概述:在写代码过程中,经常遇到一行代码很长的情况.为了让代码显得整齐干净,就需要把一行代码分成多行来写,Python中有三种小技巧可以实现该功能:        1.用反斜杠\链接多行代码 示例:        2.用小括号括起来 示例: 3.针对较长字符串分成多行书写的还有一种简单的方法:用三个单引号,但是该方法只针对字符串有用. 示例:  

前言 考察下面的脚本: ? 1 emcc -o ./dist/test.html --shell-file ./tmp.html --source-map-base dist -O3 -g4 --source-map-base dist -s MODULARIZE=1 -s "EXPORT_NAME=\"Test\"" -s USE_SDL=2 -s LEGACY_GL_EMULATION=1 --pre-js ./pre.js --post-js ./post.j

1.如果一条SQL语句太长,我们可以通过回车键来创建一个新行来编写SQL语句,SQL语句的命令结束符为分号(;). 2.select查询的多个字段之间要用逗号“,”分割,如果查询涉及多个表,那多个表之间也通过逗号分隔 4.使用WHERE语句来设定查询条件. 5.使用WHERE语句来设定查询条件. 6.SELECT 命令可以读取一条或者多条记录. 7.SELECT 命令可以读取一条或者多条记录.

一.运算符 (1)算术运算符  + 加法运算符(如果是两个字符串之间进行加法运算,则会进行拼串操作) a = 10 + 5  计算 a = 'hello' + ' ' + 'world' 拼串  - 减法运算符 a = 10 - 5  计算 a = 5 - True  bool型也是int型,没有错误,输出4 a = a - 2  用变量a的值减去2,然后再赋值给a    a = 'hello' - 'h' TypeError,类型错误  * 乘法运算符(如果将字符串和数字相乘,则会对字符串进行

1. 赋值语句常用技巧 通过序列解包(sequence unpacking)可以将多个值的序列解开,让后一一放置到变量的序列中.解包的序列中的元素必须和等号左边变量数量一致.如下: values = 1,2,3 print values # output: (1, 2, 3) x,y,z = values # output: 1 2 3 print x,y,z bob_Info = {'name':'Bob','email':'bob@gmail.com'} key,value = bob_In

目标:减少SQL查询数据,避免使用一条SQL语句解决复杂问题 反模式:视图使用一步操作,单个SQL语句解决复杂问题 使用一个查询来获得所有结果的最常见后果就是产生了一个笛卡尔积.导致查询性能降低. 如何识别反模式:当出现以下情况时,可能是反模式 1.为什么我的求和.技术返回的结果异常地大? 2.我一整天都在和整个变态的查询语句做斗争.SQL并不是那么的难写,如果你和单条SQL查询纠结了很长时间, 应该重新考虑实现方式. 3.试试再加一个Distinct去除重复数据. 合理使用反模式:…… 解决方

python入门学习:4.if语句 关键点:判断 4.1 一个简单的测试4.2 条件测试4.3 if语句 4.1 一个简单的测试   if语句基本格式如下,注意不要漏了冒号 1if 条件 :2    执行13else:4    执行2   下面看一个示例: 1cars = ['audi','bmw','subaru','toyota'] 2for car in cars: 3    if car == 'bmw': 4        print(car.upper()) #大写 5    els

原文链接:当执行一条 select 语句时,MySQL 到底做了啥? 也许,你也跟我一样,在遇到数据库问题时,总时茫然失措,想重启解决问题,又怕导致数据丢失,更怕重启失败,影响业务. 就算重启成功了,对于问题的原因仍不知所以. 本文开始,记录学习<MySQL实战45讲>专栏的过程. 也许有人会问,你记录有什么意义?直接看专栏不就行了吗?你这不是啃别人的剩骨头吗? 是的,这个系列,我只是基于专栏学习,但是我会尽量从我的角度搞懂每一个知识点,遇到不懂得也会将知识点进行拆分. 我知道关注公众号的小伙

python 3 mysql sql逻辑查询语句执行顺序 一 .SELECT语句关键字的定义顺序 SELECT DISTINCT <select_list> FROM <left_table> <join_type> JOIN <right_table> ON <join_condition> WHERE <where_condition> GROUP BY <group_by_list> HAVING <havin

写在前面的话:回想以前上班的时候,空闲时间还是挺多的,但是都荒废了.如今找工作着实费劲了.但是这段时间在极客时间买了mysql45讲,就好像发现了新大陆一样,这是我认真做笔记的第一天,说实话第一讲我已经看了有5遍了吧.今晚认真读了一遍也思考了一遍,打算做一下记录,也让自己再回想一遍,加深印象.其实第一次读也就读到第八讲,然后去面试的时候好多问题都跟这个课程的有关,还好也回答上来了,但感觉不是很深入回答的.现在也想明白了,学习知识这种事情不能操之过急,越着急越静不下心来.给自己定一个目标,从今天开

