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python select 使用

coding:utf-8 author = 'Alex Li' import select import socket import sys import queue Create a TCP/IP...to be ready for processing print( '\nwaiting for the next event') readable, writable, exceptional = select.select...import select from socket import socket, AF_INET, SOCK_STREAM def now(): return time.ctime(time.time...) # add to main list to identify readsocks.append(portsock) # add to select...loop starting') while True: #print(readsocks) readables, writeables, exceptions = select(readsocks

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select简单使用

SELECT [DISTINCT] {* | {column [, column] ...} [FROM table_name] [WHERE ...]...具体使用包包按照要求就行。...基本查询 1、全列查询语法：select * from 表名 2、指定列查询语法：select 字段1,字段2,字段3... from 表名（各个字段之间以逗号分隔，注意这里的逗号是英文那个，不是中文...） 3、查询结果重命名语法：select 字段1 新名,字段2 新名,字段3 新名... from 表名（旧的字段与新名之间用空格隔开） 4、去重查询语法：select distinct 字段1...基本单表查询结束，可以配合各种场景，利用where、order by、distinct、limit根据需求配合灵活使用——爱你的包包。

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numpy使用

主要是针对《利用python进行数据分析-第二版》进行第三次的学习将其中关于numpy和pandas的部分代码进行整理 numpy import numpy as np my_arr = np.arange...., 0., 0., 0.]]]) np.arange(15) array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14]) numpy...[.22, .270, .357]) int_array.astype(calibers.dtype) array([0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9.]) numpy...array([7, 8, 9]) x = arr3d[1] x array([[ 7, 8, 9], [10, 11, 12]]) x[0] array([7, 8, 9]) 切片索引使用数字进行行和列上的切片...matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(z, cmap=plt.cm.gray) 重点：where方法使用

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go的select使用

package main import ( "fmt" "time" ) func main() { //select语句属于条件分支流程控制语句，不过它只能用于通道...select语句的case关键词只能后跟用于通道的发送操作的表达式以及接受操作的表达式或语句。...//golang 的 select 的功能和 select, poll, epoll 相似，就是监听 IO 操作，当 IO 操作发生时，触发相应的动作。...结合使用时，break语言是无法跳出for之外的，因此若要break出来，这里需要加一个标签，使用goto，或者break 到具体的位置 //这里是使用break样例 i := 0 forend...: ") } } //这里使用goto i = 0 for { select { case <-time.After(

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使用@Select注解写

——高尔基只需要加标签就可以了 @Select({"" + "select * from user where id in " +

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MySQL update select：MySQL 使用 select 结果update 表

mysql update select：mysql 使用 select 结果 update 表必须使用 inner join 方式。...语法示例：UPDATE aINNER JOIN ( SELECT yy FROM b ) c ON a.id = c.idSET a.xx = c.yy使用示例：student表：idnameclazz_id1...张三六年一班2李四六年二班clazz表：idname1六年一班2六年二班将 student 表中的 clazz_id 由班级名字更新为班级 id：update student sinner join (select

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Numpy使用3

上一篇博客介绍了numpy的几种初始化方式和numpy的数据类型（dtype）和shape的相关知识，这篇介绍numpy矩阵的索引与切片矢量化 numpy数组有一个很好的特性就是支持vectorization...，大小相同的数组做任何操作将在元素级别进行运算，这意味着我们可以像使用matlab那样对数据进行操作 In [46]: a = np.array([[1,2,4],[3,5,6]]) In [47]:...[12, 25, 42]]) In [50]: a * a Out[50]: array([[ 1, 4, 16], [ 9, 25, 36]]) In [51]: 广播 numpy...[ 5, 5, 5, 5], [ 5, 5, 5, 5], [ 5, 5, 5, 5]]], dtype=int16) 布尔型索引 numpy...False]], dtype=bool) In [83]: f[f==4] # 选取f中元素数值等于4的 Out[83]: array([4]) ##############如果有多个选取条件，可以使用

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Numpy使用2

上一个博客写到了numpy的特性，如何安装以及功能初探。这一篇就讲讲numpy的常用功能以及与其它python库的结合使用。...假设你已经成功执行下列语句： import numpy as np 初始化（1）直接创建 ## 创建一维数组 In [8]: test_list = [1,3,5,6,7] In [9]: array_numpy...= [[1,2,3], [4,5,6]] In [17]: array_n_numpy = np.array(test_n_list) In [18]: array_n_numpy Out[18]...，每个分量是原始图片的R、G、B信息（3）使用内置函数创建 In [25]: array_n_dim = np.ones((3,4,4), dtype='int8') # 创建全1的矩阵 In [...基本的信息已经介绍了，下篇继续写numpy的其它特性

