python使用jdbc

‘壹’ python怎么连接服务器上的informix

用 PyODBC 吧。

‘贰’ 怎么用python在地图图片截图中识别地图上的桥梁

final String url = "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:ORCL";
final String user = "store";
final String password = "store_password";
Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver");
Connection con = DriverManager.getConnection(url, user, password);
return con;
}

‘叁’ python执行shell，报错：未找到命令

 我打算用python来执行shell命令，实现sqoop导数据功能

 脚本如下：

   mysql_jdbc="jdbc:mysql://{0}:{1}/{2}?characterEncoding=utf8&autoReconnect=true"

    sqoop import "-Dorg.apache.sqoop.splitter.allow_text_splitter=true" \

    --connect $mysql_jdbc \

    --username {3} \

    --password {4} \

    --table {5} \

    --target-dir {7} \

    --delete-target-dir \

    --split-by clientid

然后报错：sqoop：未找到命令

然后我就测试：subprocess.run("java -version",shell=True)

也是报错：java：未找到命令

网上一顿网络，查了胡行2天啊~~~~

1、检查/etc/profile环境变量设置没问题

2、linux机器上直接执行java -version也正常

3、linux机器上执行python3后，执行subprocess.run("java -version",shell=True)也正常轮悔

我就奇了怪了，还摆不平你这小娘子

后来突然想到之前项目里，先生效一下profile文件，试了一下，果然腊做正有效！！！

我的亲娘诶，绝望之际，解救了我~~~

至于为什么一定要这样，还是不解

正确脚本：

shell_str ="""

source /etc/profile;

java -version

"""

subprocess.run(shell_str, shell=True)

