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Code Python pour comparer deux champs dans différentes couches d'entités ?


J'ai deux fichiers de formes qui englobent chacun 3897 caractéristiques. Les fichiers de formes correspondants (village et bassin versant qui s'y jettent) ont le même ID (ws_id dans l'un, OBJECTID dans l'autre). De nombreux bassins versants se chevauchent. En raison d'erreurs dans la couche de bassin versant, je souhaite comparer les superficies de chaque bassin versant avec son village correspondant (settelment_area pour les villages et Shape_Area pour les bassins versants). Si le bassin versant a une superficie plus petite que le village dans lequel il se jette, il doit être supprimé et les données du village correspondant ajoutées à celles du village dans lequel le prochain bassin versant se jette (les données incluent la zone urbaine et la population).

J'ai essayé de le faire en utilisant des curseurs et des tables temporaires, mais mes compétences en python ne sont pas excellentes et je semble perdre beaucoup de données associées en cours de route (fin avec des listes vides).

en utilisant arcgis desktop 10.2 avec une licence avancée

Code

#le but de ce code est de se débarrasser des données erronées en créant un nouveau fichier de formes serviceshed_v0 qui ne contiendrait que des servicesshed plus grands que la colonie dans laquelle ils se trouvent. # il pourrait alors être étendu pour avoir différentes exigences de taille minimale pour les services publics import arcpy arcpy.CheckOutExtension("spatial") arcpy.env.overwriteOutput = True workdir = r'C:Usersxxxeneficiarylayers.gdb' arcpy.env. espace de travail = workdir fc1 = workdir + r'servicesheds_v0' fc2 = workdir + r'miyun_settlements' fc1table = arcpy.CreateTable_management(workdir, 'fc1table') fc2table = arcpy.CreateTable_management(workdir', +'fc2 workdir '	emplate' arcpy.CreateTable_management(workdir, 'servicesheds_v1', template) newservicesheds = workdir + r'servicesheds_v1' rows = arcpy.SearchCursor(fc1) pour la ligne dans les lignes : arcpy.Append_management('Shape_Area', fc1table) del row , lignes lignes = arcpy.SearchCursor(fc2) pour ligne dans lignes : arcpy.Append_management('settlement_area', fc2table) del ligne, lignes lignes = arcpy.SearchCursor(fc1table) pour ligne dans lignes : if fc1table > fc2table : arcpy.Append_management (ligne, newservicesheds) del ligne, lignes

c'est un premier essai. Le problème est que je réalise que les tables ne sont pas la voie à suivre car les données reliant chaque tuple à un polygone sont perdues. j'aimerais faire fonctionner quelque chose comme ça (ci-dessous) mais je ne sais pas si c'est autorisé dans python synthax

arcpy.CreateTable_management(workdir, 'servicesheds_v1') newservicesheds = workdir + r'servicesheds_v1' cursor1=arcpy.da.SearchCursor(fc1, "Shape_Area") cursor2=arcpy.da.SearchCursor(fc2, "settlement_area") pour la ligne dans curseur1 : si 'Shape_Area' dans cursor1 > 'settlement_area' dans cursor2 : arcpy.Append_management(row, newservicesheds)

CODE FINAL voici une méthode qui permet une création rapide d'une liste donnant tous les polygones qui remplissent la fonction d'être trop petits.

import arcpy arcpy.CheckOutExtension("spatial") arcpy.env.overwriteOutput = True workdir = r'C:Usersxxeneficiarylayers.gdb' arcpy.env.workspace = workdir fc1 = workdir + r'servicesheds_v0' fc2 = workdir + r'miyun_settlements' #set up curseurs cursor1 = arcpy.da.SearchCursor(fc1, ["ws_id", "Shape_Area"]) cursor2 = arcpy.da.SearchCursor(fc2, ["OBJECTID", "settlement_area"] ) wrongsheds = [] #créer un dictionnaire et stocker les valeurs de la table de bassin versant serviceshed_area = {} pour la ligne dans le curseur1 : serviceshed_areas[ligne[0]] = ligne[1] #parcourir l'autre table pour la ligne dans le curseur2 : si ligne[1 ] > serviceshed_areas[row[0]]: # si serviceshed_areas < village_Areas ajouter à la liste et imprimer les wrongsheds.append(row[0]) print "serviceshed {} est faux".format(row[0])

il semble qu'il y ait un peu de confusion sur ce qui est plus grand/plus petit que quoi, mais je vous laisse le soin de manipuler. Cette solution itérera UNE SEULE FOIS dans chaque table, ce qui ne confondra pas les curseurs et vous fera économiser 10 millions d'itérations (de boucle dans une itération de boucle). L'utilisation d'une recherche dans un dictionnaire est si rapide qu'elle est considérée comme « gratuite ». Remplissez donc un dictionnaire dans une boucle et faites-y référence dans une autre boucle (qui n'est PAS à l'intérieur de la première boucle). Je ne peux pas parler d'exactitude/syntaxe car je ne l'ai pas exécuté.

