mongoexport -d 数据库名 -u kunzhipeng -p redice2009 -c 集合名（表名） -f item_id,user_id,title,price,quantity,biz30day,total_sold_quantity --csv -o 输出CSV文件名 -f 参数指定字段列表，即CSV表头。
跨进程级锁可以使独立进程间互斥地访问某共享资源（比如，多进程共同写一个文件）。 这里通过文件锁实现，源码如下： # coding: utf-8# processlock.py# 进程锁 - 进程间互斥锁import ostry: import fcntl LOCK_EX = fcntl.LOCK_EXexcept ImportError: # Win
1）使用SSCursor，避免客户端占用大量内存。 2）使用迭代器而不用fetchall,即省内存又能很快拿到数据。 这样改进后，原本程序占用14GB内存，现仅占用700MB。 参考文章： http://url.cn/PRGTIp http://url.cn/MLARfT http://url.cn/P21IXh
判断某个IP是否在允许的区间内时，直接比较字符串是错误的。 比如： '66.249.72.78' = '127.0.0.1' True 正确的做法是先将其转为整型，然后再比较，转换方法如下： import socketimport structdef ip2long(ip): Convert an IP string to long packedIP = soc
MySQLdb可以用cursor.lastrowid获取刚插入记录的ID，那么pyodbc呢？使用SELECT @@IDENTITY即可获
py2exe打包后运行提示： ImportError: No module named multipart ImportError: No module named text 原因是email.mime.multipart 和 email.mime.text两个模块没有被打进去。 解决方法是用includes参数强制要求打包这些模块： includes: [ email.mime.multi
一个数据采集脚本，使用MySQLdb将数据保存到MySQL中，脚本运行一次需要好几天的时间，运行中途出现 _mysql_exceptions.OperationalError: (2006, 'MySQL server has gone away') 异常。 因为需要频繁写入数据，每次写入前再建立连接效率太低。但是如果只在开
之前发过一个类似的 http://www.redicecn.com/html/Python/20120906/434.html ，但是仅支持Windows平台，在Linux下命令超时后进程杀不死。 下面的方法能够同时支持Windows和Linux平台： import osimport platformimport subprocessimport signalimport timec
很好 。。
呵呵，谢谢
非常好
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在unix网络编程中看到了关于TCP/IP的一些内容，我感觉还是写的不够。正在下载中，一定
下载地址呢
谢~~