dt = pd.read_sql(sql, con=self.conn1) author_list = dt['author'].tolist() 什么意思

这段代码使用 Pandas 库来执行 SQL 查询并将结果读取为一个 DataFrame 对象 `dt`。具体来说，`pd.read_sql(sql, con=self.conn1)` 是一个用于从数据库中读取数据的函数，它接受两个参数：
- `sql` 是包含要执行的 SQL 查询语句的字符串。
- `con=self.conn1` 是一个连接到数据库的连接对象。

执行该语句后，查询结果将被存储在 DataFrame 对象 `dt` 中。接下来，`dt['author']` 是用于从 DataFrame 中选择名为 'author' 的列，并将其转换为一个列表。`tolist()` 函数将该列转换为一个Python列表，存储在变量 `author_list` 中。这样，你就可以方便地访问和处理该列的值。

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for author in author_list: sql = '''select b.uid,ipc,cooperator,year_list from temp_swy_proceed_4_name_not_unique a left join temp_swy_proceed_5 b on a.uid=b.uid where author="%s"'''%author dt = pd.read_sql(sql, con=self.conn1) len_dt = len(dt) print('有%s位同名作者'%len_dt) 什么意思

这段代码使用一个循环来遍历 `author_list` 列表中的每个作者。对于每个作者，它会执行一个 SQL 查询，并将结果读取到一个 DataFrame 对象 `dt` 中。

具体来说，循环的每一次迭代都会执行以下操作：
- 构建一个 SQL 查询语句，其中的 `%s` 会被当前迭代的作者名替代。这个查询语句是通过使用字符串格式化操作 `%` 来动态生成的。
- 使用 Pandas 的 `pd.read_sql(sql, con=self.conn1)` 函数执行该 SQL 查询，并将结果读取到 DataFrame 对象 `dt` 中。
- 使用 `len(dt)` 获取 DataFrame 的行数，即结果集中的记录数。
- 打印出当前作者的同名作者数量。

这段代码的目的可能是为了对每个作者进行查询，并输出每个作者的同名作者数量。