#configurer les curseurs cursor1 = arcpy.da.SearchCursor(fc1, ["OBJECTID", "Shape_Area"]) cursor2 = arcpy.da.SearchCursor(fc2, ["ws_id", "settlement_area"]) #créer un dictionnaire et stocker valeurs de la table de bassin versant watershed_areas = {} pour la ligne dans le curseur1 : watershed_areas[row[0]] = row[1] #boucle dans l'autre table pour la ligne dans le curseur2 : si ligne[1] > watershed_areas[row[0]] : # if watershed_area < village_Area print "le bassin versant {} est plus petit".format(row[0])

Vous devez imbriquer les boucles de votre curseur de recherche pour parcourir les deux en même temps, tout en reliant les lignes d'une manière ou d'une autre (afin que arcpy sache quand il est à la bonne et arrête de boucler pour comparer la valeur). Heureusement, vous avez déjà ces champs d'identification correspondants.

Cela devrait vous permettre de commencer à comparer les valeurs de surface. Faites-moi savoir s'il ne fonctionne pas ou si j'ai fait une faute de frappe.

curseur1 = arcpy.da.SearchCursor(fc1, ["OBJECTID", "Shape_Area"]) curseur2 = arcpy.da.SearchCursor(fc2, ["ws_id", "settlement_area"]) pour la ligne1 dans le curseur1 : pour la ligne2 dans le curseur2 : if row2[0] == row1[0]: # if ws_id = OBJECTID, alors vérifiez la zone if row2[1] < row1[1]: # if Settlement_area < Shape_Area, imprimez le numéro d'identification print "le règlement {} est plus grand". format(ligne2[0])

Comment : comparer et synchroniser les données de deux bases de données

Vous pouvez comparer les données contenues dans deux bases de données. Les bases de données que vous comparez sont appelées les la source et le cibler.

Projets de base de données et les packages .dacpac ou .bacpac ne peuvent pas être la source ou la cible dans une comparaison de données.

Au fur et à mesure que les données sont comparées, un Langage de manipulation des données (DML) est généré, que vous pouvez utiliser pour synchroniser les différentes bases de données en mettant à jour tout ou partie des données de la base de données cible. Lorsque la comparaison de données est terminée, ses résultats apparaissent dans la fenêtre Comparaison de données de Visual Studio.

Une fois la comparaison terminée, vous pouvez suivre d'autres étapes :

Vous pouvez voir les différences entre les deux bases de données. Pour plus d'informations, consultez Affichage des différences de données.

Vous pouvez mettre à jour tout ou partie de la cible pour qu'elle corresponde à la source. Pour plus d'informations, consultez Synchronisation des données de la base de données.

Vous pouvez également comparer les schéma de deux bases de données ou de deux versions d'une même base de données. Pour plus d'informations, consultez Comment : utiliser la comparaison de schémas pour comparer différentes définitions de base de données.


Alternatives aux classes de données

Pour les structures de données simples, vous avez probablement déjà utilisé un tuple ou un dict . Vous pouvez représenter la carte reine de cœur de l'une des manières suivantes :

Ça marche. Cependant, cela vous impose une grande responsabilité en tant que programmeur :

  • Vous devez vous rappeler que le queen_of_hearts_. variable représente une carte.
  • Pour la version tuple, vous devez vous souvenir de l'ordre des attributs. L'écriture ('Spades', 'A') gâchera votre programme mais ne vous donnera probablement pas un message d'erreur facilement compréhensible.
  • Si vous utilisez la version dict, vous devez vous assurer que les noms des attributs sont cohérents. Par exemple <'value': 'A', 'suit': 'Spades'>ne fonctionnera pas comme prévu.

De plus, l'utilisation de ces structures n'est pas idéale :

Une meilleure alternative est le namedtuple . Il a longtemps été utilisé pour créer de petites structures de données lisibles. Nous pouvons en fait recréer l'exemple de classe de données ci-dessus en utilisant un nametuple comme celui-ci :

Cette définition de NamedTupleCard donnera exactement le même résultat que notre exemple DataClassCard :

Alors pourquoi s'embêter avec les classes de données ? Tout d'abord, les classes de données sont dotées de beaucoup plus de fonctionnalités que vous n'en avez vues jusqu'à présent. En même temps, le tuple nommé a d'autres caractéristiques qui ne sont pas nécessairement souhaitables. Par conception, un tuple nommé est un tuple régulier. Cela peut être vu dans des comparaisons, par exemple:

Bien que cela puisse sembler une bonne chose, ce manque de connaissance de son propre type peut conduire à des bogues subtils et difficiles à trouver, d'autant plus qu'il comparera également avec plaisir deux classes de tuples nommées différentes :

Le nametuple est également livré avec certaines restrictions. Par exemple, il est difficile d'ajouter des valeurs par défaut à certains champs dans un namedtuple . Un tuple nommé est aussi par nature immuable. C'est-à-dire que la valeur d'un tuple nommé ne peut jamais changer. Dans certaines applications, c'est une fonctionnalité géniale, mais dans d'autres contextes, il serait bien d'avoir plus de flexibilité :

Les classes de données ne remplaceront pas toutes les utilisations de namedtuple . Par exemple, si vous avez besoin que votre structure de données se comporte comme un tuple, alors un tuple nommé est une excellente alternative !

