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-- 1. borrow_2026表
CREATE TABLE borrow_2026 LIKE borrow;
INSERT INTO borrow_2026
SELECT * FROM  borrow where tradeDate >= '2026-01-01' ;

-- 2. 创建历史表borrow_2025, 并把历史数据insert,数据太多可以分批插入
CREATE TABLE borrow_2025 LIKE borrow;
INSERT INTO borrow_2025 SELECT * FROM  borrow where tradeDate >= '2025-01-01' and tradeDate < '2025-04-01'; // Q1
INSERT INTO borrow_2025 SELECT * FROM  borrow where tradeDate >= '2025-04-01' and tradeDate < '2025-07-01'; // Q2
INSERT INTO borrow_2025 SELECT * FROM  borrow where tradeDate >= '2025-07-01' and tradeDate < '2025-10-01'; // Q3
INSERT INTO borrow_2025 SELECT * FROM  borrow where tradeDate >= '2025-10-01' and tradeDate < '2026-01-01'; // Q4

-- 3. rename backupdate borrow表
RENAME TABLE borrow TO borrow_2025_backup ;

-- 4. rename borrow_2026表 -> borrow新表
RENAME TABLE borrow_2026 TO borrow;

-- 5. 核对数据

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import csv 
def read_csv(filename):
    #预设编码列表
    encodings = ['gbk','utf-8','utf-8-sig','GB2312','gb18030','iso-8859-1']
    #循环编码列表，直到正确解析返回解析后的数组data,否则返回false
    for e in encodings:
        data = []
        try:
            with open(filename, encoding=e) as f:
                reader = csv.reader(f)
                header = next(reader)
                # print(header)
                for row in reader:
                    data.append(row)
            print(filename,e)
            return data
        except: 
            print(filename,e)
    return False

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import csv
import chardet

def read_csv(filename):
    # 使用chardet检测文件编码
    with open(filename, 'rb') as f:
        result = chardet.detect(f.read())
        encoding = result['encoding']
    # 使用检测到的编码读取CSV文件
    with open(filename, encoding=encoding) as f:
        reader = csv.reader(f)
        header = next(reader)
        data = [row for row in reader]
    print(filename, encoding)
    return data

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import chardet
import pandas as pd

def read_csv_pd(filename, sep=','): 
    # 1. 使用 'rb' 模式打开文件并读取前几行/字节进行编码检测
    # chardet 有时可能不可靠，但常用于猜测编码
    try:
        with open(filename, 'rb') as f:
            # 读取部分文件内容以提高检测速度
            raw_data = f.read(4096) 
            encode = chardet.detect(raw_data)['encoding']
            
            # 确保检测到的编码名称是小写字符串
            if encode:
                encode = encode.lower()
            else:
                print(f"未能检测到文件编码: {filename}")
                return False
    except Exception as e:
        print(f"文件读取或编码检测失败: {e}")
        return False

    # 2. 尝试使用检测到的编码读取文件
    try:
        # **修复点 1：变量和编码名称统一使用字符串**
        if encode in ['utf-8', 'ascii']: # chardet 有时可能返回 ascii
            # 尝试最常见的 UTF-8
            data = pd.read_csv(filename, encoding='utf-8', sep=sep)
        
        elif 'gb' in encode:
            # **修复点 2：简化中文编码处理逻辑**
            # GB2312, GBK, GB18030 兼容性：从兼容性最好的 GB18030 开始尝试
            try:
                data = pd.read_csv(filename, encoding='gb18030', sep=sep)
            except UnicodeDecodeError:
                # 如果 GB18030 失败，尝试其他检测到的编码，例如原始的 'gbk'
                data = pd.read_csv(filename, encoding='gbk', sep=sep)
        
        elif encode == 'utf-8-sig':
            data = pd.read_csv(filename, encoding='utf-8-sig', sep=sep)
        
        elif encode == 'iso-8859-1':
            # **修复点 3：修正编码名称和参数拼写**
            data = pd.read_csv(filename, encoding='iso-8859-1', sep=sep)
            
        else:
            # 对于其他未知编码，直接用检测到的编码尝试读取
            print(f"尝试使用检测到的未知编码: {encode}")
            data = pd.read_csv(filename, encoding=encode, sep=sep)
            
