数据库十年巅峰对决，谁才是真正的王者?

    date_list = list(OrderedDict(((datestart + timedelta(_)).strftime(r"%Y-%m"), None) for _ in range((dateend - datestart).days)).keys()) 

    date_list.append('2019-12') 

    return date_list 

if __name__ == '__main__': 

    db_tb = pd.read_csv('db_tb.csv') 

    db_name = db_tb['3'].values.tolist() 

    loop = asyncio.get_event_loop() 

    tasks = [get_db_data(name) for name in db_name] 

    loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks)) 

    loop.close() 

Method 2

下面再来先容第二种要领，要领更简朴，可是抓取时必要处理赏罚的处所更多一些。

我们可以直接会见下面的地点，同样的，在页面加载完成后，会返回全部数据库的积年纪据信息：

https://db-engines.com/en/ranking_trend 

那么我们就可以直接理会此处的 JavaScript 信息，获取对应数据库的数据即可。

不外因为有些数据库的汗青数据有缺失，以是必要做非凡处理赏罚：

for i in data_tree.find_all('object'): 

      date_list = gen_time('%s-%s' % (year_list[0], str(int(year_list[1]) + 1))) 

      data = [] 

      tmp_list = [] 

      db_name = i.find('string') 

      if i.find('null'): 

          null_num = len(i.find_all('null')) 

（编辑：湖南网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!