可以写 <if test="num==null"> 吗 num 为null

时间: 2024-02-16 07:03:05 浏览: 57
在 MyBatis 中,可以使用以下方式判断一个属性是否为 null: ``` <if test="num == null"> <!-- 如果 num 为 null,则执行这里的代码 --> </if> ``` 在这个例子中,判断 num 是否为 null 的表达式是 `num == null`,如果为 true,就会执行 if 标签内的代码。 需要注意的是,这种方式只能判断一个属性是否为 null,不能判断一个属性是否为某个具体的值。如果要判断一个属性是否为某个具体的值,可以使用以下方式: ``` <if test="num != null and num == 0"> <!-- 如果 num 不为 null 且等于 0,则执行这里的代码 --> </if> ``` 在这个例子中,判断 num 是否为 null 且等于 0 的表达式是 `num != null and num == 0`,如果为 true,就会执行 if 标签内的代码。
相关问题

<select id="queryLayerList" resultType="com.tuimi.gwznkf.storage.entity.vo.StorageLocationVo"> SELECT DISTINCT layer_num as layerNum FROM t_shelf_section WHERE layer_num = ( SELECT MAX( layer_num ) FROM t_shelf_section WHERE shelf_id = 13 <if test="shelfId !=null and shelfId !=''"> and shelf_id = #{shelfId} </if> ) <if test="shelfId !=null and shelfId !=''"> and shelf_id = #{shelfId} </if> </select> 代码检查

这是一个 MyBatis 的 XML 配置文件中的一个 SQL 查询语句,查询条件包括参数 `shelfId`。该查询语句的作用是获取某个货架上最大的层数(layerNum),并返回一个 `StorageLocationVo` 对象列表。 查询语句的实现逻辑是:先查询指定货架上最大的层数,然后根据该层数查询所有层数为该层数的货架区段,最后返回一个包含不重复层数的 `StorageLocationVo` 对象列表。 在 SQL 查询语句中,使用了 MyBatis 的动态 SQL 语法,根据 `shelfId` 参数是否为空,动态生成对应的查询条件。同时,也使用了 MyBatis 的结果集映射功能,将查询结果映射为 `StorageLocationVo` 对象。

update zk_transfer_info <trim prefix="set" suffixOverrides=","> cwz_status=#{zkTransferInfo.cwzStatus},cwz_date=#{zkTransferInfo.cwzDate},approval_status=#{zkTransferInfo.approvalStatus}, <if test="zkTransferInfo.receiptsTatus != '' and zkTransferInfo.receiptsTatus != null"> receipts_tatus=#{zkTransferInfo.receiptsTatus} </if> <if test="zkTransferInfo.cwzReason != '' and zkTransferInfo.cwzReason != null"> cwz_reason=#{zkTransferInfo.cwzReason} </if> </trim> <where> flag=1 and applicant_num=#{zkTransferInfo.applicantNum} </where> 当两个if 条件都满足时会报错 怎么修改