‘肆’ 大数据培训课程安排有哪些，深圳大数据培训哪家好

下面是以道教育大数据培训开发课程，可以参考
第一阶段 WEB 开发基础
HTML基础
1、Html基本介绍
2、HTML语法规范
3、基本标签介绍
4、HTML编辑器/文本文档/WebStrom/elipse
5、HTML元素和属性
6、基本的HTML元素
6.1 标题
6.2 段落
6.3 样式和style属性
6.3 链接 a
6.4 图像 img
6.5 表格 table
6.6 列表 ul/ol/dl
7、 HTML注释
8、表单介绍
9、Table标签
10、DIV布局介绍
11、HTML列表详解
HTML布局和Bootstrap
1、 HTML块元素（block）和行内元素(inline)
2、使用div实现网页布局
3、响应式WEB设计（Responsive Web Design）
4、使用bootstrap实现响应式布局
HTML表单元素
1、HTML表单 form
2、HTML表单元素
3、 HTML input的类型 type
4、 Html input的属性
CSS基础
1、CSS简介及基本语法
2、在HTML文档中使用CSS
3、CSS样式
4、CSS选择器
5、盒子模型
6、布局及定位
CSS高级/CSS3
1、尺寸和对齐
2、分类（clear/cursor/display/float/position/visibility）
3、导航栏
4、图片库
5、图片透明
6、媒介类型 @media
7、CSS3
8、CSS3动画效果
JavaScript基础
1、JavaScript简介
2、基本语法规则
3、在HTML文档中使用JS
4、JS变量
5、JS数据类型
6、JS函数
7、JS运算符
8、流程控制
9、JS错误和调试
JavaScript对象和作用域
1、数字 Number
2、字符串String
3、日期 Date
4、数组
5、数学 Math
6、DOM对象和事件
7、BOM对象
8、Window对象
9、作用域和作用域链
10、JSON
Javascript库
1、Jquery
2、Prototype
3、Ext Js
Jquery
1、Jquery基本语法
2、Jquery选择器
3、Jquery事件
4、Jquery选择器
5、Jquery效果和动画
6、使用Jquery操作HTML和DOM
7、Jquery遍历
8、Jquery封装函数
9、Jquery案例
表单验证和Jquery Validate
1、用Js对HTML表单进行验证
2、Jquery Validata基本用法
3、默认校验规则和提示信息
4、debug和ignore
5、更改错误信息显示位置和样式
6、全部校验通过后的执行函数
7、修改验证触发方式
8、异步验证
9、自定义校验方法
10、radio 和 checkbox、select 的验证
Java基础
1、关于Java
2、Java运行机制
3、第一个Java程序，注释
4、Javac,Java,Javadoc等命令
5、标识符与关键字
6、变量的声明，初始化与应用
7、变量的作用域
8、变量重名
9、基本数据类型
10、类型转换与类型提升
11、各种数据类型使用细节
12、转义序列
13、各种运算符的使用
流程控制
1、选择控制语句if-else
2、选择控制语句switch-case
3、循环控制语句while
4、循环控制语句do-while
5、循环控制语句for与增强型for
6、break，continue，return
7、循环标签
8、数组的声明与初始化
9、数组内存空间分配
10、栈与堆内存
11、二维（多维）数组
12、Arrays类的相关方法
13、main方法命令行参数
面向对象
1、面向对象的基本思想
2、类与对象
3、成员变量与默认值
4、方法的声明，调用
5、参数传递和内存图
6、方法重载的概念
7、调用原则与重载的优势
8、构造器声明与默认构造器
9、构造器重载
10、this关键字的使用
11、this调用构造器原则
12、实例变量初始化方式
13、可变参数方法
访问权限控制
1、包 package和库
2、访问权限修饰符private/protected/public/包访问权限
3、类的访问权限
4、抽象类和抽象方法
5、接口和实现
6、解耦
7、Java的多重继承
8、通过继承来扩展接口
错误和异常处理
1、概念：错误和异常
2、基本异常
3、捕获异常 catch
4、创建自定义异常
5、捕获所有异常
6、Java标准异常
7、使用finally进行清理
8、异常的限制
9、构造器
10、异常匹配
11、异常使用指南
数据库基础（MySQL）
数据库基础（MySQL）
JDBC
1、Jdbc基本概念
2、使用Jdbc连接数据库
3、使用Jdbc进行crud操作
4、使用Jdbc进行多表操作
5、Jdbc驱动类型
6、Jdbc异常和批量处理
7、Jdbc储存过程
Servlet和JSP
1、Servlet简介
2、Request对象
3、Response对象
4、转发和重定向
5、使用Servlet完成Crud
6、Session和Coolie简介
7、ServletContext和Jsp
8、El和Jstl的使用
Ajax
1、什么是Ajax
2、XMLHttpRequest对象（XHR）
3、XHR请求
4、XHR响应
5、readystate/onreadystatechange
6、Jquery Ajax
7、JSON
8、案例：对用户名是否可用进行服务器端校验
综合案例
1、项目开发一般流程介绍
2、模块化和分层
3、DButils
4、QueryRunner
5、ResultSetHandle
6、案例：用户登录/注册，从前端到后端
第二阶段 Java SE
访问权限和继承
1、包的声明与使用
2、import与import static
3、访问权限修饰符
4、类的封装性
5、static（静态成员变量）
6、final（修饰变量，方法）
