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pyqt中QTableWidget里的下拉列表

有时候我们希望在QTableWidget的单元格中进行下拉列表的选择，就像excel里面这样。那么怎么设置呢？怎么实现读和写呢？特别是在pyqt中，在c++中，网上已经有很多例子了。...这段代码是用来刷新QtableWidget的，把table的值和dataframe的值保持一致。...这段代码是用来刷新QtableWidget的，把table的值和dataframe的值保持一致。一般的赋值很简单： 2、读那么，当我们想要读取table中的QComBox，怎么做呢？...combox_context_llist = [table.cellWidget(i, col).currentText() for i in range(0, 1)] 当我们获取combox中的内容时候...好了，结束，用python的同学也可以是实现table和combox的结合了。

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索引中的b树索引

1.索引如果没有特别指明类型,一般是说b树索引,b树索引使用b树数据结构存储数据,实际上很多存储引擎使用的是b+树,每一个叶子节点都包含指向下一个叶子节点的指针,从而方便叶子节点的范围遍历 2.底层的存储引擎也可能使用不同的存储结构...根据主键引用被索引的行 4.b树意味着所有的值是按照顺序存储的,并且每一个叶子页到根的距离相同 5.b树索引能够加快访问数据的速度,存储引擎不需要再进行全表扫描来获取需要的数据,取而代之的是从索引的根节点开始进行搜索...,根节点的槽中存放了指向子节点的指针,存储引擎根据这些指针向下层查找.通过比较节点页的值和要查找的值可以找到合适的指针进入下层子节点.树的深度和表的大小直接相关 6.叶子节点比较特别,他们的指针指向的是被索引的数据...,而不是其他的节点页 7.b树对索引列是顺序存储的,所以很适合查找范围数据. 8.索引对多个值进行排序的依据是,定义索引时列的顺序,比如联合索引key(a,b,c),这三个列的顺序 9.上面的联合索引对以下查询语句有效...,可以用于查询中的order by操作,如果可以按照某种方式查到值,那么也可以按这种方式排序

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Mysql中的索引

Mysql索引类型 Primary key/主键索引,Innodb 中又叫聚簇索引,InnoDB存储引擎的表会存在主键（唯一非null），如果建表的时候没有指定主键，则会使用第一非空的唯一索引作为聚集索引...单列索引:索引中只包含一个列。组合索引:在多个字段上建立的索引,只有在查询条件中顺序的使用了这些索引,索引才有效果。使用组合索引遵循最左前缀原则。...FULLTEXT(全文索引):全文索引类型为FULLTEXT，在定义索引的列上支持值的全文查找，允许在这些索引列中插入重复值和空值。...图中的每个节点称为页,页就是我们上面说的磁盘块,在MySQL中数据读取的基本单位是页,所以我们这里叫做页更符合MySQL中索引的底层数据结构。...聚簇索引和非聚簇索引在Mysql中B+树索引按照存储方式的不同分为聚集索引和非聚集索引。

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MySQL索引中的前缀索引和多列索引

正确地创建和使用索引是实现高性能查询的基础，本文笔者介绍MySQL中的前缀索引和多列索引。...，因为MySQL无法解析id + 1 = 19298这个方程式进行等价转换，另外使用索引时还需注意字段类型的问题，如果字段类型不一致，同样需要进行索引列的计算，导致索引失效，例如 explain select...，第二行进行了全表扫描前缀索引如果索引列的值过长，可以仅对前面N个字符建立索引，从而提高索引效率，但会降低索引的选择性。...当出现索引合并时表明表上的所有是有值得优化的地方，判断是否出现索引合并可以观察Extra列是否出现了如下信息 Using union(account_batch_batch_no_index,account_batch_source_system_index...); Using where 复制代码如果是在AND操作中，说明有必要建立多列联合索引，如果是OR操作，会耗费大量CPU和内存资源在缓存、排序与合并上。

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MySQL中索引的限制

下面列出了目前 MySQL中与索引使用相关的限制（1）MyISAM存储引擎索引键长度的总和不能超过1000字节（2）BLOB和TEXT类型的列只能创建前缀索引（3）MySQL目前不支持函数索引（...=或者）的时候，MySQL无法使用索引（5）过滤字段使用了函数运算（如abs（column））后，MySQL无法使用索引（6）Join语句中Join条件字段类型不一致的时候，MySQL无法使用索引...（7）使用LIKE操作的时候如果条件以通配符开始（如'%abc...'）时，MySQL无法使用索引（8）使用非等值查询的时候，MySQL无法使用Hash索引