可以尝试将两个if条件改为使用<choose>标签,如下所示: ``` <update id="updateZkTransferInfo" parameterType="Map"> update zk_transfer_info <trim prefix="set" suffixOverrides=","> cwz_status=#{zkTransferInfo.cwzStatus}, cwz_date=#{zkTransferInfo.cwzDate}, approval_status=#{zkTransferInfo.approvalStatus}, <choose> <when test="zkTransferInfo.receiptsTatus != '' and zkTransferInfo.receiptsTatus != null"> receipts_tatus=#{zkTransferInfo.receiptsTatus}, </when> <otherwise></otherwise> </choose> <choose> <when test="zkTransferInfo.cwzReason != '' and zkTransferInfo.cwzReason != null"> cwz_reason=#{zkTransferInfo.cwzReason} </when> <otherwise></otherwise> </choose> </trim> <where> flag=1 and applicant_num=#{zkTransferInfo.applicantNum} </where> </update> ``` 这样可以避免在两个if条件都满足时多出逗号导致报错的问题。
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class Buffer { public: Buffer() { num = 0; head = 0; tail = 0; mutex = CreateSemaphore(NULL, 1, 1, NULL); semaphore_white_cell = CreateSemaphore(NULL, buffer_size, buffer_size, NULL); semaphore_black_cell = CreateSemaphore(NULL, 0, buffer_size, NULL); } ~Buffer() { CloseHandle(mutex); } bool put(int x) { WaitForSingleObject(semaphore_white_cell, INFINITE); WaitForSingleObject(mutex, INFINITE); cout << "thread " << GetCurrentThreadId() << " put " << x << "\t"; if (num == buffer_size) { cout << "failed" << endl; ReleaseSemaphore(mutex, 1, NULL); return false; } cells[tail] = x; tail = (tail + 1) % buffer_size; cout << "ok" << endl; num++; ReleaseSemaphore(mutex, 1, NULL); ReleaseSemaphore(semaphore_black_cell, 1, NULL); return true; } bool get(int* p) { WaitForSingleObject(semaphore_black_cell, INFINITE); WaitForSingleObject(mutex, INFINITE); cout << "thread" << GetCurrentThreadId() << " get\t"; if (num == 0) { cout << "failed" << endl; ReleaseSemaphore(mutex, 1, NULL); return false; } *p = cells[head]; head = (head + 1) % buffer_size; num--; cout << "ok(" << *p << ")" << endl; ReleaseSemaphore(mutex, 1, NULL); ReleaseSemaphore(semaphore_white_cell, 1, NULL); return true; } void test() { Buffer b; int i; for (i = 0; i < 7; i++) { bool ok = b.put(i); if (!ok) cout << "err: " << i << endl; } cout << "=========================\n"; int y; b.get(&y); b.get(&y); cout << "=========================\n"; for (i = 0; i < 7; i++) { int x; bool ok = b.get(&x); if (!ok) cout << "err: " << i << endl; } }

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <time.h> #define MAX_LINE_LEN 1024 #define MAX_DATA_POINTS 1024 enum { SENSOR_TYPE_YULV = 0, SENSOR_TYPE_DIANDAO, SENSOR_TYPE_PH, SENSOR_TYPE_ORP, SENSOR_TYPE_ZHOUDU, NUM_SENSOR_TYPES }; typedef struct { int point_id; int sensor_type; float value; } data_point_t; data_point_t data_points[MAX_DATA_POINTS]; int num_data_points = 0; char *sensor_type_names[NUM_SENSOR_TYPES] = { "余氯", "电导率", "PH", "ORP", "浊度" }; void save_data_points() { FILE *fp = fopen("C:\\Users\\pc\\Desktop\\test.txt", "w"); if (fp == NULL) { printf("保存数据失败\n"); return; } fprintf(fp, "检测点 传感器 数值\n"); for (int i = 0; i < num_data_points; i++) { data_point_t *p = &data_points[i]; fprintf(fp, "%d (%d) %.2f\n", p->point_id, p->sensor_type, p->value); } fclose(fp); printf("数据已保存\n"); } void load_data_points() { FILE *fp = fopen("C:\\Users\\pc\\Desktop\\test.txt", "r"); if (fp == NULL) { printf("没有找到数据文件\n"); return; } char line[MAX_LINE_LEN]; while (fgets(line, MAX_LINE_LEN, fp) != NULL) { char *fields[3]; int num_fields = 0; char *tok = strtok(line, ","); while (tok != NULL) { fields[num_fields++] = tok; tok = strtok(NULL, ","); } if (num_fields != 3) { printf("数据文件格式错误\n"); fclose(fp); return; } int point_id = atoi(fields[0]); int sensor_type = atoi(fields[1]); float value = atof(fields[2]); data_point_t *p = &data_points[num_data_points++]; p->point_id = point_id; p->sensor_type = sensor_type; p->value = value; } fclose(fp); printf("数据已加载,共%d条\n", num_data_points); }