Une autre alternative, et l'une des inspirations pour les classes de données, est le projet attrs. Avec attrs installé ( pip install attrs ), vous pouvez écrire une classe de carte comme suit :

Cela peut être utilisé exactement de la même manière que les exemples DataClassCard et NamedTupleCard précédents. Le projet attrs est génial et prend en charge certaines fonctionnalités que les classes de données ne prennent pas, y compris les convertisseurs et les validateurs. De plus, attrs existe depuis un certain temps et est pris en charge par Python 2.7 ainsi que Python 3.4 et versions ultérieures. Cependant, comme attrs ne fait pas partie de la bibliothèque standard, il ajoute une dépendance externe à vos projets. Grâce aux classes de données, des fonctionnalités similaires seront disponibles partout.

En plus de tuple , dict , namedtuple et attrs , il existe de nombreux autres projets similaires, notamment typing.NamedTuple , namedlist , attrdict , plumber et fields . Bien que les classes de données soient une excellente nouvelle alternative, il existe encore des cas d'utilisation où l'une des anciennes variantes s'adapte mieux. Par exemple, si vous avez besoin d'une compatibilité avec une API spécifique attendant des tuples ou si vous avez besoin de fonctionnalités non prises en charge dans les classes de données.


Calculs simples

Exemples de chaînes simples

Les chaînes sont prises en charge par une série de fonctions de chaîne Python, notamment capitalize , rstrip et replace .

Mettez le premier caractère de la chaîne en majuscule dans le champ CITY_NAME .

Supprimez tout espace blanc à la fin de la chaîne dans le champ CITY_NAME .

Remplacez toutes les occurrences de "california" par "California" trouvées dans le champ STATE_NAME .

Les caractères d'un champ de chaîne sont accessibles par indexation et découpage en Python. L'indexation récupère les caractères à une position d'indexation, le découpage récupère un groupe de caractères.

L'avant-dernier caractère.

Les deuxième, troisième et quatrième personnages.

Python prend également en charge le formatage des chaînes à l'aide de la méthode str.format().

Combinez FieldA et FieldB séparés par deux points.

Fonctions de chaîne VBScript

Les chaînes sont prises en charge par une série de fonctions de chaîne VBScript, notamment Left , InStr et Chr . Vous trouverez ci-dessous quelques exemples VBScript pour les fonctions de chaîne couramment utilisées dans la calculatrice de champs.

Fonction Left : renvoie un Variant (String) contenant un nombre spécifié de caractères à partir du côté gauche d'une chaîne.

Fonction de droite : renvoie un variant (chaîne) contenant un nombre spécifié de caractères à partir du côté droit d'une chaîne.

Fonction Mid : renvoie un variant (chaîne) contenant un nombre spécifié de caractères d'une chaîne.

Fonction InStr : renvoie un Variant (Long) spécifiant la position de la première occurrence d'une chaîne dans une autre.

Fonction de remplacement : renvoie une chaîne dans laquelle une sous-chaîne spécifiée a été remplacée par une autre sous-chaîne un nombre spécifié de fois.

Fonction Chr : Renvoie une chaîne contenant le caractère associé au code de caractère spécifié.

Opérateur & : utilisé pour forcer la concaténation de chaînes de deux expressions.

Exemples mathématiques simples

Python fournit des outils pour le traitement des nombres. Python prend également en charge un certain nombre de fonctions numériques et mathématiques, notamment math, cmath, decimal, random, itertools, functools et operator.


Calculs simples

Une variété de calculs peut être calculée avec seulement une expression courte.

Exemples de chaînes simples

Les chaînes sont prises en charge par une série de fonctions de chaîne Python, notamment capitalize , rstrip et replace .

Mettez le premier caractère de la chaîne en majuscule dans le champ CITY_NAME.

Supprimez tout espace à la fin de la chaîne dans le champ CITY_NAME.

Remplacez toutes les occurrences de "california" par "California" dans le champ STATE_NAME.

Les caractères d'un champ de chaîne sont accessibles par indexation et découpage en Python . L'indexation récupère les caractères à une position d'indexation, le découpage récupère un groupe de caractères. Dans le tableau suivant, supposons que !fieldname! est un champ de chaîne avec une valeur de "abcde" .

L'avant-dernier personnage

Les deuxième, troisième et quatrième caractères

Python prend également en charge le formatage des chaînes à l'aide de la méthode format().

Combinez FieldA et FieldB, séparés par deux points.