    except UnicodeDecodeError as e:
        # **修复点 4：通用错误处理**
        print(f"读取文件 {filename} 时发生编码错误: {e}")
        # **解决方案：忽略错误**
        try:
             data = pd.read_csv(filename, encoding=encode, sep=sep, errors='ignore') 
        except Exception as final_e:
             print(f"无法使用任何方式读取文件: {final_e}")
             return False

    except Exception as e:
        print(f"读取文件时发生未知错误: {e}")
        return False
        
    return data

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# /etc/systemd/system/app.service # xxx.ini格式
#
[Unit]
Description=My Custom Service         # 服务描述
Documentation=https://your-docs-link.com (可选)
After=network.target                  # 服务启动顺序（在 network.target 之后启动）
Requires=network-online.target        # 强制依赖（服务启动前必须满足）
Wants=another-service.target          # 弱依赖（服务启动前尝试启动 another-service）
Conflicts=httpd.service               # 冲突服务（与 httpd 互斥）
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版权声明：本文为CSDN博主「岚叔运维」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/lmzf2011/article/details/150656143
[Service]
Type=simple # [simple, forking, oneshot, notify, dbus, idle]
User=gitlab
Group=gitlab
WorkingDirectory=/opt/gitlab/bin/
ExecStart=/opt/gitlab/bin/gitlab-ctl start  # 必须使用绝对路径来指定启动命令或脚本
ExecStop=/opt/gitlab/bin/gitlab-ctl stop
Restart=on-failure # [no,on-failure,on-abnormal,alaways]
RestartSec=5s
Environment=NODE_ENV=production # 直接设置环境变量
EnvironmentFile=/home/proj/app/config # 从指定文件加载环境变量，格式为 KEY=VAL，适合配置较多的情况
LimitNOFILE=65536 # 限制打开的文件数
LimitCPU=500% # 限制CPU使用率,infinity表示无限制
MemoryMax=8G

[Install]
WantedBy=multi-user.target # 表示当系统进入“多用户命令行模式”（标准服务器运行级别）时，该服务应被自动启动。这是实现开机自启的关键

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sudo apt install systemd # install 

sudo systemctl status gitlab # status
sudo systemctl start gitlab  # start service
sudo systemctl stop gitlab   # stop
sudo systemctl restart gitlab # restart
sudo systemctl enable gitlab  # enable 服务开机自启
sudo systemctl disable gitlab # disable 禁止服务开机自启
sudo systemctl reload gitlab # 优雅的重载gitlab配置

sudo systemctl daemon-reload # 重新加载systemd配置
sudo systemctl list-units --type=service  # 查看所有服务单元
sudo systemctl list-units --type=service --state=active # 查看所有活跃的服务单元
sudo systemctl list-units --type=service --state=inactive # 查看所有不活跃的服务单元
sudo systemctl list-units --type=service --state=failed # 查看所有失败的服务单元
sudo systemctl --failed  #查看失败的服务


sudo journalctl -u gitlab  # 查看gitlab日志
sudo journalctl -u gitlab -f # 查看gitlab日志，实时更新
sudo journalctl -u gitlab --since "1 hour ago" # 查看gitlab日志，最近一小时
sudo journalctl -b -u your-app.service # 查看your-app.service日志，最近一次启动
sudo journalctl -u your-app.service --since "2024-06-13 09:00:00" --until "2024-06-13 10:00:00"  # 按照时间范围查看your-app.service日志
sudo journalctl -p err -u your-app.service # 按日志级别过滤, 只显示错误级别（ERROR）及以上的日志，帮助快速定位问题


# 管理 journald 系统日志
journalctl --disk-usage # 检查当前日志占用的磁盘空间
sudo journalctl --vacuum-time=7d  # 清理日志，保留最近7天的日志
sudo journalctl --vacuum-size=100M # 清理日志，保留100M大小的日志
sudo journalctl --vacuum-files=10 # 清理日志，保留最近10个日志文件
sudo journalctl --vacuum-files=10 --vacuum-time=7d --vacuum-size=100M # 清理日志，保留最近10个日志文件，最近7天的日志，100M大小的日志

# 永久性配置：若要一劳永逸，可以编辑 /etc/systemd/journald.conf文件，设置限制
#  [Journal]
# SystemMaxUse=1G
# MaxRetentionSec=1week
# 运行 sudo systemctl restart systemd-journald 使配置生效