企业官网建设流程全解析

网站建设课程体系,简单手工,网站开发的书,直播网站建设需要什么使用 Table Exporter方法 第一步#xff1a; 通过在本地终端#xff08;请确保你的机器上安装了dx-toolkit#xff09;或ttyd终端#xff0c;执行以下命令#xff0c;获取包含你数据集中所有可用数据字段的文件#xff1a; dx extract_dataset project-xxxx:record-yyyy …使用 Table Exporter方法第一步通过在本地终端请确保你的机器上安装了dx-toolkit或ttyd终端执行以下命令获取包含你数据集中所有可用数据字段的文件dx extract_dataset project-xxxx:record-yyyy -ddd --delimiter ,where project-xxxx:record-yyyy is ID of your Dataset【安装dx-toolkit】打开本地电脑中的Anaconda Prompt【安装dx-toolkit】在Anaconda Prompt中输入pip install dxpy系统会进行自动安装。假如出现类似以下报错WARNING: The scripts dx, dx-app-wizard, dx-build-app and dx-build-applet are installed in /Users/user-amy/Library/Python/3.9/bin which is not on PATH. Consider adding this directory to PATH说明需要更新电脑的PATH环境变量配置以包括pip安装新命令的路径具体解决方案自行百度。【CLI登录】在Anaconda Prompt中输入dx login服务器连接成功后按提示输入RAP的用户名和密码即可现在输入dx extract_dataset project-xxxx:record-yyyy -ddd --delimiter ,注意project-xxxx:record-yyyy为你的数据库 例如xxxxx.dataset完成后有三个文件上述命令将生成3个*.csv文件其中*.dataset.data_dictionary.csv文件包含所有可用数据字段的完整信息字段名称位于称为 的第二列name。where project-xxxx:record-yyyy is ID of your Dataset【登出/注销CLI】使用完毕养成好习惯需要登出/注销在Anaconda Prompt中输入dx logout第二步接下来使用Table Exporter收集所有感兴趣的数据字段名称并写入field_name.txt文件。文件应有1列每行只有1个数据字段名称。上述文件应仅包含同一实体中的数据字段例如“参与者”、“olink_instance_0”等。不同实体中的数据字段应写入独立文件。用于的值可以在.dataset.data_dictionary.csv文件的第一列中找到注这与entity_dictionary.csv文件中的不同注意这一步可以在自己电脑上新建txt,但是需要用Visual Studio Code软件将txt转化为unix格式的txt !!!也可自行百度查看其他方法windows的txt转unix的txt.用 VS Code 打开文件 查看右下角状态栏会显示 CRLF 或 LF 点击 CRLF 或 LF选择 LF 保存文件第三步将field_name.txt文件上传到RAP项目根据需要我用这个注意指定实体会快更多到这个就批量下载完成RAP官网下载教程如下https://dnanexus.gitbook.io/uk-biobank-rap/working-on-the-research-analysis-platform/accessing-data/accessing-phenotypic-datahttps://documentation.dnanexus.com/developer/apps/developing-spark-apps/table-exporter-application可进行进一步参考