def main() a=077 b=a|3 print(‘The a &b(decimal) is %d ’,a)

时间: 2024-06-01 13:13:44 浏览: 134

的值为:‘, a, ‘,十进制为:‘, int(str(a), 8))

对于这个问题,我的回答是:

这段代码使用了八进制表示法来给变量 a 赋值,即 a 的值为十进制的 63。在第二行代码中,使用了按位或运算符(|)将 a 和十进制的 3 进行了按位或运算,得到的结果为十进制的 63。最后使用 print() 函数输出了变量 a 的值(使用逗号隔开的方式)和 a 的十进制值(使用 int() 函数将八进制转化为十进制)。

相关问题

import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine # 连接到数据库 engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@localhost/database') # 获取所有表格的名称 with engine.connect() as conn, conn.begin(): tables = conn.execute("SHOW TABLES").fetchall() # 遍历所有表格 for table in tables: table_name = table[0] table_name_quoted = '' + table_name + '' # 检查是否存在名为'a'的列,如果不存在则添加'a'和'b'列 with engine.connect() as conn, conn.begin(): a_column = conn.execute("SHOW COLUMNS FROM " + table_name_quoted + " LIKE 'a'").fetchone() if a_column is None: conn.execute("ALTER TABLE " + table_name_quoted + " ADD COLUMN a DECIMAL(10,2)") conn.execute("ALTER TABLE " + table_name_quoted + " ADD COLUMN b DECIMAL(10,2)") # 查询net_mf_amount列的数据 query = "SELECT trade_date, net_mf_amount FROM " + table_name_quoted + " ORDER BY trade_date DESC" df = pd.read_sql_query(query, engine) # 计算a和b列 a_column = [] b_column = [] for i in range(len(df)): if i == 0: a_column.append(None) b_column.append(None) else: if pd.notnull(df.iloc[i]['net_mf_amount']) and pd.notnull(df.iloc[i-1]['net_mf_amount']): if i-2 >= 0: if pd.notnull(df.iloc[i-2]['net_mf_amount']): a = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-1]['net_mf_amount'] b = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-2]['net_mf_amount'] a_column.append(a) b_column.append(b) else: j = i-3 while j >= 0: if pd.notnull(df.iloc[j]['net_mf_amount']): a = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-1]['net_mf_amount'] b = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[j]['net_mf_amount'] a_column.append(a) b_column.append(b) break j -= 1 else: a = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-1]['net_mf_amount'] b = None a_column.append(a) b_column.append(b) else: a_column.append(None) b_column.append(None) # 将结果保存到数据库 with engine.connect() as conn, conn.begin(): for i in range(len(df)): conn.execute("UPDATE " + table_name_quoted + " SET a=%s, b=%s WHERE trade_date=%s", (a_column[i], b_column[i], df.iloc[i]['trade_date'])) # 关闭连接 engine.dispose() 有5000个表格,使用多线程,线程池

可以使用Python内置的concurrent.futures模块实现多线程处理。具体实现可以参考以下代码:

import concurrent.futures

def process_table(table_name):
    table_name_quoted = '' + table_name + ''

    with engine.connect() as conn, conn.begin():
        a_column = conn.execute("SHOW COLUMNS FROM " + table_name_quoted + " LIKE 'a'").fetchone()
        if a_column is None:
            conn.execute("ALTER TABLE " + table_name_quoted + " ADD COLUMN a DECIMAL(10,2)")
            conn.execute("ALTER TABLE " + table_name_quoted + " ADD COLUMN b DECIMAL(10,2)")

    query = "SELECT trade_date, net_mf_amount FROM " + table_name_quoted + " ORDER BY trade_date DESC"
    df = pd.read_sql_query(query, engine)

    a_column = []
    b_column = []
    for i in range(len(df)):
        if i == 0:
            a_column.append(None)
            b_column.append(None)
        else:
            if pd.notnull(df.iloc[i]['net_mf_amount']) and pd.notnull(df.iloc[i-1]['net_mf_amount']):
                if i-2 >= 0:
                    if pd.notnull(df.iloc[i-2]['net_mf_amount']):
                        a = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-1]['net_mf_amount']
                        b = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-2]['net_mf_amount']
                        a_column.append(a)
                        b_column.append(b)
                    else:
                        j = i-3
                        while j >= 0:
                            if pd.notnull(df.iloc[j]['net_mf_amount']):
                                a = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-1]['net_mf_amount']
                                b = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[j]['net_mf_amount']
                                a_column.append(a)
                                b_column.append(b)
                                break
                            j -= 1
                else:
                    a = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-1]['net_mf_amount']
                    b = None
                    a_column.append(a)
                    b_column.append(b)
            else:
                a_column.append(None)
                b_column.append(None)

