``` data_decode_xx = data_frame_MSG.query(f"Workarea == {data_decode[0]} and Key_Fld == {data_decode[1]}") ```改写

这个代码片段是用Pandas库在Python中执行SQL查询，目的是从名为"data_frame_MSG"的数据框中筛选出特定的工作区域（Workarea）和键字段（Key_Fld）。其中，`data_decode`是一个列表或数组，包含两个值，会被用来作为查询条件。

我们可以将其翻译成更易读的语句：

根据数据解码（data_decode）的第一个元素（`data_decode`），找到对应的工作区域（Workarea），并且匹配第二个元素（`data_decode`）所指定的键字段（Key_Fld），然后获取满足这些条件的数据行。

改写后的版本如下：

filtered_data = data_frame_MSG[
    data_frame_MSG['Workarea'] == data_decode[0]
    & data_frame_MSG['Key_Fld'] == data_decode
]

这里创建了一个新的DataFrame `filtered_data`，其中包含了工作区域为`data_decode`且键字段为`data_decode`的所有记录。

相关问题

data = recv_data_raw.decode()

这段代码将一个bytes类型的数据recv_data_raw解码为字符串类型的数据data。在Python中，bytes类型是一种二进制数据类型，通常用于表示网络传输或文件读写等操作中的原始数据。而字符串类型则是一种文本数据类型，通常用于表示人类可读的文本信息。

decode()方法是bytes类型的一个方法，用于将bytes类型的数据解码为字符串类型的数据。它的具体作用是根据指定的字符编码将bytes类型的数据解码为字符串类型的数据。如果不指定字符编码，默认使用UTF-8编码进行解码。

在这段代码中，recv_data_raw是一个bytes类型的数据，通过调用decode()方法，将其解码为一个字符串类型的数据data。这样处理后，我们就可以将其输出到控制台或者放入队列中进行后续处理了。

flask_redis如何设置decode_responses=True

在使用 Flask-Redis 时，可以通过在创建 Redis 实例时设置 `decode_responses=True` 来实现自动解码 Redis 中的数据。具体的做法是，在 Flask 的配置中增加以下项：

REDIS_SETTINGS = {
    'host': '127.0.0.1',
    'port': 6379,
    'db': 0,
    'decode_responses': True,
}

app = Flask(__name__)
app.config['REDIS_SETTINGS'] = REDIS_SETTINGS
redis_store = FlaskRedis(app)

其中，`decode_responses=True` 的作用是将 Redis 中的数据解码成字符串，这样可以直接使用字符串操作 Redis 中的数据，而不需要手动进行解码。