# 1. 数据库中的位置表 start_time = time.time() condi = 'Dataset="CALIOP_Apro_05KM"' sql = Create_select_sql('position',condition=condi) pos_df = get_data_from_sql(sql, con, recols={'id': 'Position_id'})[['Position_id', 'Latitude', 'Longitude']] print('THE COST to get position table:',time.strftime("%H: %M: %S",time.gmtime(time.time() - start_time))) std_index_2d, std_index_3d = get_std_coors(desday, posrange) start_time = time.time() othercon = 'Profile_Time >= "{}" and Profile_Time <"{}" and high_level > 338'.format(desday,tom_dt.strftime('%Y-%m-%d')) # apro_df 是[latitude,longitude,time,high_level，features]的格式，但是高度还没有std apro_ori, apro_df, apro_xr = get_apro_data_sql(con, apro_config, othercon, pos_merge=pos_df, multi_index=multi_index + ['high_level']) print('THE COST to get raw data table:',time.strftime("%H: %M: %S",time.gmtime(time.time() - start_time)))

这段代码包含了一些数据处理的步骤。让我逐一解释一下：

首先，代码使用Create_select_sql函数创建了一个查询语句，查询名为'position'的表中的一些数据。查询条件是'Dataset="CALIOP_Apro_05KM"'。然后，使用get_data_from_sql函数执行查询并将结果保存到pos_df变量中。

接下来，代码使用get_std_coors函数获取了std_index_2d和std_index_3d两个变量的值。这个函数可能用于计算标准化的坐标。

然后，代码使用get_apro_data_sql函数从数据库中获取apro_ori、apro_df和apro_xr这三个变量的值。这个函数可能根据给定的条件和配置从数据库中检索数据，并进行一些处理。

最后，代码打印了获取位置表和原始数据表所花费的时间。

请告诉我，如果你对这段代码还有其他问题或需要进一步解释的地方。

相关问题

unpack condi args函数

"unpack condi args"这个说法似乎不太常见，如果是指Python中处理可变长度元组或关键字参数的情况，可能是你在提"**kwargs"或者"*(args)"这样的语法。在Python中：

1. **kwargs：这是一种特殊的参数形式，它允许你传递一个字典到函数中，其中键是参数名，值是对应的参数值。当你需要接收不确定数量的关键字参数时，可以使用这种方式。例如：

   def func(**kwargs):
       for key, value in kwargs.items():
           print(f"{key} = {value}")

2. *(args)：这是用于接受位置参数列表的语法，它将所有传入的非关键字参数收集到一个元组中。例如：

   def func(*args):
       for arg in args:
           print(arg)

这两种情况都被称为“解包”（unpacking），它们让你能够更灵活地处理函数调用中的参数。

Condi: !RET&(!DFTRAMBYP&((TENA&! QNAPA&! CENA)|(!TENA&!TONAPA&!TCENA)) IDFTRAMBYP) &EMAA[2]&EMAA[1]&EMAA[O]&EMASA Sub_whenw: !RET&!DFTRAMBYP&TENA&!TONAPAS!CENA&EMAA[2]&EMAA[1]&EMAA[0]&EMASA !RET&!DFTRAMBYP&!TENA&!TONAPA&!TCENA&EMAA[2]&EMAA[1]&EMAA[0]&EMASA !RET&DFTRAMBYP&EMAA[2]&EMAA[1]&EMAA[0]&EMASA condi： ！RET&TENA&（（DFTRAMBYP&！SEA）I（！DFTRAMBYP&！CENA）） sub_whenw: !RET&TENA&DFTRAMBYP&!SEA !RET&TENA&!DFTRAMBYP&!CENA 根据上面的cond使用perl转化成下面的sub_whenw，给出通用的代码设,the condi can split to sub_whenw by '|' , this is kind of de-morgon law appliment

根据上面的条件语句，使用 De Morgan 定律可以将条件语句转化为以下形式：

!RET & (!DFTRAMBYP | (TENA & QNAPA & CENA) | (TENA & TONAPA & TCENA)) & EMAA[2] & EMAA[1] & EMAA[0] & EMASA

然后，根据给出的 `sub_whenw` 代码，我们可以将上述条件语句进一步化简为以下两个子条件语句：

!RET & TENA & DFTRAMBYP & !SEA & EMAA[2] & EMAA[1] & EMAA[0] & EMASA

!RET & TENA & !DFTRAMBYP & !CENA & EMAA[2] & EMAA[1] & EMAA[0] & EMASA

因此，通用的代码可以写成：

if (!$RET && $TENA && $DFTRAMBYP && !$SEA && $EMAA[2] && $EMAA[1] && $EMAA[0] && $EMASA) {
    # code for the first sub_whenw
} elsif (!$RET && $TENA && !$DFTRAMBYP && !$CENA && $EMAA[2] && $EMAA[1] && $EMAA[0] && $EMASA) {
    # code for the second sub_whenw
} else {
    # code for other cases
}

其中，`$RET`，`$TENA`，`$DFTRAMBYP`，`$SEA`，`$CENA`，`$EMAA[2]`，`$EMAA[1]`，`$EMAA[0]`，`$EMASA` 分别代表条件语句中的变量。