[TOC] Pandas 一个强大的分析结构化数据的工具集，基础是 Numpy（提供高性能的矩阵运算） Pandas 可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据。 Pandas 可以对各种数据进行运算操作，比如归并、再成形、选择，还有数据清洗和数据加工
[TOC] Pandas 可以很方便的处理 JSON 数据 demo.json ```json [ { "name":"张三", "age":23, "gender":true }, { "name":"李四", "age":24, "gender":true }, { "name":"王五", "
目录JSON 转换为 CSVCSV 转 JSON行、列操作 CSV（Comma-Separated Values，逗号分隔值，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号），其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。 CSV 是一种通用的、相对简单的文件格式，被用户、商业和科学广泛应用。 A
py2neo 目前不支持 neo4j 5.X,Neo4j Driver for Python是官方提供的驱动程序，提供了与Neo4j数据库进行通信的基本功能，如果你更倾向于底层的控制，或者你的项目对性能要求较高。而py2neo则提供了更多的功能和便利性，以简化与Neo4j数据库的交互，更高级的抽象和便利性，以及一些附加的功能。选择哪个库取决于您的具体需求和偏好。
执行 Oracle 存储过程时，出现 “PLS-00103: 出现符号 ")"在需要下列之一时：”， ``` Cause: java.sql.SQLException: ORA-06550: 第 22 行, 第 4 列: PLS-00103: 出现符号 ")"在需要下列之一时： ( - + case
Spring Boot的版本高于 2.4以后 ，原来的配置已经不适合目前的版本 将代码中的`allowedOrigins`改为`allowedOriginPatterns` ```java @Configuration public class WebConfig implements WebMvc
### 蓝绿发布(Blue-Green Deployment) 蓝绿发布提供了一种零宕机的部署方式。不停老版本，部署新版本进行测试，确认OK，将流量切到新版本，然后老版本同时也升级到新版本。始终有两个版本同时在线，有问题可以快速切换。 蓝绿部署中，一共有两套系统： - 一套是正在提供服务系统，标记为
高级设置 => 限制 => 连接超时（秒），默认120秒，根据实际情况调整 
### Python中的os模块 Python中的os模块提供了很多与操作系统相关的功能。其中就包括设置环境变量的方法，即setenv()方法。 使用os.setenv()方法设置环境变量 ```python import os os.setenv('VAR_NAME', 'VAR_VALUE')
为了方便调试代码，经常会向stdout中输出一些日志，但是大量日志，有时不好定位问题。 使用终端打印特定颜色字符串，可以突出显示关键性的信息，帮助用户更好地识别和理解输出内容。 https://pypi.org/project/colorama/ Colorama 是为了在命令行界面中提供简单、方便
一般网上的文章都是以脚本的方式写Demor的，没找到自己想要的那种项目结构型的示例（类似Java SpringBoot 创建 Model,通过 pom 进行关联配置的那种） 看了一些源码，再结合自己的想法，建了一个简单的示例, 用 Python 做接口服务的项目搭建，仅供参考 代码结构说明 VipQ
### 前提条件 - 先往Neo4j 里，准备数据 参考：https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17631347.html#%E5%88%9B%E5%BB%BA%E4%BC%A0%E6%89%BF%E4%BA%BA - 搭建 FastAPI 项目：https://www
.NET Core 在其上下文中，该请求的地址无效。 看了端口，发现没被占用，后来发现是IP地址变了 改成正确的IP就可以了。
目录前提条件创建节点 Demo准备数据创建药品标签节点 在线问诊 Python、FastAPI、Neo4j — 创建节点 Neo4j 节点的标签可以理解为 Java 中的实体。 根据常规流程：首先有什么症状，做哪些对应的检查，根据检查诊断什么疾病，需要用什么药物治疗，服药期间要注意哪些饮食，需要做哪
PyCharm 提示：PEP 8: expected 2 blank lines, found 1 类或方法前需要空两行 解决方法：Ctrl+Alt+L 格式化一下就OK了。或者手动在前面敲一行
目录症状数据创建节点附学习 电子病历中，患者主诉对应的相关检查，得出的诊断以及最后的用药情况。症状一般可以从主诉中提取。 症状数据 symptom_data.csv CSV 中，没有直接一行一个症状，主要想后面将 症状 => 疾病 做关联，最后会在一个 Excel 中表达 所以每行实际对应一个症病，
jquery 将 JSON 列表的 某个属性值，添加到数组中 如果你有一个JSON列表，并且想要将每个对象的某个属性值添加到数组中，你可以使用jQuery的$.each()函数来遍历JSON列表，并获取所需的属性值。以下是一个示例代码： var jsonList = [ { "name": "Joh
Python 搭建 FastAPI 项目 要生成FastAPI项目的代码，你可以使用FastAPI的脚手架工具来快速创建一个基本的FastAPI应用程序。 以下是创建一个新的FastAPI项目的步骤： 安装FastAPI和cookiecutter。你可以使用pip来安装它们： pip install
目录检查数据创建节点 根据不同的症状，会建议做些相对应的检验、检查 检查数据 examine_data.csv 建议值用“”引起来。避免中间有，号造成误识别 检查 "膝关节核磁" "眼睛酸胀" "视力" "砂眼" "辨色力" "角膜" "眼底" 创建节点 参考 创建药品 节点。 import log
目录饮食数据创建节点 根据疾病、症状，判断出哪些饮食不能吃，哪些建议多吃 饮食数据 foods_data.csv 建议值用“”引起来。避免中间有，号造成误识别 饮食 "辣椒" "大蒜" "芥末" "海鲜" "胡萝卜" "核桃仁" "菠菜" "西红柿" "香蕉" 创建节点 重构代码，将 def exe