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MySQL中的哈希索引

mySQL中的哈希索引在MySQL中，如果你使用的是Innodb存储引擎，那么经常会遇到B+树索引的概念，关于这个概念，之前的文章中我们讲过，除此之外，还有一种索引值得关注，那就是"哈希索引"。...这样做有一个比较直观的问题，就是有的数字映射到了集合中的同一个位置，把这种现象称之为哈希碰撞，解决这种碰撞最直接的办法就是使用链接法，就是映射到集合中同一位置的元素用链表进行链接，这样查询的时候，就可以直接去遍历这个链表进行查询了...确切的说，对于Innodb的哈希索引，有以下特点： 1、Innodb的哈希索引不能由用户手动的创建。也就是常说的自适应哈希索引，站在这个角度来讲，确实不支持哈希索引。...2、Innodb会自动调优，如果判定自适应哈希索引能够提升效率，Innodb会自己建立相关的哈希索引，这个层面上讲，Innodb又支持哈希索引。 Innodb中哈希是怎样使用的呢？...有优点也就有缺点，当然，缺点是和B+树索引对比而来的，Hash索引和B+ Tree索引的区别有： 1、哈希索引只能适用于等值查询，对于范围查询的场景，它无能为力，而B+ Tree索引可以轻松的处理； 2

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InnoDB中的索引类型

而聚簇索引B+树的非叶子节点一般由数据表中的主键负责构造（当然也可能不是主键，这个后文会进行说明）。...如果开发人员删除了InnoDB引擎中某张数据表的主索引，那么这个数据表将自行寻找一个非空且带有唯一约束的字段作为主索引。...如果还是没有找到那样的字段**，InnoDB引擎将使用一个隐含字段作为主索引（ROWID）**。 B+树的构造特性在这里就得到了充分利用，因为只需要将主索引B+树的非叶子节点加载到内存中。...非主索引（辅助索引/二级索引）数据表索引列表中除去主索引以外的其它索引都称为非主索引。非主索引都是使用非聚簇索引方式组织数据，也就是说它们实际上是对聚簇索引进行检索的数据结构依据。...条件建索引是极其重要的一个原则; 注意不要过多用索引,否则对表更新的效率有很大的影响,因为在操作表的时候要化大量时间花在创建索引中 3、复合索引会替代单一索引么如果索引满足窄索引的情况下可以建立复合索引

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初识MongoDB中的索引

索引就像图书的目录一样，可以让我们快速定位到需要的内容，关系型数据库中有索引，NoSQL中当然也有，本文我们就先来简单介绍下MongoDB中的索引。...---- 索引创建默认情况下，集合中的_id字段就是索引，我们可以通过getIndexes()方法来查看一个集合中的索引： db.sang_collect.getIndexes() 结果如下： [..."key" : { "x" : 1.0 }, "name" : "myfirstindex", "ns" : "sang.sang_collect" } 当然索引在创建的过程中还有许多其他可选参数...，默认为false 4.unique是否创建唯一索引，默认false 5.sparse对文档中不存在的字段是否不起用索引，默认false 6.v表示索引的版本号，默认为2 7.weights表示索引的权重...好了，MongoDB中的索引入门我们就说到这里，小伙伴们有问题欢迎留言讨论。参考资料： 1.《MongoDB权威指南第2版》

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HTTP头信息中的参数Etag

服务器如果是集群，不同服务器返回的 Http Header 中的 Etag 参数不一样。...ETag(实体标签)应答头的文件的属性(ETag的值用于进行缓冲管理以节约网络带宽)。...ETag的值由文件的inode(索引节点)、大小、最后修改时间决定。FileETag指令可以让您选择(如果您想进行选择)这其中哪些要素将被使用。...主要关键字如下： INode 文件的索引节点(inode)数 MTime 文件的最后修改日期及时间 Size 文件的字节数 All 所有存在的域，等价于：FileETag INode MTime...Size None 如果一个文档是基于文件的，则不在应答中包含任何ETag头在大型多WEB集群时,使用ETag时有问题,所以有人建议使用WEB集群时不要使用ETag,其实很好解决, 因为多服务器时

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pytorch中的数据索引

pytorch中的数据索引在PyTorch中，数据索引是指在处理张量（Tensor）时访问或操作特定元素的过程。...索引在数据处理和深度学习中是非常常见且重要的操作，它允许我们以各种方式访问数据集中的元素，执行数据的切片、提取、过滤等操作。...基本索引方法在PyTorch中，数据索引的基本方法类似于Python中的列表索引。可以通过使用方括号和索引号来访问张量中的特定元素或子集。...布尔索引使用布尔索引可以根据条件获取张量中满足条件的元素。...在每个Epoch中，训练集被分成多个批次（batch），每个批次包含多个样本。每个批次的大小为64。代码中的训练过程会迭代整个训练集，并对模型进行更新。

