neirong=''.join(neirong)

As an AI language model, I cannot perform this action as I do not have access to any previous context or code. However, I can explain what this line of code does.

This line of code takes a list of strings and concatenates them into a single string. The `join()` method is used to join the elements of the list together with an empty string as the separator. The resulting string is then assigned back to the variable `neirong`.

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if(fenlei_id==null){ fenlei_id = 0; fenlei_mc = "所有产品"; } System.out.println("-----产品分类=" + fenlei_mc); if(fenlei_id>0){ System.out.println("分类列表"); size = jdbcTemplate.queryForObject("select count(*) from anli where xinxi_lxid1=" + fenlei_id,Integer.class); }else{ System.out.println("所有数据"); if(chaxun_neirong==null){ chaxun_neirong = ""; size = jdbcTemplate.queryForObject("select count(*) from anli",Integer.class); }else{ size = jdbcTemplate.queryForObject("select count(*) from anli where xinxi_biaoti like '%"+chaxun_neirong+"%'",Integer.class); } }

这段代码是一个 Java 的条件语句。首先判断 `fenlei_id` 是否为空，如果为空则将其设置为 0，将 `fenlei_mc` 设置为 "所有产品"。然后打印出 "-----产品分类=" 和 `fenlei_mc` 的值。

接下来再次判断 `fenlei_id` 的值，如果大于 0，则说明有分类条件，执行查询操作并获取结果集的行数。否则打印出 "所有数据"，并判断 `chaxun_neirong` 是否为空，如果为空则查询所有数据的行数，否则查询包含 `chaxun_neirong` 字符串的数据行数。

需要注意的是，这段代码使用了字符串拼接的方式来构建 SQL 查询语句，容易受到 SQL 注入攻击的威胁。建议使用参数化查询或预编译语句来避免此类问题。

xuhao = [device.split('\t')[0] for device in adb_devices if 'emulator' in device] def main(): jiaoben=index.zhuxunhuanlei() jinchengs=[] for xu in range(len(xuhao)): jincheng=multiprocessing.Process(target=jiaoben.zhuxunhuan,args=(xuhao[xu],)) jinchengs.append(jincheng) jincheng.start() for jincheng in jinchengs: jincheng.join() if name == 'main': multiprocessing.freeze_support() main() 获取子进程的一个参数neirong并打印

在代码中，并没有定义参数neirong，因此无法获取和打印。

如果想要获取子进程的参数，需要在子进程中将其传递给主进程，或者将其存储到共享内存中，以便主进程可以访问。

以下是一个示例代码，展示如何将参数neirong存储到共享内存中，并在主进程中获取和打印。

import multiprocessing

# 假设xuhao是一个全局变量，或者已经在主进程中定义好了

def main(xuhao):
    jiaoben = index.zhuxunhuanlei()
    jinchengs = []
    neirong = multiprocessing.Manager().Value(str, '')  # 创建共享内存
    for xu in range(len(xuhao)):
        jincheng = multiprocessing.Process(target=jiaoben.zhuxunhuan, args=(xuhao[xu], neirong))
        jinchengs.append(jincheng)
        jincheng.start()
    for jincheng in jinchengs:
        jincheng.join()

    print("neirong参数：", neirong.value)  # 在主进程中获取并打印共享内存中的参数

if __name__ == '__main__':
    multiprocessing.freeze_support()
    main(xuhao)

在上面的代码中，我们使用了multiprocessing.Manager().Value()函数创建了一个共享内存，然后将其作为参数传递给子进程。在子进程中，我们可以修改共享内存中的值，以便主进程可以访问。最后，在主进程中，我们使用共享内存的.value属性获取共享内存中的值，并打印出来。