7、静态成员变量初始化方式
8、类的继承与成员继承
9、super的使用
10、调用父类构造器
11、方法的重写与变量隐藏
12、继承实现多态和类型转换
13、instanceof
抽象类与接口
1、抽象类
2、抽象方法
3、继承抽象类
4、抽象类与多态
5、接口的成员
6、静态方法与默认方法
7、静态成员类
8、实例成员类
9、局部类
10、匿名类
11、eclipse的使用与调试
12、内部类对外围类的访问关系
13、内部类的命名
Lambda表达式与常用类
1、函数式接口
2、Lambda表达式概念
3、Lambda表达式应用场合
4、使用案例
5、方法引用
6、枚举类型（编译器的处理）
7、包装类型（自动拆箱与封箱）
8、String方法
9、常量池机制
10、String讲解
11、StringBuilder讲解
12、Math，Date使用
13、Calendars使用
异常处理与泛型
1、异常分类
2、try-catch-finally
3、try-with-resources
4、多重捕获multi-catch
5、throw与throws
6、自定义异常和优势
7、泛型背景与优势
8、参数化类型与原生类型
9、类型推断
10、参数化类型与数组的差异
11、类型通配符
12、自定义泛型类和类型擦出
13、泛型方法重载与重写
集合
1 、常用数据结构
2 、Collection接口
3 、List与Set接口
4 、SortedSet与NavigableSet
5 、相关接口的实现类
6 、Comparable与Comparator
7、Queue接口
8 、Deque接口
9 、Map接口
10、NavigableMap
11、相关接口的实现类
12、流操作（聚合操作）
13、Collections类的使用
I/O流与反射
1 、File类的使用
2 、字节流
3 、字符流
4 、缓存流
5 、转换流
6 、数据流
7、对象流
8、类加载，链接与初始化
9 、ClassLoader的使用
10、Class类的使用
11、通过反射调用构造器
12、安全管理器
网络编程模型与多线程
1、进程与线程
2、创建线程的方式
3、线程的相关方法
4、线程同步
5、线程死锁
6、线程协作操作
7、计算机网络（IP与端口）
8、TCP协议与UDP协议
9、URL的相关方法
10、访问网络资源
11、TCP协议通讯
12、UDP协议通讯
13、广播
SSM-Spring
1.Spring/Spring MVC
2.创建Spring MVC项目
3.Spring MVC执行流程和参数
SSM-Spring.IOC
1.Spring/Spring MVC
2.创建Spring MVC项目
3.Spring MVC执行流程和参数
SSM-Spring.AOP
1.Spring/Spring MVC
2.创建Spring MVC项目
3.Spring MVC执行流程和参数
SSM-Spring.Mybatis
1.MyBatis简介
2.MyBatis配置文件
3.用MyBatis完成CRUD
4.ResultMap的使用
5.MyBatis关联查询
6.动态SQL
7.MyBatis缓冲
8.MyBatis-Generator
Socket编程
1.网络通信和协议
2.关于Socket
3.Java Socket
4.Socket类型
5.Socket函数
6.WebSocket
7.WebSocket/Spring MVC/WebSocket Ajax
IO/异步
window对象
全局作用域
窗口关系及框架
窗口位置和大小
打开窗口
间歇调用和超时调用（灵活运用）
系统对话框
location对象
navigator对象
screen对象
history对象
NIO/AIO
1.网络编程模型
2.BIO/NIO/AIO
3.同步阻塞
4.同步非阻塞
5.异步阻塞
6.异步非阻塞
7.NIO与AIO基本操作
8.高性能IO设计模式
第三阶段 Java 主流框架
MyBatis
1.mybatis框架原理分析
2.mybatis框架入门程序编写
3.mybatis和hibernate的本质区别和应用场景
4.mybatis开发方法
5.SqlMapConfig配置文件讲解
6.输入映射-pojo包装类型的定义与实现
7.输出映射-resultType、resultMap
8.动态sql
9.订单商品数据模型分析
10.高级映射的使用
11.查询缓存之一级缓存、二级缓存
12.mybatis与spring整合
13. mybatis逆向工程自动生成代码
Spring/Spring MVC
1. springmvc架构介绍
2. springmvc入门程序
3. spring与mybatis整合
4. springmvc注解开发—商品修改功能分析
5. springmvc注解开发—RequestMapping注解
6. springmvc注解开发—Controller方法返回值
7. springmvc注解开发—springmvc参数绑定过程分析
8. springmvc注解开发—springmvc参数绑定实例讲解
9. springmvc与struts2的区别
10. springmvc异常处理
11. springmvc上传图片
12. springmvc实现json交互
13. springmvc对RESTful支持
14. springmvc拦截器
第四阶段 关系型数据库/MySQL/NoSQL
SQL基础
1.SQL及主流产品
2.MySQL的下载与安装（sinux/windows）
3.MySql的基本配置/配置文件
4.基本的SQL操作 DDL
5.基本的SQL操作 DML
6.基本的SQL操作 DCL
7.MySQL客户端工具
8.MySQL帮助文档
MySQL数据类型和运算符
1 数值类型
2 日期时间类型
3 字符串类型
4 CHAR 和 VARCHAR 类型
5 BINARY 和 VARBINARY 类型
