我有2个表,我想在2个表连接在一起之前过滤1个表.
客户表:
????????????????????
? Customer ? State ?
????????????????????
? A ? S ?
? B ? V ?
? C ? L ?
????????????????????
参赛表:
???????????????????????????????
? Customer ? Entry ? Category ?
???????????????????????????????
? A ? 5575 ? D ?
? A ? 6532 ? C ?
? A ? 3215 ? D ?
? A ? 5645 ? M ?
? B ? 3331 ? A ?
? B ? 4445 ? D ?
??????????????????????????????? …当Intellij为UI表单生成代码时,您可以折叠代码块,并将其命名为:"UI Designer生成的代码".可以折叠代码选择,但其折叠表示显示为"...".是否可以给它一个自定义名称？它看起来类似于C#中折叠的#region代码块.
在使用jhat分析堆转储的同时,我观察到了许多DelegatingClassLoader实例,虽然它们没有在代码中显式调用.我希望这是一种反射优化机制.有人知道细节吗？
给出以下代码:
d = {'a':1, 'b':2}
if not 'c' in d:
print 'kaboom'
if 'c' not in 'd':
print 'kaboom'
在这两种情况下,这都打印'kaboom'.有什么不同以及为什么PEP8抱怨前者.
算法背后的理论是什么,例如,在写一个类似的问题时,在stackoverflow网站上生成建议？你能推荐一些关于这个主题的书吗？
除了生成大量值并查看值的分布之外，您还知道哪些方法来评估哈希函数的效率？我所说的效率是指散列函数生成的密钥均匀分布。有没有办法在不实际测试实际值的情况下证明这一点？
在RabbitMQ中创建自己的交换有什么好处吗？
例如,使用type = direct的"amq.direct"vs"my_direct_exchange".
在检查英特尔x86处理器的指令集时,我注意到有"直观"的指令,如'mov','add','mul'......而其他的看起来有点不自然,就像'sete'.问题更多的是出于好奇而不是实际问题:为什么设计师会选择在单个指令中实施特定的执行方案？你知道任何可以解释这种设计决定的阅读材料吗？
当使用请求库检索pdf文件时，我注意到内存使用量大大增加。该文件本身约为4MB，但是分配给python进程的物理内存增加了150MB以上！
是否有人知道这种行为的可能原因（或解决方法）？
这是测试用例：
import requests,gc
def dump_mem():
s = open("/proc/self/status").readlines()
for line in s:
if line.startswith("VmRSS"):
return line
以下是我在解释器中得到的输出。
>>> gc.collect()
0
>>> dump_mem()
'VmRSS:\t 13772 kB\n'
>>> gc.collect()
0
>>> r = requests.get('http://www.ipd.uni-karlsruhe.de/~ovid/Seminare/DWSS05/Ausarbeitungen/Seminar-DWSS05')
>>> gc.collect()
5
>>> dump_mem()
'VmRSS:\t 20620 kB\n'
>>> r.headers['content-length']
'4089190'
>>> dump_mem()
'VmRSS:\t 20628 kB\n'
>>> gc.collect()
0
>>> c = r.content
>>> dump_mem()
'VmRSS:\t 20628 kB\n'
>>> gc.collect()
0
>>> t = r.text
>>> gc.collect()
8
>>> dump_mem()
'VmRSS:\t 182368 kB\n'
显然，我不应该尝试将pdf文件解码为文本。但是，这种行为的原因到底是什么？