def query(request): try: context = { 'segment': 'index' } goodss = [] good = {} # crawl(keyword) df = pd.read_csv('res2.csv',header=None) thread_num = request.GET.get('sort') query = request.GET.get('query') print(thread_num) if not query =='': df = df.loc[df[2].str.contains(query)] if thread_num == 'value_up': df = df.sort_values(by = [1],ascending=False) elif thread_num == 'value_down': df = df.sort_values(by = [1],ascending=True) elif thread_num == 'title': df = df.sort_values(by = [2],ascending=True) for data in df.values.tolist(): good['price'] = data[1] good['store'] = data[3] good['title'] = data[2] good['platform'] = '京东' good['pic_url'] = 'https://www.baidu.com' goodss.append(copy.copy(good))

这是一个 Python 的 Django 框架的视图函数，用于处理用户的查询请求。函数首先将一个空的列表 `goodss` 和一个空的字典 `good` 初始化。然后从文件 'res2.csv' 中读取数据，将用户查询的关键词 `query` 和排序方式 `thread_num` 获取到。如果用户有输入查询关键词，则使用 Pandas 库对数据进行筛选，只保留包含查询关键词的行。根据用户选择的排序方式，使用 Pandas 库对数据进行排序。最后将每一行数据封装成一个字典 `good`，并将该字典拷贝到列表 `goodss` 中，最终将 `goodss` 列表作为上下文参数传递给模板进行渲染。

相关问题

Program Size: data=9.0 xdata=0 code=47

这个信息看起来是关于程序的大小。其中，data=9.0表示数据段（data segment）的大小为9.0字节，xdata=0表示扩展数据段（extended data segment）的大小为0字节，code=47表示代码段（code segment）的大小为47字节。这些信息通常用于评估程序的性能和优化。

oracle transform=segment_attributes:n的作用

在 Oracle 数据库中，`transform=segment_attributes:n` 是一个用于数据泵导出和导入的选项，用于指定在导出和导入期间如何转换基于表分区的对象。

在导出期间，`transform=segment_attributes:n` 选项将导出数据文件中的对象定义更改为按照新的分区参数进行存储。如果在导入时指定了该选项，则会将分区参数更改为新的值。

具体来说，`transform=segment_attributes:n` 选项将导出/导入过程中的分区参数更改为：

- `n`：表示将基于表分区的对象转换为与导入目标不同的分区参数。

例如，可以使用以下命令将分区表 `my_table` 的分区参数从 `PARTITION_A` 转换为 `PARTITION_B`：

expdp hr DIRECTORY=data_pump_dir DUMPFILE=my_table.dmp TABLES=my_table TRANSFORM=segment_attributes:PARTITION_B

然后，可以使用以下命令将分区表 `my_table` 的分区参数从 `PARTITION_A` 转换为 `PARTITION_B`：

impdp hr DIRECTORY=data_pump_dir DUMPFILE=my_table.dmp TABLES=my_table TRANSFORM=segment_attributes:PARTITION_B