6 ENUM 类型
7 SET 类型
8 算术运算符
9 比较运算符
10 逻辑运算符
11 位运算
12 运算符的优先级
MySQL函数
1 字符串函数
2 数值函数
3 日期和时间函数
4 流程函数
5 其他常用函数
MySQL存储引擎
1.MySQL支持的存储引擎及其特性
2.MyISAM
3.InnoDB
4.选择合适的存储引擎
选择合适的数据类型
1 CHAR 与 VARCHAR
2 TEXT 与 BLOB
3 浮点数与定点数
4 日期类型选择
字符集
1 字符集概述
2 Unicode字符集
3 汉字及一些常见字符集
4 选择合适的字符集
5 MySQL 支持的字符集
6 MySQL 字符集的设置 .
索引的设计和使用
1.什么是索引
2.索引的类型
3.索引的数据结构 BTree B+Tree Hash
4.索引的存储
5.MySQL索引
6.查看索引的使用情况
7.索引设计原则
视图/存储过程/函数/触发器
1. 什么是视图
2. 视图操作
3. 什么是存储过程
4. 存储过程操作
5. 什么是函数
6. 函数的相关操作
7. 触发器
事务控制/锁
1. 什么是事务
2. 事务控制
3. 分布式事务
4. 锁/表锁/行锁
5. InnoDB 行锁争用
6. InnoDB 的行锁模式及加锁方法7
7 InnoDB 行锁实现方式7
8 间隙锁（Next-Key 锁）
9 恢复和复制的需要，对 InnoDB 锁机制的影响
10 InnoDB 在不同隔离级别下的一致性读及锁的差异
11 表锁
12 死锁
SQL Mode和安全问题
1. 关于SQL Mode
2. MySQL中的SQL Mode
3. SQL Mode和迁移
4. SQL 注入
5. 开发过程中如何避免SQL注入
SQL优化
1.通过 show status 命令了解各种 SQL 的执行频率
2. 定位执行效率较低的 SQL 语句
3. 通过 EXPLAIN 分析低效 SQL 的执行计划
4. 确定问题并采取相应的优化措施
5. 索引问题
6.定期分析表和检查表
7.定期优化表
8.常用 SQL 的优化
MySQL数据库对象优化
1. 优化表的数据类型
2 散列化
3 逆规范化
4 使用中间表提高统计查询速度
5. 影响MySQL性能的重要参数
6. 磁盘I/O对MySQL性能的影响
7. 使用连接池
8. 减少MySQL连接次数
9. MySQL负载均衡
MySQL集群
MySQL管理和维护
MemCache
Redis
在Java项目中使用MemCache和Redis
第五阶段：操作系统/Linux、云架构
Linux安装与配置
1、安装Linux至硬盘
2、获取信息和搜索应用程序
3、进阶：修复受损的Grub
4、关于超级用户root
5、依赖发行版本的系统管理工具
6、关于硬件驱动程序
7、进阶：配置Grub
系统管理与目录管理
1、Shell基本命令
2、使用命令行补全和通配符
3、find命令、locate命令
4、查找特定程序：whereis
5、Linux文件系统的架构
6、移动、复制和删除
7、文件和目录的权限
8、文件类型与输入输出
9、vmware介绍与安装使用
10、网络管理、分区挂载
用户与用户组管理
1、软件包管理
2、磁盘管理
3、高级硬盘管理RAID和LVM
4、进阶：备份你的工作和系统
5、用户与用户组基础
6、管理、查看、切换用户
7、/etc/...文件
8、进程管理
9、linux VI编辑器，awk，cut，grep，sed，find，unique等
Shell编程
1、 SHELL变量
2、传递参数
3、数组与运算符
4、SHELL的各类命令
5、SHELL流程控制
6、SHELL函数
7、SHELL输入/输出重定向
8、SHELL文件包含
服务器配置
1、系统引导
2、管理守护进程
3、通过xinetd启动SSH服务
4、配置inetd
5、Tomcat安装与配置
6、MySql安装与配置
7、部署项目到Linux
第六阶段：Hadoop生态系统
Hadoop基础
1、大数据概论
2、 Google与Hadoop模块
3、Hadoop生态系统
4、Hadoop常用项目介绍
5、Hadoop环境安装配置
6、Hadoop安装模式
7、Hadoop配置文件
HDFS分布式文件系统
1、认识HDFS及其HDFS架构
2、Hadoop的RPC机制
3、HDFS的HA机制
4、HDFS的Federation机制
5、 Hadoop文件系统的访问
6、JavaAPI接口与维护HDFS
7、HDFS权限管理
8、hadoop伪分布式
Hadoop文件I/O详解
1、Hadoop文件的数据结构
2、 HDFS数据完整性
3、文件序列化
4、Hadoop的Writable类型
5、Hadoop支持的压缩格式
6、Hadoop中编码器和解码器
7、 gzip、LZO和Snappy比较
8、HDFS使用shell+Java API
MapRece工作原理
1、MapRece函数式编程概念
2、 MapRece框架结构
3、MapRece运行原理
4、Shuffle阶段和Sort阶段
5、任务的执行与作业调度器
6、自定义Hadoop调度器
7、 异步编程模型
8、YARN架构及其工作流程
MapRece编程
1、WordCount案例分析
2、输入格式与输出格式
3、压缩格式与MapRece优化
4、辅助类与Streaming接口
5、MapRece二次排序
6、MapRece中的Join算法
7、从MySQL读写数据
8、Hadoop系统调优
Hive数据仓库工具
1、Hive工作原理、类型及特点
2、Hive架构及其文件格式
3、Hive操作及Hive复合类型
4、Hive的JOIN详解
5、Hive优化策略
6、Hive内置操作符与函数
7、Hive用户自定义函数接口
8、Hive的权限控制
Hive深入解读
1 、安装部署Sqoop
2、Sqoop数据迁移
3、Sqoop使用案例
4、深入了解数据库导入
5、导出与事务