Exemples mathématiques simples

Python fournit des outils pour le traitement des nombres. Python prend également en charge un certain nombre de fonctions numériques et mathématiques, notamment math , cmath , decimal , random , itertools , functools et operator .


Exemples d'algorithmes de clustering

Dans cette section, nous verrons comment utiliser 10 algorithmes de clustering populaires dans scikit-learn.

Cela comprend un exemple d'ajustement du modèle et un exemple de visualisation du résultat.

Les exemples sont conçus pour que vous puissiez copier-coller dans votre propre projet et appliquer les méthodes à vos propres données.

Installation de la bibliothèque

Tout d'abord, installons la bibliothèque.

Ne sautez pas cette étape car vous devrez vous assurer que la dernière version est installée.

Vous pouvez installer la bibliothèque scikit-learn à l'aide du programme d'installation pip Python, comme suit :

Pour obtenir des instructions d'installation supplémentaires spécifiques à votre plate-forme, consultez :

Ensuite, confirmons que la bibliothèque est installée et que vous utilisez une version moderne.

Exécutez le script suivant pour imprimer le numéro de version de la bibliothèque.

En exécutant l'exemple, vous devriez voir le numéro de version suivant ou supérieur.

Ensemble de données de clustering

Nous utiliserons la fonction make_classification() pour créer un jeu de données de classification binaire de test.

L'ensemble de données comportera 1 000 exemples, avec deux entités en entrée et un cluster par classe. Les clusters sont visuellement évidents en deux dimensions afin que nous puissions tracer les données avec un nuage de points et colorer les points du graphique par le cluster attribué. Cela aidera à voir, au moins sur le problème de test, comment les clusters ont été identifiés.

Les clusters de ce problème de test sont basés sur une gaussienne multivariée, et tous les algorithmes de clustering ne seront pas efficaces pour identifier ces types de clusters. En tant que tels, les résultats de ce didacticiel ne doivent pas être utilisés comme base pour comparer les méthodes en général.

Un exemple de création et de résumé de l'ensemble de données de clustering synthétique est répertorié ci-dessous.

L'exécution de l'exemple crée l'ensemble de données de clustering synthétique, puis crée un nuage de points des données d'entrée avec des points colorés par étiquette de classe (clusters idéalisés).

Nous pouvons clairement voir deux groupes de données distincts en deux dimensions et l'espoir serait qu'un algorithme de clustering automatique puisse détecter ces regroupements.

Nuage de points de l'ensemble de données de clustering synthétique avec des points colorés par cluster connu

Ensuite, nous pouvons commencer à examiner des exemples d'algorithmes de clustering appliqués à cet ensemble de données.

J'ai fait quelques tentatives minimales pour ajuster chaque méthode à l'ensemble de données.

Pouvez-vous obtenir un meilleur résultat pour l'un des algorithmes ?
Faites-le moi savoir dans les commentaires ci-dessous.

Propagation d'affinité

La propagation d'affinité consiste à trouver un ensemble d'exemples qui résument le mieux les données.

Nous avons conçu une méthode appelée « propagation par affinité », qui prend en entrée des mesures de similarité entre des paires de points de données. Des messages à valeur réelle sont échangés entre les points de données jusqu'à ce qu'un ensemble d'exemplaires de haute qualité et les clusters correspondants émergent progressivement

La technique est décrite dans l'article :

Il est implémenté via la classe AffinityPropagation et la configuration principale à régler est le “amortissement” défini entre 0,5 et 1, et peut-être “préférence. »

L'exemple complet est répertorié ci-dessous.

L'exécution de l'exemple ajuste le modèle sur l'ensemble de données d'apprentissage et prédit un cluster pour chaque exemple de l'ensemble de données. Un nuage de points est ensuite créé avec des points colorés par leur cluster attribué.

Dans ce cas, je n'ai pas pu obtenir un bon résultat.

Nuage de points de l'ensemble de données avec des clusters identifiés à l'aide de la propagation par affinité

Regroupement d'agglomération

Le clustering aggloméré implique la fusion d'exemples jusqu'à ce que le nombre souhaité de clusters soit atteint.

Il fait partie d'une classe plus large de méthodes de clustering hiérarchique et vous pouvez en savoir plus ici :

Il est implémenté via la classe AgglomerativeClustering et la configuration principale à régler est le “n_clusters”, une estimation du nombre de clusters dans les données, par ex. 2.

L'exemple complet est répertorié ci-dessous.

L'exécution de l'exemple ajuste le modèle sur l'ensemble de données d'apprentissage et prédit un cluster pour chaque exemple de l'ensemble de données. Un nuage de points est ensuite créé avec des points colorés par leur cluster attribué.

Dans ce cas, un regroupement raisonnable est trouvé.

