carBrand 车辆品牌表 字段brandId 品牌id brandName品牌名称 carProm 车辆专案表 字段 id brandId品牌id promId专案id 怎么用 sql case查询 车辆品牌表 所有的 品牌 同时包含 promId 为10 的 品牌 设置一个已选择的状态

可以使用 SQL 的 CASE 语句和 EXISTS 子查询来实现该需求，示例 SQL 代码如下：

SELECT brandId, brandName,
       CASE WHEN EXISTS (SELECT 1 FROM carProm WHERE brandId = carBrand.brandId AND promId = 10)
            THEN '已选择' ELSE '未选择' END AS selected
FROM carBrand;

以上 SQL 语句会查询车辆品牌表中的所有品牌，并根据是否存在 promId 为 10 的车辆专案来设置品牌的已选择状态。如果某个品牌存在 promId 为 10 的车辆专案，则其 selected 列的值为 "已选择"，否则为 "未选择"。

相关问题

请帮我写一个python 爬虫程序，爬取20万左右小轿车的不同品牌的信息，有助于我买车

### 回答1：
好的，为了帮助您爬取不同品牌的小轿车信息，我们需要先找到一个可用的数据源。 您可以考虑使用汽车品牌的官方网站或汽车销售网站，如果这些网站提供了公开的API，您可以直接使用API获取数据。

如果没有公开的API，则需要使用爬虫技术爬取数据。下面是一个简单的python爬虫程序的示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 定义需要爬取的网页
url = "https://www.example.com/cars"

# 发送请求获取网页内容
response = requests.get(url)

# 使用BeautifulSoup解析网页内容
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

# 查找所有车辆信息的元素
car_elements = soup.find_all("div", class_="car-info")

# 遍历所有车辆信息元素，提取信息
cars = []
for car_element in car_elements:
    brand = car_element.find("div", class_="brand").text
    model = car_element.find("div", class_="model").text
    price = car_element.find("div", class_="price").text

    # 将信息存入列表
    cars.append({"brand": brand, "model": model, "price": price})

# 打印所有信息
for car in cars:
    print(car)

请注意，这仅仅是一个简单的示例，如果网站的HTML结构有所改变，可能需要修改代码。

希望这个程序能帮助您爬取

### 回答2：
当然可以帮你写一个Python爬虫程序来爬取小轿车的不同品牌信息。以下是一个简单的示例程序：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv

def get_car_brand(url):
    # 发送请求获取网页内容
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 解析网页内容，获取车辆品牌信息
    car_brands = []
    brand_list = soup.find_all('a', class_='brand-item')
    for brand in brand_list:
        car_brands.append(brand.text.strip())
    
    return car_brands

def save_to_csv(car_brands):
    # 将数据保存到CSV文件
    with open('car_brands.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
        writer = csv.writer(csvfile)
        writer.writerow(['品牌'])
        for brand in car_brands:
            writer.writerow([brand])

def main():
    # 要爬取的网页链接
    url = 'https://car.autohome.com.cn/AsLeftMenu/As_LeftListNew.ashx?typeId=1%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20&brandId=0%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20&fctId=0%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20&pageId=0%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20&dateId=0%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20&mid=0'
    
    # 调用函数获取车辆品牌信息
    car_brands = get_car_brand(url)
    
    # 保存数据到CSV文件
    save_to_csv(car_brands)
    
    print('爬取完成！')

if __name__ == '__main__':
    main()

以上程序使用了requests库发送网络请求，使用了BeautifulSoup库解析HTML，使用了csv库将数据保存到CSV文件中。

注意：本程序只爬取了汽车之家的小轿车品牌信息，如果需要爬取其他网站或其他车辆信息，需要根据具体情况进行修改。

### 回答3：
当需要爬取大量数据时，应注意以下几点。

首先，了解如何发送HTTP请求以获取网页内容，以及如何解析HTML。可以使用第三方库如Requests和BeautifulSoup来实现这些功能。安装这些库并熟悉其基本使用方法。

其次，确定在哪个网站上可以找到所需的车辆信息。您可以选择汽车交易网站、汽车厂商官方网站、汽车论坛等。了解这些网站上信息的结构和URL链接的规律。

接着，编写一个循环，使其可以遍历各个页面并获取相关信息。使用URL链接和参数的方式，访问每个页面并解析HTML内容，提取出所需的车辆信息。

为了避免给被爬取的网站造成过多负荷并保持程序运行的效率，可以使用多线程或异步方式处理爬取任务。这样可以同时发送多个请求，加快数据获取速度。

考虑到需要爬取大量数据，可能需要设计一个数据存储的机制。可以选择将数据保存在本地文件或数据库中，以便后续处理和分析。

最后，确保遵守法律和隐私政策，尊重被爬取网站的规定。在进行爬虫项目之前，建议先了解相关法律法规和网站的使用政策。

以上是一个基本的爬虫程序的框架，您可以根据具体的需求和网站情况进行相应的定制和优化。同时，爬虫通常需要持续维护和更新，以应对网页结构的变化和数据的更新。

优化代码：Long userId = SecurityUtils.getUserId(); System.out.println("userId =========================== " + userId); boolean flag = permissionService.hasRole("brand"); Integer result = 0; // admin if (SecurityUtils.isAdmin(userId)) { Integer i = gsApparatusExampleMapper.selectCapacityNum(); return i; } else if (flag) { // 品牌 Long brandId = UserUtils.getBrandId(userId); List<GsShop> gsShops = gsShopMapper.selectList(Wrappers.<GsShop>lambdaQuery() .eq(GsShop::getBrandId, brandId)); List<Long> shopIds = gsShops.stream().map(gsShop -> gsShop.getId()).collect(Collectors.toList()); if (CollectionUtils.isEmpty(shopIds)) { return 0; } for (Long shopId : shopIds) { Integer i = gsApparatusExampleMapper.selectCapacity(shopId); if (i == null) { i = 0; } result += i; } return result; } // 店铺 Long shopId = UserUtils.getShopId(userId); result = gsApparatusExampleMapper.selectCapacity(shopId); if (result == null) { return 0; } return result;

可以对代码进行一些优化，主要是减少重复的数据库查询和代码块重复。

优化后的代码如下：

Long userId = SecurityUtils.getUserId();
System.out.println("userId =========================== " + userId);
boolean flag = permissionService.hasRole("brand");
Integer result = 0;

// admin
if (SecurityUtils.isAdmin(userId)) {
    return gsApparatusExampleMapper.selectCapacityNum();
}

if (flag) {
    // 品牌
    Long brandId = UserUtils.getBrandId(userId);
    List<GsShop> gsShops = gsShopMapper.selectList(Wrappers.<GsShop>lambdaQuery()
            .eq(GsShop::getBrandId, brandId));
    List<Long> shopIds = gsShops.stream().map(GsShop::getId).collect(Collectors.toList());
    result = gsApparatusExampleMapper.selectCapacityByShopIds(shopIds);
} else {
    // 店铺
    Long shopId = UserUtils.getShopId(userId);
    result = gsApparatusExampleMapper.selectCapacity(shopId);
}

return result != null ? result : 0;

优化说明：
1. 将管理员权限判断提前，避免不必要的数据库查询。
2. 将品牌用户和店铺用户的逻辑合并，避免代码块重复。
3. 使用 `selectCapacityByShopIds` 方法一次性查询多个店铺的容量，减少数据库查询次数。
4. 统一处理最终结果的 null 值情况，避免重复代码。