6、导出与SequenceFile
7、Azkaban执行工作流
Sqoop与Oozie
1 、安装部署Sqoop
2、Sqoop数据迁移
3、Sqoop使用案例
4、深入了解数据库导入
5、导出与事务
6、导出与SequenceFile
7、Azkaban执行工作流
Zookeeper详解
1、Zookeeper简介
2、Zookeeper的下载和部署
3、Zookeeper的配置与运行
4、Zookeeper的本地模式实例
5、Zookeeper的数据模型
6、Zookeeper命令行操作范例
7、storm在Zookeeper目录结构
NoSQL、HBase
1、HBase的特点
2、HBase访问接口
3、HBase存储结构与格式
4、HBase设计
5、关键算法和流程
6、HBase安装
7、HBase的SHELL操作
8、HBase集群搭建
第七阶段：Spark生态系统
Spark
1.什么是Spark
2.Spark大数据处理框架
3.Spark的特点与应用场景
4.Spark SQL原理和实践
5.Spark Streaming原理和实践
6.GraphX SparkR入门
7.Spark的监控和调优
Spark部署和运行
1.WordCount准备开发环境
2.MapRece编程接口体系结构
3.MapRece通信协议
4.导入Hadoop的JAR文件
5.MapRece代码的实现
6.打包、部署和运行
7.打包成JAR文件
Spark程序开发
1、启动Spark Shell
2、加载text文件
3、RDD操作及其应用
4、RDD缓存
5、构建Eclipse开发环境
6、构建IntelliJ IDEA开发环境
7、创建SparkContext对象
8、编写编译并提交应用程序
Spark编程模型
1、RDD特征与依赖
2、集合（数组）创建RDD
3、存储创建RDD
4、RDD转换 执行 控制操作
5、广播变量
6、累加器
作业执行解析
1、Spark组件
2、RDD视图与DAG图
3、基于Standalone模式的Spark架构
4、基于YARN模式的Spark架构
5、作业事件流和调度分析
6、构建应用程序运行时环境
7、应用程序转换成DAG
Spark SQL与DataFrame
1、Spark SQL架构特性
2、DataFrame和RDD的区别
3、创建操作DataFrame
4、RDD转化为DataFrame
5、加载保存操作与Hive表
6、Parquet文件JSON数据集
7、分布式的SQL Engine
8、性能调优 数据类型
深入Spark Streaming
1、Spark Streaming工作原理
2、DStream编程模型
3、Input DStream
4、DStream转换 状态 输出
5、优化运行时间及内存使用
6、文件输入源
7、基于Receiver的输入源
8、输出操作
Spark MLlib与机器学习
1、机器学习分类级算法
2、Spark MLlib库
3、MLlib数据类型
4、MLlib的算法库与实例
5、ML库主要概念
6、算法库与实例
GraphX与SparkR
1、Spark GraphX架构
2、GraphX编程与常用图算法
3、GraphX应用场景
4、SparkR的工作原理
5、R语言与其他语言的通信
6、SparkR的运行与应用
7、R的DataFrame操作方法
8、SparkR的DataFrame
Scala编程开发
1、Scala语法基础
2、idea工具安装
3、maven工具配置
4、条件结构、循环、高级for循环
5、数组、映射、元组
6、类、样例类、对象、伴生对象
7、高阶函数与函数式编程
Scala进阶
1、 柯里化、闭包
2、模式匹配、偏函数
3、类型参数
4、协变与逆变
5、隐式转换、隐式参数、隐式值
6、Actor机制
7、高级项目案例
Python编程
1、Python编程介绍
2、Python的基本语法
3、Python开发环境搭建
4、Pyhton开发Spark应用程序
第八阶段：Storm生态系统
storm简介与基本知识
1、storm的诞生诞生与成长
2、storm的优势与应用
3、storm基本知识概念和配置
4、序列化与容错机制
5、可靠性机制—保证消息处理
6、storm开发环境与生产环境
7、storm拓扑的并行度
8、storm命令行客户端
Storm拓扑与组件详解
1、流分组和拓扑运行
2、拓扑的常见模式
3、本地模式与stormsub的对比
4、 使用非jvm语言操作storm
5、hook、组件基本接口
6、基本抽象类
7、事务接口
8、组件之间的相互关系
spout详解 与bolt详解
1、spout获取数据的方式
2、常用的spout
3、学习编写spout类
4、bolt概述
5、可靠的与不可靠的bolt
6、复合流与复合anchoring
7、 使用其他语言定义bolt
8、学习编写bolt类
storm安装与集群搭建
1、storm集群安装步骤与准备
2、本地模式storm配置命令
3、配置hosts文件、安装jdk
4、zookeeper集群的搭建
5、部署节点
6、storm集群的搭建
7、zookeeper应用案例
8、Hadoop高可用集群搭建
Kafka
1、Kafka介绍和安装
2、整合Flume
3、Kafka API
4、Kafka底层实现原理
5、Kafka的消息处理机制
6、数据传输的事务定义
7、Kafka的存储策略
Flume
1、Flume介绍和安装
2、Flume Source讲解
3、Flume Channel讲解
4、Flume Sink讲解
5、flume部署种类、流配置
6、单一代理、多代理说明
7、flume selector相关配置
Redis
1、Redis介绍和安装、配置
2、Redis数据类型
3、Redis键、字符串、哈希
4、Redis列表与集合
5、Redis事务和脚本
6、Redis数据备份与恢复
7、Redis的SHELL操作