    with engine.connect() as conn, conn.begin():
        for i in range(len(df)):
            conn.execute("UPDATE " + table_name_quoted + " SET a=%s, b=%s WHERE trade_date=%s", (a_column[i], b_column[i], df.iloc[i]['trade_date']))

    print("Processed table:", table_name)

if __name__ == '__main__':
    engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@localhost/database')
    with engine.connect() as conn, conn.begin():
        tables = conn.execute("SHOW TABLES").fetchall()

    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor:
        executor.map(process_table, [table[0] for table in tables])

    engine.dispose()

main函数中,首先获取所有表格的名称,然后使用ThreadPoolExecutor创建一个最大线程数为10的线程池。使用map方法将process_table函数和表格名称列表传入,线程池会自动分配任务并执行。每个线程都会执行process_table函数,对一张表格进行处理。

process_table函数中,首先检查是否存在名为'a'的列,如果不存在则添加'a'和'b'列。然后从数据库中查询数据到DataFrame中,并对每一行数据计算'a'和'b'列的值。最后将结果更新到数据库中。每个线程在处理完一张表格后,会输出一条信息,表示该表格处理完成。

ip = input('输入IP地址:') if ip.isdigit(): ip1=int(ip) # print("字符串中只包含数字") if ip1>4294967296: print('IP地址不合法') else: def ip2decimalism(ip): dec_value = 0 v_list = ip.split('.') v_list.reverse() t = 1 for v in v_list: dec_value += int(v) * t t = t * (2 ** 8) return dec_value def decimalism2ip(dec_value): ip = '' t = 2 ** 8 for _ in range(4): v = dec_value % t ip = '.' + str(v) + ip dec_value = dec_value // t ip = ip[1:] return ip if __name__ == '__main__': while(1): # ip = input() dec_value = ip2decimalism(ip) # print(dec_value) ip = decimalism2ip(dec_value) print('IP地址是:',ip) break else: ip_list = ip.split(".") ipgeshi=len(ip_list) if ipgeshi >3 and ipgeshi<5: for v in ip_list: v1=int(v) if v1>254: print('IP地址不合法') break else: for i in range(len(ip_list)): ele = bin(int(ip_list[i]))#得到 "0b11000000 0b10101000 0b1100 0b1001111" ip_list[i] = ele[2:]#把0b切掉 得到后面的二进制01内容 #ip_list[i]=ip_list[i].strip("0b")也可以去掉 if len(ip_list[i]) < 8:#补全到八位 strl = "0" * (8 - len(ip_list[i])) + ip_list[i] ip_list[i] = strl val = "".join(ip_list) print('十进制IP地址是:',int("0b"+val, base=2)) break else: print('IP地址不合法')添加窗口

以下是将输入 IP 地址转换为十进制或二进制 IP 地址的代码,结合了 Tkinter 创建的可视化界面:

import tkinter as tk

def ip_conversion():
    ip = entry.get()

    if ip.isdigit():
        ip1 = int(ip)
        if ip1 > 4294967296:
            result_label.config(text="IP地址不合法")
        else:
            decimal_ip = ip2decimalism(ip)
            binary_ip = decimalism2binary(decimal_ip)
            result_label.config(text="IP地址是:" + decimal_ip + "\n32位二进制IP地址是:" + binary_ip)
    else:
        ip_list = ip.split(".")
        ipgeshi = len(ip_list)
        if ipgeshi > 3 and ipgeshi < 5:
            for v in ip_list:
                v1 = int(v)
                if v1 > 254:
                    result_label.config(text="IP地址不合法")
                    break
                else:
                    for i in range(len(ip_list)):
                        ele = bin(int(ip_list[i]))
                        ip_list[i] = ele[2:]
                        if len(ip_list[i]) < 8:
                            strl = "0" * (8 - len(ip_list[i])) + ip_list[i]
                            ip_list[i] = strl
                    val = "".join(ip_list)
                    decimal_ip = str(int("0b" + val, base=2))
                    binary_ip = decimalism2binary(int(decimal_ip))
                    result_label.config(text="IP地址是:" + decimal_ip + "\n32位二进制IP地址是:" + binary_ip)
                    break
        else:
            result_label.config(text="IP地址不合法")

def ip2decimalism(ip):
    dec_value = 0
    v_list = ip.split('.')
    v_list.reverse()
    t = 1
    for v in v_list:
        dec_value += int(v) * t
        t = t * (2 ** 8)
    return str(dec_value)

def decimalism2binary(dec_value):
    binary_ip = format(dec_value, '032b')
    formatted_binary_ip = '.'.join([binary_ip[i:i+8] for i in range(0, 32, 8)])
    return formatted_binary_ip