有算法要求如下: For (i=1,i<=10,i++) { ta[i] = (t[1] + t[2] + ... + t[i]) / i; } 用一条SQL语句实现它: 分别用表变量 @ta 和 @t 来对应 ta 和 t. declare @t table(id int,d decimal(18,4)); declare @ta table(id int,da decimal(18,4)); insert into @t(id,d) values(1,1); insert into @t(i

前言 我们在学习一种技术的时候,首先要鸟瞰其全貌,千万不要一开始就陷入到细节中去,这样有助于我们站在高维度其理解问题 —— 丁奇. 学习MySQL也是一样,所以我们可以从一条查询语句的执行开始看起. ; 通常情况下,我们在使用MySQL的时候,只是从客户端输入一行指令,然后获取一个返回结果.但是对于一个开发人员来说,只知道这些是远远不够的,我们还需要知道这句指令背后的执行流程,便于排查问题. MySQL逻辑架构 这里还是引用丁奇老师的MySQL系统结构图:   mysql的逻辑架构图 MySQL

TiDB是Google F1的开源实现: TiDB实现了基于mvcc的乐观锁,在线表结构变更,基于时间戳的数据线性一致性,等等: 为了可靠性,TiDB和Oracle一样,维护了百万级别的自动化测试用例,跑在k8s搭建的集群之上: 自 Google F1开始,数据库被分成了两类: 一类是传统sql,代表如Oracle,依赖于高速网络和磁盘阵列来实现海量数据的扩容和数据的高可靠,成本及其高昂,大部分银行都用了Oracle的系统: 另一类是NewSQL,代表如F1和TiDB,依赖于各种算法,使数据库服

Python3 中,一行可以书写多个语句 语句之间用分号隔开即可 print('I love you');print('very much!') Python3 中,一个语句可以分成多行书写 一行过长的语句可以使用反斜杠或者括号分解成几行 3 > 4 and \ 1 < 2 ( 3 > 4 and 1 < 2 )

目录 目录 前言 输入 raw_input input raw_input 和 input 的区别 输出 print print 基本格式化输出 print复杂格式化输出 flags标志位 width宽度 precision精度 dictionaryName字典 print自动换行底层实现 最后 前言 程序最基本需要的两个要素,一个是数据,另外一个便是逻辑.而控制语句在程序中扮演的角色便是实现程序的逻辑,即数据的导向和对数据的操作.当然,这并不代表,程序中的数据的行为只能通过控制语句来实.但在P

假如说我们有一张表 T ,表里只有一个字段 ID,当我们执行下边这条SQL语句时: mysql> select * fron T where ID=10; 在我们眼中能看到的只是输入一条 SQL语句,返回一条查询结果,却不曾知道这条SQL在MySQL的内部经历了什么,下面我们来一步一步的分析一下:如下是MySQL的基本架构图,从图中可以清楚的看到SQL在MySQL中各个功能模块执行的过程: 大体来说,MySQL可以分为Server层和存储引擎两部分. Server层:包括连接器.分析器.查询缓存

条件测试 每条if语句的核心都是一个值为True或False的表达式,这种表达式被称为条件测试.Python根据条件测试的值True还是False来决定是否执行if语句中的代码.如果条件测试的值为True,Python就执行紧跟在if语句后面的代码:如果为False,Python就忽略这些代码. 相等运算符( == )在它两边的值相等时返回True,否则返回False. 在Python中检查是否想等时 区分大小写.例如,两个大小写不同的值会被视为不想等. 要判断两个值是否不等,可结合使用惊叹号和

mysql 一条sql语句如何执行的? 文章内容源自:极客时间-林晓彬老师-MySQL实战45讲 学习整理 在了解一条查询语句如何执行之前,需要了解下MySQL的基本架构是怎样的,如下图所示: 可以看出,MySQL主要分成Server层和存储引擎两部分 那么该条sql语句的执行过程大概是: (1)先通过连接器建立连接,这个时候需要用户名和密码进行认证 (2)连接成功后,就去查询缓存,如果缓存命中就直接返回,否则需要继续去分析器 (3)分析器需要做词法解析,识别里面的关键字例如SELECT等,并且

大家好,我是小林. 昨晚在群划水的时候,看到有位读者说了这么一件事. 在这里插入图片描述 大概就是,在线上执行一条 update 语句修改数据库数据的时候,where 条件没有带上索引,导致业务直接崩了,被老板教训了一波 这次我们就来看看: 为什么会发生这种的事故? 又该如何避免这种事故的发生? 说个前提,接下来说的案例都是基于 InnoDB 存储引擎,且事务的隔离级别是可重复读. 为什么会发生这种的事故? InnoDB 存储引擎的默认事务隔离级别是「可重复读」,但是在这个隔离级别下,在多个事务

本文会提到 52 条 SQL 语句性能优化策略. 1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在where及order by涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在where子句中对字段进行null值判断,创建表时NULL是默认值,但大多数时候应该使用NOT NULL,或者使用一个特殊的值,如0,-1作为默认值. 3.应尽量避免在where子句中使用!=或<>操作符,MySQL只有对以下操作符才使用索引:<,<=,=,>,>=,BETWEEN,IN,以及某些时候的L