var data = [{}, {}, {}, {Id:1}] var datawilldele = [];//2,4,5 data.forEach(function (v, i,arry) { if ($.isEmptyObject(v)) { datawilldele.push(i); } }); for (var i = 0; i < datawilldele.length; i++) { data.splice(datawilldele[i]-i,1); }
--批量对符合条件的表记录进行更新 --aa代表查询出的符合条件数据的别名 --aa后的表示需要符合的条件 --loop后开始写更新操作 begin for aa in (select a.objectid from geographic_info a, geographic_info_bf b where a.objectid = b.objectid and b.pgeocode = 'xxx') loop update geographic_info set qxcode = 'xxx',
1.过滤掉列表中的某些项---列表解析 data=[1,4,2,8,5,-1] res=[] a.依次迭代列表中每一个项 for x in data: if >=0: res.append(x) print res b.使用lambda表达式来进行过滤 form random import randint data = [randint(-10,10)for _ in xrange(10)] filter(lambda x: x>=0,data) c.使用列表解析俩进行过滤 [x for x
方法一:Linq ChannelList就是一个List类型的数据,IsOpen 是其元素的属性 channelCount = (from channel in DevicesManager.Instance.CurrentDevice.ChannelList where channel.IsOpen group channel by channel.ChannelID).Count(); 方法二:泛型委托Predicate<T> public delegate bool Predicate&
一.在列表中筛选数据 在列表中筛选出大于等于零的数据,一般通用的用法代码如下: data = [3, -9, 0, 1, -6, 3, -2, 8, -6] #要筛选的原始数据列表 result = [] #存放筛选结果的列表 for x in data: #依次迭代循环每个元素 if x >= 0: #判断是否符合筛选条件 result.append(x) #大于等于零就将该元素加入结果列表中 print(result) #打印输出 在python 中还有更加简洁高效的方法: 1.filter
一.列表筛选数据 # coding=utf-8 from random import randint # 创建随机列表 l = [randint(-10, 10) for i in range(10)] print(l) # 通过列表解析过滤大于0的数据 r = [x for x in l if x >= 0] print(r) # 通过filter函数过滤大于0的数据 r2 = filter(lambda x: x >= 0, l) # filter在python2中直接返回列表,在pyth
create trigger 触发器名称 on 对哪个表起作用 after insert,update as return set nocount on begin transaction; insert into 表名 (col1,col2,col3,...) select inserted.col1,inserted.col2,inserted.col3,... inserted where 语句 begin ,,@@error) rollback transaction; return e
import datetime import sys import oss2 from itertools import islice import pandas as pd import re import json from pandas.tseries.offsets import Day from multiprocessing import Process, JoinableQueue, cpu_count, Manager import time def mkbuck(bk): au
