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如何从列表中获取元素

有两种方法可用于从列表中获取元素，这涉及到两个命令，分别是lindex和lassign。...该命令接收两个参数：列表变量名和索引号。例如： ? 方法2：lassign 上述操作可以通过lassign快速完成。...lassign接收至少两个变量，第一个是列表变量，第二个是其他变量，也就是将列表中的元素分配给这些变量。例如： ? 可以看到此时lassign比lindex要快捷很多。...情形1：列表元素的个数比待分配变量个数多 例如，上例中只保留待分配变量x和y，可以看到lassign会返回一个值c，这个值其实就是列表中未分发的元素。而变量x和y的值与上例保持一致。 ?...综上所述，可以看到在使用lassign时要格外小心，确保变量个数与列表长度一致，或变量个数小于列表长度，否则会出现待分配变量最终被赋值为空字符串的情形。

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Flask 学习-56.Flask-RESTX 开发文件（FileStorage）上传功能接口

前言 Flask-RESTX  官方文档中没提供文件上传接口示例，需结合flask 框架的文件上传功能 文件上传 RequestParser 参数校验 parser = reqparse.RequestParser...使用location参数来add_argument() 指定从中提取值的备用位置。上的任何变量 flask.Request都可以使用。...uploads parser.add_argument('picture', type=werkzeug.datastructures.FileStorage, location='files') 可以通过将列表传递给来指定多个参数位置...secure_filename from flask import send_from_directory from werkzeug.datastructures import FileStorage from flask_restx...name__ == '__main__': app.run() 查看图片接口参考前面这篇https://www.cnblogs.com/yoyoketang/p/16664482.html 从服务器上读取文件视图函数中使用

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Flask 学习-44.Flask-RESTX 请求参数校验reqparse.RequestParser()

它在flask.Request.values字典中查找两个参数：一个整数和一个字符串 from flask_restx import reqparse parser = reqparse.RequestParser...如果您未指定帮助消息，则默认行为是从类型错误本身返回消息 笔记 默认情况下，请求参数是非必填(required=False)。此外，请求中提供的不属于 的参数RequestParser将被忽略。...在请求解析器中声明但未在请求本身中设置的参数将默认为None. 使用 strict=True 调用 parse_args 能够确保当请求包含你的解析器中未定义的参数的时候会抛出一个异常。...如果您想接受一个键的多个值作为列表，您可以通过action=’append’： parser.add_argument('name', action='append') 这将让您进行如下查询 curl...，请使用action=’split’： parser.add_argument('fruits', action='split') 这将让您进行如下查询 curl http://api.example.com

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使用pymysql查询数据库,把结果保存为列表并获取指定元素下标实例

: ', len(pnlist)) cs1.close() conn.close() print('伯肯森自动化在列表中的下标为: ', pnlist.index('伯肯森自动化')) if...__name__ == '__main__': main() 运行结果 列表总长度: 271270 伯肯森自动化在列表中的下标为: 1934 补充知识：python读取sql里面的指定数据列，并将其转换成列表使用...array()将DataFrame转换一下 df2 = df1.tolist()#再将转换后的数据用tolist()转成列表 # 转成列表的数据是这样的[[123],['213'],['sa']],使用的时候稍注意一下...和numpy两个库，用pandas来读取数据库里面的内容，再结合使用numpy库将DataFrame数据转换成列表(注意：这里读取的数据是一列数据) 2、读取多列数据时：代码是一样的，区别在于tolist...以上这篇使用pymysql查询数据库,把结果保存为列表并获取指定元素下标实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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Flask 学习-45.Flask-RESTX 自定义参数校验和自定义错误内容 error_msg 使用

可以在 Flask 应用程序级别或特定的 RequestParser 实例上指定此行为。 要使用捆绑错误选项调用 RequestParser，请传入参数bundle_errors。...实例中的选项的全局设置。...default： 默认值，如果这个参数没有值，那么将使用这个参数指定的默认值。 required： 是否必须。 默认为False，如果设置为True，那么这个参数就必须提交上来。...type： 这个参数的数据类型，如果指定，那么将使用指定的数据类型来强制转换提交上来的值。 choices： 固定选项。 提交上来的值只有满足这个选项中的值才符合验证通过，否则验证不通过。...如果验证失败后，将会使用这个参数指定的值作为错误信息。 trim： 是否要去掉前后的空格。

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Flask 学习-81.Flask-RESTX使用reqparse 解析器去掉值为None的参数