Nuage de points de l'ensemble de données avec des clusters identifiés à l'aide du clustering aggloméré

BOULEAU

BIRCH Clustering (BIRCH est l'abréviation de Balanced Iterative Reducing and Clustering utilisant
Hiérarchies) consiste à construire une structure arborescente à partir de laquelle les centroïdes de cluster sont extraits.

BIRCH regroupe de manière incrémentielle et dynamique les points de données métriques multidimensionnels entrants pour essayer de produire le clustering de la meilleure qualité avec les ressources disponibles (c'est-à-dire la mémoire disponible et les contraintes de temps).

La technique est décrite dans l'article :

Il est implémenté via la classe Birch et la configuration principale à régler est le “au seuil” et “n_clusters” hyperparamètres, ce dernier fournissant une estimation du nombre de clusters.

L'exemple complet est répertorié ci-dessous.

L'exécution de l'exemple ajuste le modèle sur l'ensemble de données d'apprentissage et prédit un cluster pour chaque exemple de l'ensemble de données. Un nuage de points est ensuite créé avec des points colorés par leur cluster attribué.

Dans ce cas, un excellent regroupement est trouvé.

Nuage de points de l'ensemble de données avec des clusters identifiés à l'aide du clustering BIRCH


Points de terminaison

Afin de travailler avec les API REST, il est important de comprendre ce qu'est un point de terminaison.

Habituellement, un point de terminaison est une adresse spécifique (par exemple, https://weather-in-london.com/forecast), en se référant à laquelle vous avez accès à certaines fonctionnalités/données (dans notre cas – les prévisions météo pour Londres). Généralement, le nom (adresse) du point de terminaison correspond à la fonctionnalité qu'il fournit.

Pour en savoir plus sur les points de terminaison, nous examinerons un exemple d'API simple dans le service RapidAPI. Ce service est un API Hub offrant la possibilité d'accéder à des milliers d'API différentes. Un autre avantage de RapidAPI est que vous pouvez accéder aux points de terminaison et tester le travail de l'API directement dans sa section au sein du service RapidAPI.

Prenons par exemple l'API Dino Ipsum. Cette API est utilisée pour générer n'importe quelle quantité de texte d'espace réservé Lorem Ipsum. Il est utile lorsque vous prototypez ou testez l'interface de votre application et que vous souhaitez la remplir de contenu aléatoire.

Pour trouver la section API Dino Ipsum, entrez son nom dans le champ de recherche du service RapidAPI ou accédez à la catégorie « Autre » de la liste « Toutes les catégories » et sélectionnez cette API dans la liste. L'API Dino Ipsum via RapidAPI est gratuite, vous pouvez donc obtenir autant de texte d'espace réservé que vous le souhaitez.

Une fois que vous avez sélectionné l'API Dino Ipsum, la première page que vous verrez est la sous-section API Endpoints. Cela comprend la plupart des informations nécessaires pour commencer. La sous-section Points de terminaison d'API comprend la navigation, une liste de points de terminaison (un seul pour cette API), la documentation du point de terminaison actuellement sélectionné et un extrait de code (disponible dans 8 langages de programmation différents) pour vous aider à démarrer avec votre code.

Nous examinerons le seul point de terminaison que cette API a – liste de dinos, qui renvoie une certaine quantité de texte d'espace réservé, en fonction des paramètres entrés. Comme nous pratiquons maintenant en Python, nous voulons obtenir un extrait Python et le tester dans notre application. Remplissez les paramètres requis (format=texte, mots=10, paragraphes=1) et voici notre extrait :

Pour l'utiliser avec Python 3.6, nous devons remplacer unirest par des requêtes. Ainsi, nous obtenons une telle application :

Notre application appellera le point de terminaison, qui se trouve à l'adresse https://alexnormand-dino-ipsum.p.rapidapi.com/ et imprimera pour nous ce joli texte d'espace réservé :

Craterosaurus Europasaurus Santanaraptor Dynamosaurus Pachyrhinosaurus Cardiodon Dakosaurus Kakuru Gracilisuchus Piveteausaurus.


Comment : utiliser la comparaison de schémas pour comparer différentes définitions de base de données

SQL Server Data Tools (SSDT) ​​inclut un utilitaire de comparaison de schéma que vous pouvez utiliser pour comparer deux définitions de base de données. La source et la cible de la comparaison peuvent être n'importe quelle combinaison de base de données connectée, de projet de base de données SQL Server, d'instantané ou de fichier .dacpac. Les résultats de la comparaison apparaissent comme un ensemble d'actions qui doivent être entreprises avec la cible pour qu'elle soit identique à la source. Une fois la comparaison terminée, vous pouvez mettre à jour la cible directement (si la cible est un projet ou une base de données) ou générer un script de mise à jour qui a le même effet.

Les différences entre la source et la cible apparaissent dans une grille pour une révision facile. Vous pouvez explorer et examiner chaque différence dans la grille de résultats ou sous forme de script. Vous pouvez ensuite exclure sélectivement des différences spécifiques.