‘伍’ python和java需要什么呀

python语言和Java语言对比如下：
1、代码开发效率
Python代码开发效率非常高，同样的函数功能，Java需要十几行，Python只要几行，代码数量要远小于Java，这样开发的时间和效率比
Java高很多。
2、数据库的支持
Java跟数据库结合更紧密一些，有大量的数据库支持Java，类似JDBC这样的封装，使得的Java使用数据库更容易。Python虽然没有他俩
关系那么铁，但是目前支持Python的数据库也非常多，而且很多主流数据库SQL，Mongodb，Redis都有API支持Python， 可以说
Python不缺的就是库。
作为一名 Java 程序员，肯定会建议你先学 Java，然后再学 Python，但如果你问一个 Python 程序员，可能会得到一个完全相反的答
案。与此同时，Python 已经不再是乳臭未干的黄毛小子了，它已经成长而且和主流的编程语言，像 Java，C++ 有的一拼。
现在 Java 和 Python 都满足刚才说的条件，甚至在做了一些很棒的分析比较之后，依然很难得出应该学习哪个语言。
代码开发效率
Python代码开发效率非常高，同样的函数功能，Java需要十几行,Python只要几行，代码数量要远小于Java,这样开发的时间和效率比
Java高很多。目前为止我认为Python是最优美的语言。
应用领域
Java主要的战场是在Android手机开发和Web后端开发，而Python主要应用在数据科学，机器学习，人工智能领域和IOT.可以说两个都
是各自领域的霸主，但是随着谷歌扶植Kotlin来取代Java,而后端开发NodeJS强势崛陵桥烂起，所以Java的后端开发霸主地位正在被挑战。
3、运行速度消宏
Java是静态语言静态编译的，速度上要比Python快的很多尺漏，而Python动态类型语言，一边执行一边编译，速度要上慢一些。
4、对Legacy代码的支持
对于legacy代码的支持，由于Java大量的用于电商，互联网后端，银行等大型系统，所以对于legacy的代码的数量要远大于Python。

‘陆’ python后端开发需要学什么

第一阶段：Python语言基础

主要学习Python最基础知识，如Python3、数据类型、字符串、函数、类、文件操作等。阶段课程结束后，学员需要完成Pygame实战飞机大战、2048等项目。

第二阶段：Python语言高级

主要学习Python库、正则表达式、进程线程、爬虫、遍历以及MySQL数据库。

第三阶段：Pythonweb开发

主要学习HTML、CSS、JavaScript、jQuery等前端知识，掌握python三大后端框架(Django、 Flask以及Tornado)。需要完成网页界面设计实战;能独立开发网站。

第四阶段：Linux基础

主要学习Linux相关的各种命令，如文件处理命令、压缩解压命令、权限管理以及Linux Shell开发等。

第五阶段：Linux运维自动化开发

主要学习Python开发Linux运维、Linux运维报警工具开发、Linux运维报警安全审计开发、Linux业务质量报表工具开发、Kali安全检测工具检测以及Kali 密码破解实战。

第六阶段：Python爬虫

主要学习python爬虫技术，掌握多线程爬虫技术，分布式爬虫技术。

第七阶段：Python数据分析和大数据

主要学习numpy数据处理、pandas数据分析、matplotlib数据可视化、scipy数据统计分析以及python 金融数据分析;Hadoop HDFS、python Hadoop MapRece、python Spark core、python Spark SQL以及python Spark MLlib。

第八阶段：Python机器学习

主要学习KNN算法、线性回归、逻辑斯蒂回归算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机以及聚类k-means算法。

关于python后端开发需要学什么的内容，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对python编程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于python编程的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

