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    Python 中的条件对象——线程同步

    这是 python 多线程中条件对象的完美用例。...---- 条件类方法 以下是条件类方法: acquire(*args)方法 此方法用于获取锁。该方法对条件对象中存在的基础锁调用相应的acquire()方法;返回值是该方法返回的任何值。...该方法对条件对象中存在的基础锁调用相应的release()方法。...wait([timeout])方法 此方法用于阻塞线程,并使其等待,直到其他线程通过在同一条件对象上调用notify()或notifyAll()方法通知它,或者直到超时发生。...如果生产者在超时前向消费者发送关于项目创建的通知,那么消费者消费该项目,否则由于超时而退出。 这是一个非常简单的例子,涵盖了条件对象的所有用例。尝试用 2 个使用者线程和一个生产者线程运行上面的程序。

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    在Ubuntu中实现python按tab

    ---- 1.问题引出:默认情况下python交互界面的tab键         在linux下,或在路由器、交换机上,按tab键按得很爽,什么不完整的,tab一下都出来了,无奈,在linux中安装的python...,默认情况是没有tab功能的,也就是在python的交互界面中,tab是没有办法补全的,python的交互界面只是把它当作正常的多个空格补全来处理: xpleaf@py:~/seminar6/day1$...=====>按tab键,想看看sys的子模块,结果就是按出了一大堆空格键 是啊,这也太恶心了!没有tab键,宝宝不开心!...不过当时确实找了好多,都找不到一个在我自己的实验环境中可以使用的,总是提示各种错误!还好,总算让我找到一个可以使用的,下面直接给出tab.py的代码: #!...===>输入sys.后按两次tab键 sys.__class__(              sys.exit( sys.

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    在 SQL 中,如何使用子查询来获取满足特定条件的数据?

    在 SQL 中,可以使用子查询来获取满足特定条件的数据。子查询是嵌套在主查询中的查询语句,它返回一个结果集,可以用来过滤主查询的结果。...下面是使用子查询来获取满足特定条件的数据的一般步骤: 在主查询中使用子查询,将子查询的结果作为条件。 子查询可以在主查询中的 WHERE 子句、FROM 子句或 HAVING 子句中使用。...以下是一些示例: 使用子查询在 WHERE 子句中过滤数据: SELECT column1, column2, ......FROM table WHERE column IN (SELECT column FROM table WHERE condition); 使用子查询在 FROM 子句中创建临时表: SELECT column1...FROM (SELECT column FROM table WHERE condition) AS temp_table; 使用子查询在 HAVING 子句中过滤数据: SELECT column1,

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    在Excel中创建条件格式图表

    标签:Excel图表技巧 问题:希望图表中对于比率为90或以上的呈现绿色,70至90的呈现黄色,低于70的呈现红色。可以在图表中设置条件格式吗?如下图1所示。 图1 示例数据如下图2所示。...在单元格E2中输入公式: =IF(B2<H2,B2,NA()) 向下拉复制公式至该列所有数据单元格。...在单元格F2中输入公式: =IF(AND(B2>=H2,B2<I2),B2,NA()) 向下拉复制公式至该列所有数据单元格。...在单元格G2中输入公式: =IF(B2>I2,B2,NA()) 向下拉复制公式至该列所有数据单元格。 最终整理后的数据如下图3所示。 图3 更清楚一些,每个单元格中的公式如下图4所示。...技巧:如果需要对正值使用一种颜色,对负值使用另一种颜色,可以使用常规的柱形图,然后设置系列的格式,在“填充”类别中,选择“以互补色代表负值”,例如可以选择绿色作为第一种颜色,红色作为第二种颜色。

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    PostgreSQL 如果想知道表中某个条件查询条件在索引中效率 ?

    最近一直在寻找,如何不通过 select count(*) from table where 字段 = ‘值’ 类似这样的语句,大约会产生多少结果行的问题的解决方案。...在一些大表存在的数据库,去不断查询某一个值在这个大表里面的行数,一直是不受欢迎的事情,最后找到了一个还算靠谱的方案。...同时我们针对 most_common_vals 对应 most_comon_freqs 两个字段的值来判定所选的索引,在查询的时候被作为条件时,可能会产生的影响。...我们可以看到一个比啊中的列大致有那些列的值,并且这些值在整个表中占比是多少,通过这个预估的占比,我们马上可以获知,这个值在整个表行中的大约会有多少行,但基于这个值是预估的,所以不是精确的值,同时根据analyze...中对于数据的分析,他们是有采样率的表越大行数越多,这个采样率会变得越小,所以会导致上面的结果和实际的结果是有出入的。

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