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function median_target(var) { temp = data[data[var].notnull()]; temp = temp[[var, 'Outcome']].groupby(['Outcome'])[[var]].median().reset_index(); return temp; } data.loc[(data['Outcome'] == 0) & (data['Insulin'].isnull()), 'Insulin'] = 102.5; data.loc[(data['Outcome'] == 1) & (data['Insulin'].isnull()), 'Insulin'] = 169.5; data.loc[(data['Outcome'] == 0) & (data['Glucose'].isnull()), 'Glucose'] = 107; data.loc[(data['Outcome'] == 1) & (data['Glucose'].isnull()), 'Glucose'] = 1; data.loc[(data['Outcome'] == 0) & (data['SkinThickness'].isnull()), 'SkinThickness'] = 27; data.loc[(data['Outcome'] == 1) & (data['SkinThickness'].isnull()), 'SkinThickness'] = 32; data.loc[(data['Outcome'] == 0) & (data['BloodPressure'].isnull()), 'BloodPressure'] = 70; data.loc[(data['Outcome'] == 1) & (data['BloodPressure'].isnull()), 'BloodPressure'] = 74.5; data.loc[(data['Outcome'] == 0) & (data['BMI'].isnull()), 'BMI'] = 30.1; data.loc[(data['Outcome'] == 1) & (data['BMI'].isnull()), 'BMI'] = 34.3; target_col = ["Outcome"]; cat_cols = data.nunique()[data.nunique() < 12].keys().tolist(); cat_cols = [x for x in cat_cols]; num_cols = [x for x in data.columns if x not in cat_cols + target_col]; bin_cols = data.nunique()[data.nunique() == 2].keys().tolist(); multi_cols = [i for i in cat_cols if i in bin_cols]; le = LabelEncoder(); for i in bin_cols: data[i] = le.fit_transform(data[i]); data = pd.get_dummies(data=data, columns=multi_cols); std = StandardScaler(); scaled = std.fit_transform(data[num_cols]); scaled = pd.DataFrame(scaled, columns=num_cols); df_data_og = data.copy(); data = data.drop(columns=num_cols, axis=1); data = data.merge(scaled, left_index=True, right_index=True, how='left'); X = data.drop('Outcome', axis=1); y = data['Outcome']; X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, train_size=0.8, shuffle=True, random_state=1); y_train = to_categorical(y_train); y_test = to_categorical(y_test);将这段代码添加注释

def median_target(var): temp = data[data[var].notnull()] temp = temp[[var, 'Outcome']].groupby(['Outcome'])[[var]].median().reset_index() return temp data.loc[(data['Outcome'] == 0 ) & (data['Insulin'].isnull()), 'Insulin'] = 102.5 data.loc[(data['Outcome'] == 1 ) & (data['Insulin'].isnull()), 'Insulin'] = 169.5 data.loc[(data['Outcome'] == 0 ) & (data['Glucose'].isnull()), 'Glucose'] = 107 data.loc[(data['Outcome'] == 1 ) & (data['Glucose'].isnull()), 'Glucose'] = 1 data.loc[(data['Outcome'] == 0 ) & (data['SkinThickness'].isnull()), 'SkinThickness'] = 27 data.loc[(data['Outcome'] == 1 ) & (data['SkinThickness'].isnull()), 'SkinThickness'] = 32 data.loc[(data['Outcome'] == 0 ) & (data['BloodPressure'].isnull()), 'BloodPressure'] = 70 data.loc[(data['Outcome'] == 1 ) & (data['BloodPressure'].isnull()), 'BloodPressure'] = 74.5 data.loc[(data['Outcome'] == 0 ) & (data['BMI'].isnull()), 'BMI'] = 30.1 data.loc[(data['Outcome'] == 1 ) & (data['BMI'].isnull()), 'BMI'] = 34.3 target_col = ["Outcome"] cat_cols = data.nunique()[data.nunique() < 12].keys().tolist() cat_cols = [x for x in cat_cols ] #numerical columns num_cols = [x for x in data.columns if x not in cat_cols + target_col] #Binary columns with 2 values bin_cols = data.nunique()[data.nunique() == 2].keys().tolist() #Columns more than 2 values multi_cols = [i for i in cat_cols if i not in bin_cols] #Label encoding Binary columns le = LabelEncoder() for i in bin_cols : data[i] = le.fit_transform(data[i]) #Duplicating columns for multi value columns data = pd.get_dummies(data = data,columns = multi_cols ) #Scaling Numerical columns std = StandardScaler() scaled = std.fit_transform(data[num_cols]) scaled = pd.DataFrame(scaled,columns=num_cols) #dropping original values merging scaled values for numerical columns df_data_og = data.copy() data = data.drop(columns = num_cols,axis = 1) data = data.merge(scaled,left_index=True,right_index=True,how = "left") # Def X and Y X = data.drop('Outcome', axis=1) y = data['Outcome'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, train_size=0.8, shuffle=True, random_state=1) y_train = to_categorical(y_train) y_test = to_categorical(y_test)

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