for i in range(63): for j in range(len(bid_set[end_device[i]])): if y==bid_set[end_device[i]][j][0]: 这么打成一行连句 python

这段代码是在使用两层循环结构，其中外部循环`for i in range(63)`控制了`end_device`列表中的63个元素，而内部循环`for j in range(len(bid_set[end_device[i]]))`则针对每个设备的`end_device[i]`对应位置上的`bid_set`中的元素进行操作。

如果要将这两层嵌套循环合并成一行，通常会创建一个条件判断并使用列表推导式或者生成器表达式。但原代码中的条件分支`if y==bid_set[end_device[i]][j][0]`不适合直接简化为一行，因为我们需要检查特定条件是否满足。所以，这里无法完全转化为一行，但我们可以把`if`语句提取出来：

for i in range(63):
    matching_bids = [bid for bid in bid_set[end_device[i]] if y == bid[0]]
    # 然后在这里处理matching_bids列表，如计算、更新等

这里我们先通过列表推导式找到所有匹配条件`y`的第一个值的项，然后对结果做进一步操作。注意原始代码中的逻辑保留了，只是换了个形式。

相关问题

怎么优化下面SQL： select distinct bid from ( select row_number() over(order by bid,start_date) as num,bid,start_date,end_date from t1 )a inner join ( select row_number() over(order by bid,start_date) as num,bid,start_date,end_date from t1 )b on a.bid = b.bid where a.num = b.num+1

可以考虑使用CTE（公共表表达式）来优化该SQL语句。具体做法如下：

WITH cte AS (
  SELECT ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY bid, start_date) AS num, bid, start_date, end_date
  FROM t1
)
SELECT DISTINCT a.bid
FROM cte a
INNER JOIN cte b ON a.bid = b.bid AND a.num = b.num + 1

使用公共表表达式的好处是可以避免重复计算，使得SQL语句更加简洁和易于理解。在这个例子中，我们只需要计算一次ROW_NUMBER()函数，然后在CTE中引用它即可。同时，使用WITH语句也可以使得SQL语句更加可读性强，更加易于维护。

func PostOperateOrderList(a *decorator.ApiBase, data *adminStruct.OperateOrderRequest) error { logger.AccessLogger.Info("PostOperateOrderList...") resp := adminStruct.OperateOrderListResponse{} resp.ResponseCommon = a.NewSuccessResponseCommon() logger.AccessLogger.Info("权限:", a.Token.Uids) // 查询数据 resQuery := a.Ts.Table("business_order_info as a "). Joins("inner join business_base as b on b.bid=a.bid"). //Select(`a.boid, a.bid, a.sid, s.wid, a.order_no, a.order_time, // a.sum_num, a.sum_amt, a.pay_amt, a.status, a.proc_status, a.warehouse_status`). Not("a.status=?", model.Delete) // flag 1商品待入库订单列表2商品出库 //if data.Flag == "1" { // resQuery = resQuery.Where(" warehouse_status in ('1','2') and status='5'") //} else if data.Flag == "2" { // resQuery = resQuery.Where(" warehouse_status in ('3','4') and status='6'") //} if len(data.Status) > 0 { resQuery = resQuery.Where(" a.status in ?", data.Status) } if data.BeginDate > 0 { resQuery = resQuery.Where(" a.order_time>=?", data.BeginDate) } if data.EndDate > 0 { resQuery = resQuery.Where(" a.order_time<=?", data.EndDate) } if data.Bid > 0 { resQuery = resQuery.Where(" a.bid=?", data.Bid) } if data.Sid > 0 { resQuery = resQuery.Where(" a.sid=?", data.Sid) } if len(data.Sname) > 0 { sup := admin_lib.SupplierBase{ Db: a.Ts, LikeName: data.Sname, } sids, _ := sup.QuerySupplierNameLikeSids() if len(sids) > 0 { resQuery = resQuery.Where(" a.sid in ?", sids) } } if data.Wid > 0 { resQuery = resQuery.Where(" a.wid=?", data.Wid) } if len(data.OrderNo) > 0 { resQuery = resQuery.Where(" a.order_no like ?", fmt.Sprintf("%%%s%%", data.OrderNo)) } if a.Token.Uids != nil && a.Token.User.Uid != 1 { resQuery = resQuery.Where("b.cuid in ?", *a.Token.Uids) } // 查询总条数 a.DbErrSkipRecordNotFound(resQuery. Count(&resp.Count). Error) if resp.Count > 0 { //var err error // 查询订单信息 //tmpResp := []adminStruct.SupplierOrderResponse{} a.DbErrSkipRecordNotFound(resQuery. Select(`a.boid, a.bid, a.sid, a.wid, a.order_no, a.order_time, be.bname, se.sname, w.wname, a.sum_num, a.sum_amt, a.pay_amt, a.status, a.proc_status, a.warehouse_status, a.logistics_id`). Joins("inner join business_expand as be on be.bid=a.bid"). Joins("inner join supplier_expand as se on se.sid=a.sid"). Joins("inner join warehouse_info as w on w.wid=a.wid"). Order("a.boid desc"). Limit(a.Size). Offset(a.Offset). Find(&resp.Data). Error) //// 获取boid数组 //var boids []int64 //for _, tmp := range resp.Data { // boids = append(boids, tmp.Boid) //} // 查询明细SKU信息 //tmpRows := []adminStruct.OperateOrderDetail{} ////tmpDetail := []adminStruct.BusinessOrderDetail{} //tmpDetail, err := admin_lib.QueryBusinessOrderSku(boids) //if err != nil { // logger.AccessLogger.Error("ERROR:", err.Error()) // return a.ReturnPublicErrorResponse(err.Error()) //} //copier.Copy(&tmpRows, &tmpDetail) //logger.AccessLogger.Info("len:", len(tmpRows)) //for idx, main := range resp.Data { // for _, details := range tmpRows { // if details.Boid == main.Boid { // resp.Data[idx].Detail = append(resp.Data[idx].Detail, details) // } // } //} } // 准备返回数据 return a.ReturnSuccessCustomResponse(resp) }

这段代码是一个名为 `PostOperateOrderList` 的函数，它接收两个参数：`a` 和 `data`。该函数的目的是查询并返回操作订单列表。

函数首先创建了一个名为 `resp` 的结构体变量，用于存储返回的数据。然后，打印了一条日志记录。

接下来，查询语句 `resQuery` 被创建。它是一个复杂的查询，涉及多个表之间的连接和条件过滤。查询的目标是从数据库中检索订单信息。

在创建查询语句时，根据 `data` 中的条件对查询进行了一系列的过滤。例如，根据订单状态、日期范围、商家ID、供应商ID等条件进行过滤。

接下来，通过执行 `Count` 方法获取满足条件的总记录数，并将其存储在 `resp.Count` 变量中。

如果存在满足条件的记录，继续执行查询订单信息的代码。该查询会获取与订单相关的更多详细信息，并将其存储在 `resp.Data` 中。

最后，通过调用 `a.ReturnSuccessCustomResponse(resp)` 方法，将查询结果作为成功的自定义响应返回。

需要注意的是，此处代码很多部分被注释掉了，并且在查询订单明细SKU信息时调用了一个名为 `QueryBusinessOrderSku` 的函数，但该函数在代码中并未提供。