Vous pouvez enregistrer des comparaisons dans le cadre d'un projet de base de données SQL Server ou en tant que fichier autonome. Vous pouvez également définir des options qui contrôlent la portée de la comparaison et les aspects de la mise à jour. Ensuite, vous pouvez enregistrer la comparaison afin de pouvoir facilement répéter la même comparaison plus tard ou l'utiliser comme point de départ pour une nouvelle comparaison.

La procédure suivante compare le schéma d'un projet de base de données avec une base de données connectée.

Si un projet est spécifié comme cible de comparaison, la longueur de chemin maximale prise en charge (hors lettre de lecteur, deux-points et barre oblique inverse) pour le projet est de 256 caractères. Si votre chemin de projet dépasse 256 caractères, vous pourrez toujours comparer son schéma avec une base de données ou un autre projet. Cependant, vous ne pourrez pas mettre à jour son schéma.

Les procédures suivantes utilisent des entités créées dans les procédures précédentes dans les sections Développement de base de données connectée et Développement de base de données hors ligne orienté projet.

Pour comparer les définitions de base de données

Sur le Outils menu, sélectionnez serveur SQL, puis cliquez sur Comparaison de nouveaux schémas.

Sinon, faites un clic droit sur le TradeDev projet dans Explorateur de solution, et sélectionnez Comparaison de schémas.

Le Comparaison de schémas La fenêtre s'ouvre et Visual Studio lui attribue automatiquement un nom tel que SqlSchemaCompare1 .

Deux menus déroulants avec une flèche verte entre eux apparaissent juste en dessous du Comparaison de schémas barre d'outils de la fenêtre. Ces menus vous permettent de sélectionner des définitions de base de données pour votre source et cible de comparaison.

Dans le Sélectionnez la source liste déroulante, choisissez Sélectionnez la source et le Sélectionner le schéma source la boîte de dialogue s'ouvre.

Notez que si vous ouvrez le Comparaison de schémas fenêtre en cliquant avec le bouton droit sur le nom du projet, le schéma source est déjà renseigné et vous pouvez passer à l'étape 4.

Sélectionnez le Projet bouton radio, puis sélectionnez le TradeDev projet de base de données que vous avez créé dans la procédure précédente.

Du Sélectionnez la cible déroulant dans le Fenêtre de comparaison de schémas , choisir Sélectionnez la cible, et le Sélectionnez le schéma cible la boîte de dialogue s'ouvre. Dans le Schéma rubrique, cliquez sur le Base de données bouton radio, puis cliquez sur le Nouvelle connexion bouton.

Dans le Propriétés de connexion boîte de dialogue, entrez le nom du serveur sur lequel réside la base de données TradeDev et assurez-vous que les informations d'authentification correctes sont fournies. Sélectionnez ensuite TradeDev dans Se connecter à une base de données et cliquez d'accord.

Vous pouvez également cliquer sur le Options bouton dans le Fenêtre de comparaison de schémas barre d'outils pour spécifier quels objets sont comparés, quels types de différences sont ignorés et d'autres paramètres.

Clique le Comparer bouton dans le Fenêtre de comparaison de schémas barre d'outils pour démarrer le processus de comparaison.

Lorsque la comparaison est terminée, les différences structurelles entre le projet et la base de données apparaissent dans le Résultats volet dans la partie supérieure de la fenêtre. Par défaut, les résultats de la comparaison regroupent toutes les différences par action (telle que Supprimer, Modifier ou Ajouter). Le Résultats Le volet affiche une ligne pour chaque objet de base de données qui diffère entre les définitions de base de données. Chaque ligne identifie l'objet dans le schéma source ou cible (ou les deux) et l'action qui sera entreprise sur le schéma cible pour rendre l'objet cible identique à l'objet source. Si un objet a été remanié et renommé ou déplacé vers un nouveau schéma, les noms source et cible sont différents et le nom source apparaît en gras pour mettre en évidence la différence.

Par défaut, la liste des résultats masque les objets qui sont identiques dans les deux schémas ou qui ne sont pas pris en charge pour la mise à jour (par exemple, les objets intégrés). Vous pouvez cliquer sur les boutons de filtre appropriés dans la barre d'outils pour afficher ces objets.

Pour modifier la préférence de regroupement, cliquez sur le bouton Résultats de groupe liste déroulante dans la barre d'outils. Sélectionner Taper pour regrouper les résultats par type d'objet (par exemple, par tables, vues ou procédures stockées).

Recherchez la table Produits dans le groupe Tables. Cliquez sur la ligne et notez que les définitions source et cible du tableau apparaissent dans la Définitions d'objets volet avec les différences mises en évidence. Vous pouvez également développer la ligne du tableau Produits dans la Résultats pour inspecter les éléments spécifiques du tableau qui sont différents.