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ES中的索引管理

: true 三、索引设置 1.分片相关设置 number_of_shards每个索引的主分片数，默认值是 5 。...这个配置在索引创建后不能修改。 number_of_replicas每个主分片的副本数，默认值是 1 。...对于活动的索引库，这个配置可以随时修改设置索引分片信息 PUT /megacorp { “settings” : { “number_of_shards” : 3, ...” : 1 } } 查看分片信息 GET /_cat/shards 2.分析器相关设置可以自定义分析器(后续用到再做详细介绍) 四、索引下的类型和映射同一个索引下的不同类型不能定义冲突的字段...index-demo PUT /index2 PUT /index2/_alias/index-demo 查找别名下的索引 GET /*/_alias/index-demo 查找索引下的别名

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python pyqt5 QTableWidget 设置表头

image.png -- coding: utf-8 -- ''' 【简介】 PyQT5中表格头为自适应模式例子 ''' import sys from PyQt5.QtWidgets import...(QWidget, QTableWidget, QHBoxLayout, QApplication, QTableWidgetItem, QHeaderView) class Table(QWidget...): def init(self): super().init() self.initUI() def initUI(self): self.setWindowTitle("QTableWidget...demo") self.resize(500, 300); conLayout = QHBoxLayout() tableWidget = QTableWidget()

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PyQt5高级界面控件之QTableWidget（四）

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 QTableWidget 前言 QTableWidget是Qt程序中常用的显示数据表格的控件，类似于c#中的DataGrid。...用来表示表格中的一个单元格，整个表格就是用各个单元格构建起来的 QTableWidget类中的常用方法方法描述 setRowCount(int row) 设置QTableWidget表格控件的行数...() 获得QTableWidget表格控件的表格头，以便执行隐藏 rowCount() 获得QTableWidget表格控件的行数 columnCount() 获得QTableWidget表格控件的列数...(0,120) 优化7：在表格中不显示分割线 QTableWidget类的setShowGrid（）函数是从QTableView类继承的，用来设置是否显示表格的分割线，默认显示分割线 #表格中不显示分割线...前言 QTableWidget类中的常用方法编辑规则的枚举值类型表格选择行为的枚举值单元格文本水平对齐方式单元格文本垂直对齐方式实例：QTableWidget的基本用法代码分析实例二：在表格中快速定位到指定行

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MySQL 索引（中）

叶子节点除了包含键值以外，每个叶子节点中的索引行中还包含一个书签。该书签用来告诉 InnoDB 存储引擎哪里可以找到与索引相对应的行数据。...同样是基于索引的查询，查询结果也是相同的，那为什么查询效率不一样呢？举个例子来说明下，假设有数据表 T，表中包含三个字段 id、emp_no 和 gender，id 为主键，并且在 k 上有索引。...表中 R1~R5 的值分别为(3, 300, "M")、(5, 500, "M")、(8, 800, "F")、(13, 1300, "F") 和 (21, 2100, "M")，聚簇索引和非聚簇索引的索引树的示意图如下...也就是说，基于非聚簇索引的查询需要多扫描一棵索引树。因此，我们在应用中应该尽量使用主键查询。覆盖索引上一节讲到，当使用非聚簇索引查询数据时，由于查询结果需要的数据只在主键索引上有，所以不得不回表。...最左前缀原则从前面的例子中，可以看出索引的存在确实大大提高了查询效率，那是不是需要为每个查询都设计一个索引，答案是大可不必。

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「Mysql索引原理（三）」Mysql中的Hash索引原理

哈希索引限制哈希索引只保存哈希码和指针，而不存储字段值，所以不能使用索引中的值来避免读取行。...）会影响查询速度，此时需遍历索引中的行指针，逐行进行比较。...如果哈希冲突很多，一些索引维护操作的代价会很高。 ? 如果从表中删除一行，需要遍历链表中的每一行，找到并删除对应行的引用，冲突越多，代价越大。...自定义哈希索引在InnoDB中，某些索引值被使用的非常频繁的时候，它会在内存中基于B+Tree的基础上再创建一个哈希索引，使其不必要在从根节点就行查找。...全文索引全文索引是一种特殊类型的索引，它查找的是文本中的关键字，而不是直接比较索引中值。全文索引和其他类索引的匹配方式完全不一样。