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NumPy初步使用

创建ndarray对象： import numpy as np np.array([1,2,3,4]) np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]]) 转换为list np.array...b a * 2 a * b a / 2 a / b # 平方 arr ** 2 # 点乘 np.dot(a, b) a.dot(b) np.sin(a) 深浅复制，赋值操作为浅复制，使用

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Numpy使用4

上篇博客写到了numpy的索引与切片，这篇博客介绍numpy的一些数学统计上的使用和如何结合numpy实现对结构化文本的处理通用函数所谓的通用函数(ufunc)就是指元素级别的数组函数，你可以将其看做简单函数其接受一个或者多个标量值...利用numpy进行数据处理利用numpy强大的数组（矩阵）能力，可以将很多的数据处理的问题转化为对数组的处理问题比如对一个数组将其中大于0的值置为2，小于0的置为-2，这个怎么做？？？...np.load('test.npy') ## 读入文件 In [115]: load_test Out[115]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) 还可以使用...np.loadtxt()，通过制定分隔符(delimiter)来读取结构化的文本文件，这个我在博客Numpy使用1中介绍过，就不在多说了，需要的可以去看看其它的特性还有些想关于线性代数方面的，这个大家自行百度...其实存取结构化的数据(类似于表结构)numpy并不是很好的选择，之后我会写个介绍pandas的博客，这个对各种表结构的处理比numpy强大太多，numpy的强大之处在于其n-dim array的能力。

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Numpy使用1

Numpy介绍 NumPy is the fundamental package for scientific computing with Python....官方网址：HERE Numpy的安装我的机器是ubuntu14.04（64 位），建议使用pip安装，pip是个python的包管理器，通过它可以很方便的进行安装、卸载、升级 sudo apt-get...install python-pip # install pip sudo pip install numpy # install numpy 如果是windows...的话，同样可以先安装pip，再使用pip安装numpy，不过过程稍微麻烦点，请大家自行百度 Getting Started 安装好以后，我们来测试下，并写段小代码体验下numpy的强大功能 import...In [14]: test_numpy = np.loadtxt('numpy_test.txt', str, delimiter=':') In [15]: test_numpy Out[15]:

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SQL 简介：如何使用 SQL SELECT 和 SELECT DISTINCT

由于业务中的数据使用量以惊人的速度增长，因此对了解 SQL、关系数据库和数据管理的人员的需求也在上升。...使用 SELECT 语句，您可以指定与您希望查询返回的表中的行相匹配的值。...SELECT 语句的基本语法如下所示：SELECT 第 1 列，第 2 列，... FROM source_table；要在结果集中显示表中的所有列，请在 SELECT 之后使用符号“*”。...同样，您可以设置其他标志，例如仅返回唯一行的选项（使用 ONLY UNIQUE）修饰符。...组合 SQL SELECT 和 INSERT 语句包含嵌套 SELECT 语句的 INSERT 语句允许您使用 SELECT 命令的结果集中的一行或多行快速填充表。

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NumPy 使用教程

参考链接： Python中的numpy.logaddexp NumPy 基础使用教程（1）- 数值类型及多维数组一、介绍 1.1 基础内容如果你使用 Python 语言进行科学计算，那么一定会接触到...基础，并对使用 NumPy 进行科学计算感兴趣的用户。 ...使用 np.arange、np.ones、np.zeros 等 NumPy 原生方法。从存储空间读取数组。通过使用字符串或缓冲区从原始字节创建数组。使用特殊函数，如 random。...NumPy 基础使用教程（2）- 数组操作及随机抽样一、介绍 1.1 基础内容如果你使用 Python 语言进行科学计算，那么一定会接触到 NumPy。...NumPy 基础使用教程（3）- 数学函数及代数运算一、介绍 1.1 基础内容如果你使用 Python 语言进行科学计算，那么一定会接触到 NumPy。

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Numpy教程：Numpy.random模块使用（新）

本文介绍版本：Numpy1.22 在numpy1.17开始，Generator代替RandomState，但是网上的博客多比较老，还都是介绍的RandomState，写这篇文章介绍一下新的numpy.random...的基本使用。...Number Generator）然后可以使用生成器（Generator）的函数方法创建。...使用random()函数返回一个在0~1的随机浮点值： import numpy as np rng = np.random.default_rng(123)# 创建一个种子为123的生成器，可以为空，...print(rng) # Generator(PCG64) rfloat = rng.random() print(rfloat) # 0.6823518632481435 ---- 使用在使用时创建好上述的