Par défaut, toutes les différences sont incluses dans la portée de l'action Mettre à jour la cible. Vous pouvez exclure les différences que vous ne souhaitez pas synchroniser. Pour ce faire, décochez la case dans le action colonne au centre de chaque ligne. Vous pouvez également cliquer avec le bouton droit sur une ligne dans le volet Schéma et sélectionner Exclure. Notez que la ligne est immédiatement grisée. Lorsqu'il est temps de mettre à jour la base de données cible, cette ligne ne sera pas prise en compte pour les modifications en attente.

Vous pouvez également cliquer avec le bouton droit sur une ligne de groupe et sélectionner Exclure tout ou alors Inclure tout, ce qui équivaut à décocher ou vérifier toutes les différences dans ce groupe. Lorsque vous regroupez les résultats par schéma, c'est un moyen utile d'inclure ou d'exclure toutes les modifications apportées à un schéma spécifique.

Si la ligne exclue a des objets dépendants (par exemple, un Tableau ligne référencée par un Vue ligne), la ligne exclue est désactivée mais sa case à cocher n'est pas décochée. Une fois toutes les lignes qui en dépendent décochées, la ligne désactivée sera décochée. De plus, si une ligne est refactorisée (renommée ou déplacée vers un autre schéma), la case à cocher est désactivée pour cette ligne et l'une de ses lignes enfants dépendantes.

Notez que si vous actualisez la comparaison, les différences que vous avez choisi d'ignorer seront ignorées.

Pour mettre à jour le schéma de la cible, vous avez deux choix. Vous pouvez mettre à jour la cible directement à partir du Comparaison de schémas fenêtre si la cible est une base de données ou un projet, ou vous pouvez générer un script de mise à jour si la cible est une base de données ou un fichier de base de données. Un script généré apparaît dans l'éditeur Transact-SQL, à partir duquel vous pouvez inspecter le script pour l'exécuter sur une base de données. Les procédures suivantes décrivent ces options plus en détail.

La mise à jour échouera car notre modification implique le changement d'une colonne de NOT NULL à NULL et entraîne par conséquent une perte de données. Si vous souhaitez procéder à la mise à jour, cliquez sur le Options bouton (le cinquième à partir de la gauche) dans la barre d'outils pour la comparaison de schémas et décochez la case bloquer le déploiement incrémentiel en cas de perte de données option.

Pour mettre à jour directement dans la fenêtre Comparaison de schémas

Clique le Mettre à jour dans la barre d'outils de la fenêtre Comparaison de schémas.

Examinez le script de modification généré. Vous pouvez enregistrer le script en utilisant le menu Fichier/Nouveau. Cela peut être pratique dans les situations où vous n'êtes pas autorisé à mettre à jour une base de données de production, auquel cas vous pouvez donner le script à un DBA pour un déploiement ultérieur.

Si vous disposez des autorisations nécessaires pour mettre à jour la base de données, cliquez sur le bouton Exécuter l'ordre dans la barre d'outils du volet d'édition pour exécuter le script.

Pour mettre à jour par script

Clique le Générer un script (le quatrième en partant de la gauche) dans la barre d'outils de la fenêtre Comparaison de schémas.

Le script généré apparaît dans une nouvelle fenêtre de l'éditeur Transact-SQL

Seuls les fichiers .dacpac produits par le processus d'instantané SSDT prennent en charge ce comportement. Vous ne pouvez pas cibler un fichier .dacpac produit par les outils ou l'infrastructure SQL Data-tier Application (DAC) pour le moment.

Examinez le script de modification généré. Vous pouvez enregistrer le script en utilisant le Fichier/Enregistrer ou la commande de menu Fichier/Enregistrer sous.

Un script enregistré peut être utile dans les situations où vous n'êtes pas autorisé à mettre à jour une base de données de production. Dans ces cas, vous pouvez donner le script à un DBA pour un déploiement ultérieur.

Vous pouvez également connecter l'éditeur Transact-SQL à un serveur approprié et exécuter le script directement. Avant de pouvoir effectuer cette procédure, vous devez disposer des autorisations nécessaires pour créer ou mettre à jour la base de données. Si vous disposez des autorisations nécessaires pour mettre à jour la base de données, cliquez sur le bouton Exécuter l'ordre dans la barre d'outils du volet d'édition pour exécuter le script.

Clique le Relier bouton. Cette action se connecte au serveur actuel ou vous invite à entrer ou à sélectionner un dans la boîte de dialogue Se connecter au serveur. Notez que le nom de la base de données est défini dans le script en tant que variable de commande.

Inspectez le script et, si nécessaire, apportez des modifications aux variables de commande qui définissent le nom de la base de données cible et le préfixe associé et les chemins de fichier.

Clique le Exécuter dans la barre d'outils du volet d'édition pour exécuter le script.


Files d'attente prioritaires

UNE File d'attente de priorité est une structure de données de conteneur qui gère un ensemble d'enregistrements avec des clés totalement ordonnées pour fournir un accès rapide à l'enregistrement avec la plus petite ou la plus grande clé de l'ensemble.