# 创建窗口
window = tk.Tk()
window.title("IP地址转换")
window.geometry("300x250")

# 创建输入框和按钮
entry = tk.Entry(window)
entry.pack(pady=10)
convert_button = tk.Button(window, text="转换", command=ip_conversion)
convert_button.pack()

# 创建结果标签
result_label = tk.Label(window, text="")
result_label.pack(pady=10)

# 运行窗口主循环
window.mainloop()

通过运行这段代码,你可以在窗口中输入一个 IP 地址,然后选择转换为十进制或二进制 IP 地址,并点击转换按钮。程序将会在窗口中显示转换结果,包括十进制 IP 地址和32位二进制 IP 地址。

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根据给定的文件信息,可以构建以下IT知识点: 首先,从标题“account随机json生成脚本”可以知道,这份文件主要涉及的内容是关于如何通过脚本生成随机的JSON格式的账户数据。JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式,易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成。在Web开发中,JSON格式的数据由于其跨平台、跨语言的特性被广泛应用于服务器与客户端的数据交换。 接下来,“https://www.json-generator.com/”是一个在线工具的网址,该工具能够帮助用户生成随机的JSON数据。该工具的使用不需要安装任何软件,用户通过网站提供的界面配置数据模板,就可以生成符合要求的JSON数据。这类工具特别适用于开发阶段测试用例的创建,或是在没有后端服务支持的情况下进行前端展示的模拟。 然后,“account的生成脚本,及生成的json数据”这一描述说明了文件中包含的是脚本代码以及使用该脚本生成的JSON数据样例。生成的脚本可能是一种编程语言编写的程序,例如JavaScript、Python、Shell等,用于自动化地创建符合特定模式的JSON数据。JSON数据样本则是在脚本运行后生成的具有代表性的数据输出,通常用于调试、演示或测试。 最后,“标签”中的“json”表明这份文件的主题是围绕JSON进行的。而“压缩包子文件的文件名称列表”中提到了“es-account.json”和“es-account.script”,说明提供的文件包括了JSON格式的数据文件以及可能用于生成这些数据的脚本文件。JSON文件的命名通常反映了文件内容的性质,而“es-account”可能表明这个数据是关于某个账户系统(es可能代表企业系统)的示例数据。文件后缀“.script”表明这是一个脚本文件,可能用于生产或测试用途。 综上所述,相关知识点包括: 1. JSON格式:一种轻量级的数据交换格式,具有易读、易写和易于机器解析等特性。在Web开发中主要用于客户端和服务器之间的数据交换。 2. JSON生成器:在线工具,如json-generator.com,提供给用户创建自定义的随机JSON数据的平台,无需编写代码,通过配置即可生成。 3. 脚本编写:为自动执行任务或生成数据而编写的程序代码。在生成随机JSON数据的场景下,脚本可能是用各种编程语言实现,如JavaScript、Python、Shell等。 4. 测试与演示:生成的JSON数据可用于测试软件应用的数据处理功能,或是作为前端展示的模拟数据。 5. JSON文件使用:在实际应用中,JSON文件通常被用作配置文件、本地存储的数据格式、API接口的数据交换格式等。 通过这些知识点,IT专业人员可以更好地理解和应用JSON数据的生成、使用以及相关的脚本编写技巧。这对于提高开发效率,确保数据交换的一致性和准确性都具有重要的意义。同时,对于开发测试环境的搭建、前端数据的模拟以及后端数据验证都提供了极大便利。
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【遗传算法效率革命】:全面评价GA算法性能的七大维度

# 摘要 遗传算法作为一种启发式搜索技术,在解决复杂优化问题方面显示出独特的优势。本文系统性地介绍了遗传算法的基本原理、关键组成部分、遗传操作理论以及性能评价标准。深入探讨了种群初始化、选择机制、交叉与变异策略和收敛性理论等核心内容,并通过实践评估方法,如标准测试函数选
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