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OushuDB-PL 过程语言-控制结构

\1. 函数返回: 1). RETURN expression 该表达式用于终止当前的函数,然后再将expression的值返回给调用者。如果返回简单类型,那么可以 使用任何表达式,同时表达式的类型也将被自动转换成函数的返回类型,就像我们在赋值中描述的那 样。如果要返回一个复合类型的数值,则必须让表达式返回记录或者匹配的行变量。 2). RETURN NEXT expression 如果PL/pgSQL函数声明为返回SETOF sometype,其行记录是通过RETURN NEXT命令进行填充的,直 到执行到不带参数的RETURN时才表示该函数结束。因此对于RETURN NEXT而言,它实际上并不从函数 中返回,只是简单地把表达式的值保存起来,然后继续执行PL/pgSQL函数里的下一条语句。随着 RETURN NEXT命令的迭代执行,结果集最终被建立起来。该类函数的调用方式如下: SELECT * FROM some_func(); 它被放在FROM子句中作为数据源使用。最后需要指出的是,如果结果集数量很大,那么通过该种方式 来构建结果集将会导致极大的性能损失。 \2. 条件: 在PL/pgSQL中有以下三种形式的条件语句。 1). IF-THEN 2). IF-THEN-ELSE IF boolean-expression THEN

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python yield函数深入浅出理解

首先关于生成器的那些事: 1.通常的for…in…循环中,in后面是一个数组,这个数组就是一个可迭代对象,类似的还有链表,字符串,文件。它的缺陷是所有数据都在内存中,如果有海量数据的话将会非常耗内存。 它可以是mylist = [1, 2, 3],也可以是mylist = [x*x for x in range(3)]。 *它的缺陷是所有数据都在内存中,如果有海量数据的话将会非常耗内存。 2.生成器是可以迭代的,但只可以读取它一次。因为用的时候才生成。比如 mygenerator = (x*x for x in range(3)),注意这里用到了(),它就不是数组,而上面的例子是[]。 3.生成器(generator)能够迭代的关键是它有一个next()方法,工作原理就是通过重复调用next()方法,直到捕获一个异常。

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