксель:

    @Kingstreet06 said in Создание таблицы в эксель:

    @UserTrue said in Создание таблицы в эксель:

    @maxim А куда запись дели? И не забывайте в промис оборачивать.

    const XlsxPopulate = require('xlsx-populate'); const filePath = 'out.xlsx'; await (new Promise(async function(resolve,reject){ let workbook = await XlsxPopulate.fromFileAsync(filePath); workbook.sheet(0).cell("A1").value("This is neat!"); workbook.toFileAsync(filePath); resolve(); }));

    Что-то застревает бесконечное выполнение....

    Что-то перепробовал все способы в теме. Через nodejs вообще не хочет работать. хотя и выполняется, без ошибок

    Установил библиотеку fast-csv

    и нашел такой код:

    var fs = require('fs'); var csv = require('fast-csv'); var ws = fs.createWriteStream('C:/Users/Admin/Dekstop/Test1.csv'); csv. write([ ["a1","b1"], ["a2","b2"] ], {headers: true} ) .pipe(ws);

    Но сохраняет так :

    csv.png

    Пробую следующим кодом :

    var fs = require('fs'); var csv = require('fast-csv'); var ws = fs.createWriteStream('C:/Users/Admin/Dekstop/Test1.csv'); csv. write([ {a:"a1",b:"b1"}, {a: "b2",b: "c2"}, {a: "c2",b: "d2"} ], { headers: true transform: function(row){ return { A: row.A, B: row.B }; } }) .pipe(ws);

    Но что-то ошибка в линии transform:

    Не удалось Обновить: C:\Users\Admin\AppData\Roaming\BrowserAutomationStudio\apps\21.9.2\embedded\54ecb033.N3VtbacAheeI\distr\lib\custom\nims12q0gb9.js:9 function row(); ^ SyntaxError: Unexpected token ; at createScript (vm.js:80:10) at Object.runInThisContext (vm.js:139:10) at Module._compile (module.js:588:28) at Object.Module._extensions..js (module.js:635:10) at Module.load (module.js:545:32) at tryModuleLoad (module.js:508:12) at Function.Module._load (module.js:500:3) at Module.require (module.js:568:17) at require (internal/module.js:11:18) at C:\Users\Admin\AppData\Roaming\BrowserAutomationStudio\apps\21.9.2\embedded\54ecb033.N3VtbacAheeI\distr\lib\internal\custom.js:11:38
  • ruzneR

    база данных и много документов

    Поддержка
    0 Votes
    4 Posts
    1792 Views
    romanbizR

    @ruzne Из вики. Основные характеристики базы данных ClickHouse[11]:

    Действительно колоночная СУБД. Рядом с данными не хранятся другие величины, например, в ClickHouse поддерживаются значения постоянной длины, чтобы не хранить рядом размер типа.
    Линейная масштабируемость. Система позволяет увеличивать кластер добавлением серверов.
    Отказоустойчивость. Система представляет собой кластер шардов, где каждый шард — это группа реплик. Используется асинхронная multimaster репликация: после записи на любую доступную реплику, данные распространяются на все остальные реплики. Для координации работы реплик используется ZooKeeper (ZooKeeper не участвует в процессе обработки и выполнения запроса).
    Способность работать с большими данными (триллионы записей и петабайты данных).
    Поддержка SQL. ClickHouse поддерживает диалект SQL c расширениями: массивы и вложенные структуры данных, вероятностные структуры, функция по работе с URI, возможность подключить внешнее key-value хранилище и т. д.
    Высокая эффективность работы[12].
    векторные вычисления;
    данные не только хранятся по колонкам, но и обрабатываются по векторам (кусочкам колонок), за счёт чего достигается высокая эффективность по CPU;
    наличие функциональности для семплирования и приблизительных вычислений;
    параллельная и распределенная обработка запросов (в том числе JOIN'ов).
    Сжатие данных.
    СУБД оптимизирована для работы на HDD-дисках. Можно обрабатывать данные, которые не помещаются в оперативную память.
    Разнообразные клиенты для подключения к БД. Для работы с базой данных можно использовать консольный клиент, HTTP API и ряд wrapper’ов на Python, PHP[13], NodeJS[14], Perl[15], Ruby[16] и R[17]. Также для ClickHouse есть JDBC[18] и Golang[19] драйверы.
    Подробная документация.

  • PhoenixP

    Вместе с текстом копирует символы таблицы

    Поддержка
    0 Votes
    13 Posts
    1898 Views
    PhoenixP

    @Fox понял. Я просто отписал по предыдущему совету