‘柒’ 黑马程序员的Python培训内容有什么_python快速编程入门黑马程序员

不知道Java学习顺序的话，我提供你一条学习线路图！

按照视频学习的过程中，学习方法也是很重要的！一定要记得勤记笔记，整理程思维导图，方便后续复习方便。

第一部分：JavaSE：Java语言最基本的一套库

学习JavaEE或JavaME之前，JavaSE是必学的。

*Java开发环境搭建

*Java基础语法

*面向对象

*数组

*异常

*集合

*线程

*IO流

*反蚂弊携射机制

*注解Annotation

*网络编程

第二部分：数据库【MySQLJDBC】

*只要学习编程，数据库是一定要学习的，是一门公共的学科。

*java、C、python、C#等程序员都需要学习数据库。

*数据库产品很多：MySQL、Oracle、SqlServer、DB2......

*我们动力节点数据库课程包括：MySQLOracle

*Oracle：银行、政府使用oracle的较多。

*MySQL：互联网公司、一般企业使用MySQL较多。

*Oracle我们是提供视频的。课堂上不讲。

*我闷伏们课堂上讲MySQL。

*Java语言链接数据库：JDBC

第三部分：WEB前端

*系统结构：B/S【Browser/Server】C/S【Client/Server】

*WEB是网站的意思。WEB前端是：网站当中的页面。

*WEB前端程序是运行在浏览器当中的。

*HTML5CSS3JavaScript(JS)

*WEB前端也有很多框架：

-jQuery

-Bootstrap

-Vue

-NodeJS

-AugularJS

-RectJS

-LayUI

-EasyUI

.....

第四部分：JavaWEB

*Servlet

*JSP

*AJAX(是JavaScript的一部分语法,专门做页面局部卜睁刷新)

第五部分：JavaWEB项目

*做一个B/S结构的项目，将WEB前端和JavaWEB内容做一个整合练习。

*其实到这里为止，所有的系统都可以做了。但是用的技术很Low。没有用框架。

‘捌’ python连接hive的时候必须要依赖sasl类库吗

客户端连接Hive需要使用HiveServer2。HiveServer2是HiveServer的重写版本，HiveServer不支持多个客户端的并发请求。当前HiveServer2是基于Thrift RPC实现的。它被设计用于为像JDBC、ODBC这样的开发API客户端提供更好的支持。Hive 0.11版本引入的HiveServer2。

HiveServer2的启动

启动HiveServer2

HiveServer2的启动十分简便：

$ $HIVE_HOME/bin/hiveserver2

或者

$ $HIVE_HOME/bin/hive --service hiveserver2

默认情况下，HiverServer2的Thrift监听端口是10000，其WEB UI端口是10002。可通过来查看HiveServer2的Web UI界面，这里显示了Hive的一些基本信息。如果Web界面不能查看，则说明HiveServer2没有成功运行。

使用beeline测试客户端连接

HiveServer2成功运行后，我们可以使用Hive提供的客户端工具beeline连接HiveServer2。

$ $HIVE_HOME/bin/beeline

beeline > !connect jdbc:hive2://localhost:10000

如果成功登录将出现如下的命令提示符，此时可以编写HQL语句。

0: jdbc:hive2://localhost:10000>

报错：User: xxx is not allowed to impersonate anonymous

在beeline使用!connect连接HiveServer2时可能会出现如下错误信息：

这里的xxx是我的操作系统用户名称。这个问题的解决方法是在hadoop的core-size.xml文件中添加xxx用户代理配置：

重启HDFS后，再用beeline连接HiveServer2即可成功连接。

常用配置

HiveServer2的配置可以参考官方文档《Setting Up HiveServer2》

这里列举一些hive-site.xml的常用配置：

hive.server2.thrift.port：监听的TCP端口号。默认为10000。

hive.server2.thrift.bind.host：TCP接口的绑定主机。

hive.server2.authentication：身份验证方式。默认为NONE（使用 plain SASL），即不进行验证检查。可选项还有NOSASL, KERBEROS, LDAP, PAM and CUSTOM.

hive.server2.enable.doAs：是否以模拟身份执行查询处理。默认为true。

Python客户端连接HiveServer2

python中用于连接HiveServer2的客户端有3个：pyhs2，pyhive，impyla。官网的示例采用的是pyhs2，但pyhs2的官网已声明不再提供支持，建议使用impyla和pyhive。我们这里使用的是impyla。

impyla的安装

impyla必须的依赖包括：

• six

• bit_array

• thriftpy(python2.x则是thrift)