前言 使用 reqparse.RequestParser() 解析器校验请求参数时，如果没传这个参数，解析后会给个None值，导致更新数据的时候非常不方便。...遇到问题 下面代码有3个请求参数，都是非必须的，在更新数据的时候, 期望传什么参数就更新什么参数的内容，没传过来的参数不要给默认值None from flask_restx import Namespace..., Resource, reqparse api = Namespace('api', description='项目') parser = reqparse.RequestParser() parser.add_argument...可以使用prepare_args_for_parser(parser) 函数中设置 store_missing=False from flask_restful import Resource, reqparse...Field description: %s" % arg.help return parser parser = reqparse.RequestParser() parser.add_argument

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FastAPI（11）- 函数参数类型是列表，但不使用 typing 中的 List，而使用 list，会怎么样？

使用 typing 中的 List、Set、Tuple 的栗子 from typing import Optional import uvicorn from fastapi import FastAPI..."set_": [ 0, 3 ] } 假设里面的元素传了非 int 且无法自动转换成 int typing 的 List、Set、Tuple 都会指定里面参数的数据类型...而 FastAPI 会对声明了数据类型的数据进行数据校验，所以会针对序列里面的参数进行数据校验 如果校验失败，会报一个友好的错误提示 使用 list、set、tuple 的栗子 用 Python 自带的...list、set、tuple 类，是无法指定序列里面参数的数据类型，所以 FastAPI 并不会针对里面的参数进行数据校验 @app.put("/items/{item_id}") async def..."set_": set_} return results 变成传啥类型的值都可以 总结 要充分利用 FastAPI 的优势，强烈建议用 typing 的 List、Set、Tuple 来表示列表

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Flask 学习-47.Flask-RESTX 自定义响应内容marshal_with

前言 Flask-RESTX 提供了一种简单的方法来控制您在响应中实际呈现的数据或期望作为输入有效负载的数据。使用该fields模块，您可以在资源中使用所需的任何对象（ORM 模型/自定义类/等）。...要配置此映射，请使用attribute关键字参数。...要生成包含方案、主机名和端口的绝对 uri，请absolute=True在字段声明中传递关键字参数。...列表字段 您还可以将字段解组为列表 >>> from flask_restx import fields, marshal >>> import json >>> >>> resource_fields...为了避免出现意外行为，在Wildcard 与其他字段混合时，您可能希望使用 anOrderedDict并使用 the Wildcard作为最后一个字段 >>> from flask_restx import

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Excel催化剂功能第5波-使用DAX查询从PowerbiDeskTop中获取数据源

- 简书 https://www.jianshu.com/p/534803771c20 Excel催化剂功能第5波-使用DAX查询从PowerbiDeskTop中获取数据源 - 简书 https://...Excel透视表向PowerbiDeskTop发出MDX查询 当关系型数据库可以使用SQL和数据库内的表进行查询时，数据从数据库存储到最终查询使用提供了很大的便利性，而且SQL查询也因其简单易学，功能强大...从第3波功能中，大家已经见识到Excel可以和PowerbiDeskTop进行数据交互的方式是以透视表的方式查询PowerbiDeskTop，通过透视表的字段拖拉，立马生成相应的查询结果，已经解决了大部分的分析场景需求...因透视表访问的是PowerbiDeskTop的多维数据模型，多个表之间已经建立好关系和复杂的度量值已经在模型中生成，直接从透视表字段中拖出即可得到最终结果，若只是用SQL查询的话，不知道需要写出多复杂的...查询结果覆盖现有工作表数据 查询的结果一般首次使用，会让其在新建的工作表中存储，若已经保存过数据，并且数据又再次引用了其他的公式或透视表，若仍然在新的工作表上重复之前做过的步骤，就未免太重复性低效工作了

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Python的Flask框架开发RESTful API

image.png 以上是通过最原始的方式实现，没有使用flask的RESTful扩展库 使用flask的RESTful扩展库 flask-restful 安装Flask-RESTful库： pip install..., } （3）Flask-RESTful提供了一个用于参数解析的RequestParser类，类似于Python中自带的argparse类，可以很方便的解析请求中的-d参数，并进行类型转换。...前者是操作单一资源，后者是操作资源列表或新建一个资源。...从操作单一资源开始，继承Resource类，并添加put / get / delete方法： class Todo(Resource): def get(self, todo_id):...验证结果 查询列表： ? image.png 查询单任务： ? image.png 删除任务： ? image.png 添加任务（这是用post表单形式，还可以改成json形式啦）： ?

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