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Python:简单select模块使用

select 多并发socket 例子 #!.../usr/bin/env python #coding:utf-8 import select import socket import Queue listen_addr=('0.0.0.0',...") # readable,writeable,exceptionl=select.select(inputs,outputs,inputs)#如果没有任何fd就绪，那么程序一直会阻塞在这里...socket "处理新的客户端连接，并统一接受他们的数据" if s is server: #由于上面我们server自己页当成一个fd放在了inputs列表里，传给了select...列表中，现在这些列表中的连接都会交给select去监听，如果列表中有一个客户端发来数据那么这个客户端所连接的对应fd就会转变成就绪状态

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numpy的相关使用

Numpy(Numerical Python的简称)是高性能科学计算和数据分析的基础包。它是我们课程所介绍的其他高级工具的构建基础。...一.创建数组 numpy是一个N维数组,类型是numpy.ndarray,ndarray中所有的元素类型必须一样,每个素组中都有一个shape(各维度大小的元组)和一个dtype(数组数据类型的对象)...1.array函数创建0维数组,1维数组,2维数组,3维数组 # 导入numpy包 import numpy as np # 创建O维数组 ndarray0 = np.array(1) # 创建1维数组...i + 4) # 选取特定的子集,参数为列表 # 选定索引为0 1 6 7 这四行 ret1 = ndarray1[[0, 1, 6, 7]] # 使用负数索引会从末尾开始选取行 # 选定索引为...官网 http://www.numpy.org/ NumPy 源代码：https://github.com/numpy/numpy SciPy 官网：https://www.scipy.org/ SciPy

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Linux下select使用陷阱

Select函数使用简单，其工作原理大家通常也知道，但是在实际的使用过程中可能并没有严格遵守，而且确实也比较难以完全遵守，除非不使用它。...Select采用一个bit表，每个fd对应表中的一个bit位，宏FD_SETSIZE为表的大小，添加到fd_set中的fd值必须小于FD_SETSIZE，否则就会越界，假设有如下一段代码： fd_set...较容易发生在服务端程序中，因为服务端程序同一时刻的连接数很容易超过默认的FD_SETSIZE值，而服务端的代码可能是使用epoll使用的，所以它本身并不会存在问题，但是程序中可能还有个客户端，比如使用了...select来实现超时连接，这个时候问题就来了，当连接数超过FD_SETSIZE时，超时连接处的select调用就发生了越界，进程就会在某个可能完全不相干的地方crash，要定位这个问题的成本是很高的，...那就是尽量不使用select，而应当使用更安全的poll函数来替代，因为poll使用的数组是调用者自己维护的，完全可以保证不越界。

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select2的使用

首先放上select2的官方文档链接：https://select2.org/ 通过cdn引入select2所需要的库，或者下载到本地引入。...你必须在其它地方能获取到这个select标签，所以要为其设置id、class或者是name以便能得到这个标签。...例如在angluar中，使用ng-repeat循环出来值xxx，然后放在option中供select使用。...js块可以这样使用，如下图所示: $(document).ready(function() { $('.js-example-basic-multiple').select2({ data...$scoper.list=[ "值1","值2" ] //当然也可以使用ajax从后端动他获取数据

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golang使用select，for cpu 使用100%为啥？

select 监听各case的io事件，各case必须都是 chan，一旦有一个case触发io则执行case块如果没有default，则select会被一直阻塞，如果有default，则在没有...io事件时，直接执行default块，退出select。...for select 在有default的情况下，很容易造成类似for死循环抢占cpu的情况。看完本文有收获？请转发分享更多人

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python的NumPy使用

参考链接： Python中的numpy.compress Numpy 的主要用途是以数组的形式进行数据操作。机器学习中大多数操作都是数学操作，而 Numpy 使这些操作变得简单！...所以专门学习记录一下numpy是十分有必要的！ ...1、导库使用numpy只需要在使用之前导入它的库： import numpy as np 2、创建数组我们可以用numpy来创建一系列的数组： ### 通过直接给出的数据创建数组，可以使用...示例： # 在 Numpy 中，数组上的算术运算符总是应用在元素上。填充一个新数组并返回结果。...=0) # array([[1, 4, 7], [2, 13, 8]]) c.sort(axis=1) # array([[2, 4, 8], [1, 7, 13]]) ### 使用 Numpy 内置函数可以轻松的完成数组处理

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