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    【说站】python if 多个条件判断

    python if 多个条件判断 if语句判断多个条件。 多数情况下,仅仅一个判断条件难以满足我们接下来的操作,通常都是多个条件下执行后面的语句。...由于 python 并不支持 switch 语句,所以多个条件判断,只能用 elif 来实现,接下来我们就来看看如何用if语句判断多个条件。...基本语法: """ if 要判断的条件:     条件成立的时候,要做的事情     ..... elif 要判断的条件:     ........else:     条件不成立的时候,要做的事情     ..... """ 拓展内容: if 判断条件: 1)if判断条件后面一般是比较运算符链接的表达式,中间可能还有逻辑运算等,判断语句后面冒号不要忘记...所以在执行过程中程序运行到if处,首先判断if所带的条件,如果条件成立,就返回True,则执行if所带的代码;如果条件不成立,就返回值是False, 跳过if语句继续向下执行。

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    宏替换、条件编译、头文件展开

    宏替换、文件编译和头文件的展开 程序执行的几个步骤: 1.预处理: ①将头文件展开 ②宏替换 ③条件编译 ④去掉注释 2.编译: ①语义语法纠错 ②将.c文件编译成汇编语言 3.汇编:将汇编语言变成二进制机器语言...,当前的条件为真,则编译下面的代码 #endif // 结束一个#if…#else条件编译块 #error // 停止编译并显示错误信息 宏的定义 #define机制包括了一个规定...,允许把参数替换到文本中,这种实现通常称为宏或定义宏。...宏替换 步骤: ①在调用宏时,首先对参数进行检查,看看是否包含了任何由#define定义的符号。如果是它们首先被替换。 ②替换文本随后被插入到程序中原来文本的位置。...##:常用于把多个参数连接在一起。 条件编译指令 1、#if 指令用于检测后面的常量表达式,如果为真,则编译接下来的代码,直到出现 #else、#elif、#endif为止;否则就不编译。

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    数栈SQL优化案例:OR条件优化

    本文整理自:袋鼠云技术荟 | SQL优化案例(2):OR条件优化 数栈是云原生—站式数据中台PaaS,我们在github上有一个有趣的开源项目:https://github.com/DTStack/flinkx...常见OR使用场景,请阅读以下案例: 案例一:不同列使用OR条件查询 1. 待优化场景 SELECT .. .....通过对比优化前后的执行计划,可以明显看出,将SQL拆分成两个子查询,再使用union对结果进行合并,稳定性和安全性更好,性能更高。 案例二:同一列使用OR查询条件 1....可以看出优化后的SQL比原始SQL快了30秒,执行效率提升约50倍。 案例三:优化关联SQL OR条件 1....总结 MySQL OR条件优化的常见场景主要有以下情况: 1、相同列可以使用IN进行代替 2、不同列及复杂的情况下,可以使用union all 进行分离 3、关联SQL OR条件 我们需要结合实际场景,

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    python中多个if语句用法_python中if函数多个条件怎么用

    python的if语句为条件判断语句,习惯与else搭配使用。...% dessert.title()) # elif => else + if 当前值不符合上面 if 的判断条件,执行 elif 的判断条件 else: print(“I like %s.” % dessert...% dessert.title()) # elif => else + if 当前值不符合上面 if 的判断条件,执行 elif 的判断条件 elif dessert == hate_dessert:...print(“I hate %s.” % dessert) # 当前值不符合上面所有的判断条件,就执行 else 里的语句 # 当然如果这个else 不需要的话,可以不写 else: print(“I...like %s.” % dessert) 值得注意的一点是:当整个 if 判断满足某一个判断条件时,就不会再继续判断该判断条件之后的判断 4.特殊的判断条件if 0: # 其他数字都返回 True print

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    Power BI:优化筛选条件

    1 定义优化策略2 优化DAX表达式中的瓶颈2.1 优化筛选条件2.1.1 优化前2.1.2 优化后2.1.3 小结 1 定义优化策略 每次优化DAX代码时都应遵循以下步骤: 识别出要优化的单个...2 优化DAX表达式中的瓶颈 存储引擎执行时间较长通常是由以下一个或多个原因造成的。 扫描时间较长; 大基数; 频繁使用CallbackDataID函数; 大型物化。...2.1 优化筛选条件 示例:观察下图(图1)的报表,展示了每个产品品牌的销售总额(Sales Amount)与大于$1000的销售总额(Big Sales Amount)。...公式引擎接收的数据缓存要比查询结果所需的缓存大得多,因为筛选条件中还包括了两个额外的列。...这是理想条件下的最小物化。使用列而不是使用表所为筛选条件是实现这一效果的关键步骤。

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