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Pandas中的10种索引

作者：Peter 编辑：Peter 大家好，我是Peter~ 今天给大家一片关于Pandas的基本文章：9种你必须掌握的Pandas索引。...索引在我们的日常生活中其实是很常见的，就像：一本书有自己的目录和具体的章节，当我们想找某个知识点，翻到对应的章节即可；也像图书馆中的书籍被分类成文史类、技术类、小说类等，再加上书籍的编号，很快就能够找到我们想要的书籍...外出吃饭点菜的菜单，从主食类、饮料/汤类、凉菜类等，到具体的菜名等上面不同的常用都可以看做是一个具体的索引应用。因此，基于实际需求出发创建的索引对我们的业务工作具有很强的指导意义。...在Pandas中创建合适的索引则能够方便我们的数据处理工作。 [e6c9d24ely1h0dalinfwhj20lu08e3yq.jpg] <!...pd.Index Index是Pandas中的常见索引函数，通过它能够构建各种类型的索引，其语法为： [e6c9d24ely1h0gmuv2wmmj20x60detah.jpg] pandas.Index

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MySQL中的索引和锁

InnoDB的索引结构在InnoDB中是通过一种多路搜索树——B+树实现索引结构的。在B+树中是只有叶子结点会存储数据，而且所有叶子结点会形成一个链表。而在InnoDB中维护的是一个双向链表。 ?...而使用B+树是因为如果使用B树在进行一个范围查找的时候每次都会进行重新检索，而在B+树中可以充分利用叶子结点的链表。...当然B+树为了维护索引的有序性会在删除，插入的时候进行一些必要的维护(在InnoDB中删除会将节点标记为“可复用”以减少对结构的变动)。...多表关联查询的时候，关联字段应该创建索引。查询中的排序字段，应该创建索引。统计或者分组字段需要创建索引。哪些情况不需要创建索引表记录少。经常增删改查的表。频繁更新的字段。...比如表中已经有了a的索引，现在要加（a,b）的索引，那么只需要修改原来的索引即可。多考虑覆盖索引，索引下推，最左匹配。

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numpy中的索引技巧详解

numpy中数组的索引非常灵活且强大，基本的操作技巧有以下几种 1....，第一步先根据第一个中括号中的下标提取对应的行，返回值为一个一维数组，第二步对第一步提取出的一维数组进行访问，因为产生了临时数组，效率会低一些。...花式索引花式索引，本质是根据下标的集合，即索引数组来提取子集，与切片的区别在于，花式索引可以提取非连续的元素，用法如下 >>> a = numpy.arange(6) >>> a array([0,...a = numpy.arange(9).reshape(3, -1) >>> a array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]) # 根据索引数组中的下标提取对应的行...两个轴同时为索引数组，需要使用ix_函数 # 第一个数组中的元素为行对应的下标 # 第一个数组中的元素为列对应的下标 >>> a[numpy.ix_([0,1], [0,1])] array([[0,

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Numpy中的索引与排序

花哨的索引探索花哨的索引组合索引Example:选择随机点利用花哨索引修改值数组排序Numpy中的快速排序:np.sort,np.argsort部分排序:分割花哨的索引花哨的索引和前面那些简单的索引非常类似...在花哨的索引中，索引值的配对遵循广播的规则。...] # 可以使用任何赋值语句 x[i] -= print(x) [ ] # 操作中重复出现的索引会导致出乎意料的结果产生 x = np.zeros() x[[, ]]...数组排序例如，一个简单的选择排序重复寻找列表中的最小值，并且不断交换直到列表是有序的。..., , , , ]) 请注意，结果数组中前三个值是数组中最小的三个值，剩下的位置是原始数组剩下的值。

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MySQL中的索引详讲

一个表中很够创建多个索引，这些索引度会被存放到一个索引文件中(专门存放索引的地方) 三、索引的分类　　　　　　　　　注意：索引是在存储引擎中实现的，也就是说不同的存储引擎，会使用不同的索引　　　　　　　　　　　　...注意，key_len的值可以告诉你在联合索引中mysql会真正使用了哪些索引。...这里就使用了1个索引，所以为1，　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　ref:给出关联关系中另一个数据表中数据列的名字。...Key_name：索引名称　　　　　　　　　　　　　　　　　　Seq_in_index 表示该字段在索引中的位置，单列索引的话该值为1，组合索引为每个字段在索引定义中的顺序(这个只需要知道单列索引该值就为...4.2、删除索引　　　　　　　　　　　前面讲了对一张表中索引的添加，查询的方法。

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