为了支持Hive还需要以下两个包：

• sasl

• thrift_sasl

可在Python PI中下载impyla及其依赖包的源码。

impyla示例

以下是使用impyla连接HiveServer2的示例：

1234567891011
fromimpala.dbapi import<span class="hljs-keyword">connectconn =<span class="hljs-keyword">connect(host=<span class="hljs-string">'127.0.0.1', port=<span class="hljs-number">10000, database=<span class="hljs-string">'default', auth_mechanism=<span class="hljs-string">'PLAIN')cur =conn.cursor()cur.execute(<span class="hljs-string">'SHOW DATABASES')<span class="hljs-keyword">print(cur.fetchall())cur.execute(<span class="hljs-string">'SHOW Tables')<span class="hljs-keyword">print(cur.fetchall())</span></span></span></span></span></span></span></span></span></span>

‘玖’ pyflink消费kafka-connect-jdbc消息(带schema)

1、数据接入

通过kafka的restFul接口创建连接mysql的连接器并启动。迹山

{

    "name": "mysql_stream_test",

    "config": {

        "connector.class": "io.confluent.connect.jdbc.JdbcSourceConnector",

        "timestamp.column.name": "",

        "incrementing.column.name": "ID",

        "connection.password": "",

        "validate.non.null": true,

        "tasks.max": 1,

        "batch.max.rows": 100,

        "table.whitelist": "baseqx.test_demo",

        "mode": "incrementing",

        "topic.prefix": "mysql_",

        "connection.user": "",

        "poll.interval.ms": 5000,

        "numeric.mapping": "best_fit",

        "connection.url": "jdbc:mysql://xxx.xxx.xxx.xxx:3306/枝州则baseqx?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&allowMultiQueries=true"

    }

}

2.kafka-connect创建主题中的猛棚默认数据格式为

{"schema":{"type":"struct","fields":[{"type":"int32","optional":false,"field":"ID"},{"type":"string","optional":false,"field":"NAME"},{"type":"int64","optional":false,"name":"org.apache.kafka.connect.data.Timestamp","version":1,"field":"CREATE_TIME"}],"optional":false,"name":"test_demo"},"payload":{"ID":1,"NAME":"prestoEtl","CREATE_TIME":1606902182000}}

3.使用pyflink消费带schema的消息

#!/usr/bin/python3.7

# -*- coding: UTF-8 -*-

from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment, CheckpointingMode

from pyflink.table import StreamTableEnvironment, TableConfig, SqlDialect

s_env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()

s_env.set_parallelism(1)

st_env = StreamTableEnvironment.create(s_env, TableConfig())

st_env.get_config().set_python_executable("python3")

st_env.use_catalog("default_catalog")

st_env.use_database("default_database")

# DML上可以固定schema为字符串, 用 ROW 函数封装 payload

ddlKafkaConn = """

create table sourceKafkaConn(

    `scheam`    STRING  comment 'kafkaConn每行模式',

    `payload`  ROW(ID BIGINT,NAME STRING,CREATE_TIME STRING)  comment '行数据'

)comment '从kafkaConnect获取带模式的数据'

with(

    'connector' = 'kafka',

    'topic' = 'mysql_test_demo',       

    'properties.bootstrap.servers' = '192.168.113.11:9092',

    'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',

    'format' = 'json'

)

"""

# 'connector.startup-mode' = 'earliest-offset 表示读取最早的消息 | latest-offset 表示读取消息队列中最新的消息',

st_env.execute_sql(ddlKafkaConn)

sinkPrint = '''

    CREATE TABLE sinkPrint WITH ('connector' = 'print')

    LIKE sourceKafkaConn (EXCLUDING ALL)

'''

st_env.execute_sql(sinkPrint)

st_env.execute_sql("SHOW TABLES").print()

st_env.sql_query("select scheam,ROW(ID,NAME,CREATE_TIME) as payload from sourceKafkaConn") \

    .insert_into("sinkPrint")

st_env.execute("pyflink-kafka-v4")

4.执行

4.1pythonpyflink-kafka-v4.py

4.2flinkrun-mxxx.xxx.xxx.xxx:8081-pypyflink-kafka-v4.py

5.执行结果

+-----------------+|tablename|+-----------------

+|sinkPrint|

+|sourceKafkaConn|

+-----------------+

2 rowsinset

+I(null,1,prestoEtl,1606902182000)

+I(null,2,执行的非常好,1606902562000)

+I(null,3,使用flink解析topic的schema,1607070278000)

‘拾’ python连接Oracle报错：DatabaseError: ORA-12514: TNS: 监听程序当前无法识别连接描述符中请求的服务

jdbc:oracle:thin:@10.20.206.47:1521:shl","
中10.20.206.47替换成实例名