Vous pouvez considérer une file d'attente prioritaire comme une file d'attente modifiée. Au lieu de récupérer l'élément suivant par temps d'insertion, il récupère le la plus haute priorité élément. La priorité des éléments individuels est décidée par l'ordre appliqué à leurs clés.

Les files d'attente prioritaires sont couramment utilisées pour traiter les problèmes de planification. Par exemple, vous pouvez les utiliser pour donner la priorité à des tâches plus urgentes.

Pensez au travail d'un planificateur de tâches du système d'exploitation :

Idéalement, les tâches de priorité plus élevée sur le système (telles que jouer à un jeu en temps réel) devraient avoir la priorité sur les tâches de priorité inférieure (telles que le téléchargement de mises à jour en arrière-plan). En organisant les tâches en attente dans une file d'attente prioritaire qui utilise l'urgence des tâches comme clé, le planificateur de tâches peut rapidement sélectionner les tâches les plus prioritaires et leur permettre de s'exécuter en premier.

Dans cette section, vous verrez quelques options sur la façon dont vous pouvez implémenter des files d'attente prioritaires dans Python à l'aide de structures de données intégrées ou de structures de données incluses dans la bibliothèque standard Python. Chaque implémentation aura ses propres avantages et inconvénients, mais dans mon esprit, il y a clairement un gagnant pour les scénarios les plus courants. Voyons lequel il s'agit.

List : Files d'attente triées manuellement

Vous pouvez utiliser une liste triée pour identifier et supprimer rapidement le plus petit ou le plus grand élément. L'inconvénient est que l'insertion de nouveaux éléments dans une liste est lente O(m) opération.

Alors que le point d'insertion se trouve dans O(Journal m) temps en utilisant bisect.insort dans la bibliothèque standard, cela est toujours dominé par l'étape d'insertion lente.

Le maintien de l'ordre par ajout à la liste et re-tri prend également au moins O(m Journal m) temps. Un autre inconvénient est qu'il faut s'occuper manuellement de re-trier la liste lorsque de nouveaux éléments sont insérés. Il est facile d'introduire des bogues en ratant cette étape, et le fardeau est toujours sur vous, le développeur.

Cela signifie que les listes triées ne conviennent comme files d'attente prioritaires que lorsqu'il y aura peu d'insertions :

Heapq : tas binaires basés sur des listes

heapq est une implémentation de tas binaire généralement soutenue par une liste simple, et elle prend en charge l'insertion et l'extraction du plus petit élément dans O(Journal m) temps.

Ce module est un bon choix pour implémenter des files d'attente prioritaires en Python. Since heapq technically provides only a min-heap implementation, extra steps must be taken to ensure sort stability and other features typically expected from a practical priority queue:

Queue.PriorityQueue : Beautiful Priority Queues

queue.PriorityQueue uses heapq internally and shares the same time and space complexities. The difference is that PriorityQueue is synchronized and provides locking semantics to support multiple concurrent producers and consumers.

Depending on your use case, this might be helpful, or it might just slow your program down slightly. In any case, you might prefer the class-based interface provided by PriorityQueue over the function-based interface provided by heapq :

Priority Queues in Python: Summary

Python includes several priority queue implementations ready for you to use.

queue.PriorityQueue stands out from the pack with a nice object-oriented interface and a name that clearly states its intent. It should be your preferred choice.

If you&rsquod like to avoid the locking overhead of queue.PriorityQueue , then using the heapq module directly is also a good option.


Combining features from different layers (Union)

Union combines selected features into one new feature. Although the features may be from different layers, the layers must be of the same geometry type—either line or polygon. Union maintains the original features and their attributes—that is, the selected features are not deleted or edited during the Union operation. The new feature is created with the chosen template using the default attribute values. For example, with Union, you can use some selected parcels to create a polygon representing a neighborhood crime prevention area.

You can also create a multipart feature using the Union command by combining nonadjacent features from different layers. For example, to create a sedimentary rock polygon in a new rock classification layer given selected clay and quartz polygons in an existing rock composite layer, use the Union command to combine the clay and quartz features to create a new multipart sedimentary rock feature in the rock classification layer.

The Union command works on selected features, allowing you to choose which features will be combined in the output. On the other hand, the Union geoprocessing tool combines features from all input layers or feature classes and allows you to determine which attributes from the input features are transferred to the output feature class.

You can use the Merge command on the Editor menu instead of Union if the selected features are all in the same layer and you want to combine them into a single feature and choose the resulting attributes.

  1. Cliquez sur l'outil Modifier dans la barre d'outils de l'éditeur.
  2. Click the features you want to combine into one.
  3. Click the Editor menu and click Union .
  4. Choose the target in which the new feature will be created.
    • If you have feature templates for the layers in your map, click the Template button and click the template to use to create the new feature. You can also double-click the preview of the template to choose a different template.
    • If you do not have feature templates, click the layer in which to create the feature.
  5. Cliquez sur OK .