python 从param_name_list和 param_value_list 获取 name 和 param

可以使用 zip() 函数将两个列表一一对应，并用 for 循环遍历这个对应关系，然后可以分别获取 name 和 param 的值，示例如下：

param_name_list = ['name1', 'name2', 'name3']
param_value_list = ['value1', 'value2', 'value3']

for param_name, param_value in zip(param_name_list, param_value_list):
    name = param_name
    param = param_value
    # do something with name and param

这个示例中，zip() 函数将 param_name_list 和 param_value_list 中的元素一一对应起来，生成一个可迭代的对象，每个元素都是一对值。for 循环遍历这个可迭代对象，每次从中获取一对值，分别赋值给 param_name 和 param_value。然后，通过对这两个变量的处理，可以获取到 name 和 param 的值。

相关问题

ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[4], line 220 218 start_time = datetime(2022, 5, 1) 219 end_time = datetime(2023, 4, 30) --> 220 df = get_kline(htsc_code=total_codes, time=[start_time, end_time], 221 frequency="daily", fq="pre") 223 # 回测时间,在本例中为2022.8.30-2022.9.8 224 backtest_start_time = datetime(2022, 8, 30) File ~\anaconda3\envs\demo_env\lib\site-packages\insight_python\com\insight\query.py:34, in get_kline(htsc_code, time, frequency, fq) 25 def get_kline(htsc_code=None, time=None, frequency='daily', fq="pre"): 26 ''' 27 :param htsc_code: 华泰证券代码，支持多个code查询，列表类型 28 :param time: 时间范围，list类型，开始结束时间为datetime (...) 31 :return:pandas.DataFrame 32 ''' ---> 34 if htsc_code: 35 if not isinstance(htsc_code, str) and not isinstance(htsc_code, list): 36 return "htsc_code format is not str or list" File ~\anaconda3\envs\demo_env\lib\site-packages\pandas\core\generic.py:1527, in NDFrame.__nonzero__(self) 1525 @final 1526 def __nonzero__(self) -> NoReturn: -> 1527 raise ValueError( 1528 f"The truth value of a {type(self).__name__} is ambiguous. " 1529 "Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all()." 1530 ) ValueError: The truth value of a DataFrame is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all()

这个错误提示的含义是DataFrame的真值是不确定的，需要使用a.empty、a.bool()、a.item()、a.any()或a.all()等方法来判断。看起来是在判断htsc_code是否存在时出现问题。建议检查一下传入的htsc_code是否正确并且是否为DataFrame类型。另外，可能还需要检查一下get_kline()函数的实现是否存在其他问题。

SELECT DISTINCT ${filedName} as id FROM ads_wr_nb_dianxin_process_param_query_hi添加对${filedName}中查询到的字段进行批量查询功能sql语句展示

在SQL中，`SELECT DISTINCT ${filedName} as id` 这部分是用来从表 `ads_wr_nb_dianxin_process_param_query_hi` 中选择唯一的(${filedName})值，并将其别名为"id"。如果需要添加批量查询的功能，通常是通过循环或者其他数据库操作语言来实现，而不是直接在SQL语句中。

假设你有一个包含查询条件的列表，比如条件数组 `condition_list`，你可以考虑编写一个存储过程或者使用动态SQL，如下是一个基本的示例（这里以Python的sqlite3为例）：

import sqlite3

# 假设condition_list是一个列表，存储了字段名和对应的值
condition_list = [('field1', 'value1'), ('field2', 'value2')]

with sqlite3.connect('your_database.db') as conn:
    cursor = conn.cursor()
    # 遍历条件列表创建动态SQL
    dynamic_sql = f"""
        INSERT INTO temp_table
        SELECT DISTINCT {filedName} as id
        FROM ads_wr_nb_dianxin_process_param_query_hi
        WHERE {filedName} IN ({','.join(f"'{v}'" for _, v in condition_list)})
    """
    cursor.execute(dynamic_sql)
    # 现在你可以获取所有的id或者进一步处理结果
    results = cursor.fetchall()

这将根据`condition_list`中的条件执行一次查询，获取所有匹配的unique `fieldName`值并插入到临时表`temp_table`中。注意实际操作时需要根据你的数据库系统调整语法。