<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[suyn000的博客]]></title><description><![CDATA[其实就是事实，事实没有其实]]></description><link>https://blog.csdn.net/suyn000</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.csdn.net/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; suyn000]]></copyright><item><title><![CDATA[SQL语句优化的一些方法]]></title><link>https://blog.csdn.net/suyn000/article/details/81069751</link><guid>https://blog.csdn.net/suyn000/article/details/81069751</guid><author>suyn000</author><pubDate>Mon, 16 Jul 2018 18:44:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[
1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。	
	
2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：	
select id from t where num is null	
可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：	
select i...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[一些关于python生成器的“坑”]]></title><link>https://blog.csdn.net/suyn000/article/details/79934836</link><guid>https://blog.csdn.net/suyn000/article/details/79934836</guid><author>suyn000</author><pubDate>Fri, 13 Apr 2018 21:28:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[首先，先看代码：def add(s, x):
    return s + xdef gen():
    for i in range(4):
        yield ibase = gen()
for n in [1, 10]:
    base = (add(i, n) for i in base)print list(base)输出的结果是【20，21，22，23】，也许你会有其他答案那]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[celery模块]]></title><link>https://blog.csdn.net/suyn000/article/details/79421571</link><guid>https://blog.csdn.net/suyn000/article/details/79421571</guid><author>suyn000</author><pubDate>Fri, 02 Mar 2018 11:43:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[python的celery模块]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[mysql-server修改字符编码]]></title><link>https://blog.csdn.net/suyn000/article/details/78502757</link><guid>https://blog.csdn.net/suyn000/article/details/78502757</guid><author>suyn000</author><pubDate>Fri, 10 Nov 2017 19:37:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[感谢这位老哥，方法很详细 
https://www.cnblogs.com/ClassNotFoundException/p/6090357.html]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[对生成器的理解]]></title><link>https://blog.csdn.net/suyn000/article/details/78377586</link><guid>https://blog.csdn.net/suyn000/article/details/78377586</guid><author>suyn000</author><pubDate>Sat, 28 Oct 2017 17:27:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[迭代器： 
对于可迭代对象使用内置函数iter()获取迭代器对象。 
迭代器对象通过next()方法来访问里面的元素 
当容器中没有可访问的元素后，next()方法将会抛出一个StopIteration异常终止迭代器。列表生成式 例：[x**2 for x in range(n)] 
生成器表达式：通列表解析语法，把列表解析的[ ]换成（），返回迭代器生成器函数：generator 
在函数中如果出]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[对装饰器的理解]]></title><link>https://blog.csdn.net/suyn000/article/details/78376019</link><guid>https://blog.csdn.net/suyn000/article/details/78376019</guid><author>suyn000</author><pubDate>Sat, 28 Oct 2017 15:09:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[装饰器是一个对于一部分python新手来说都比较难以搞懂的知识点，以前也是有些懵懂，现在整理一下思路。首先，顾名思义，装饰器就是把一个东西给装饰一遍，让它变得更简单，更直白，相当于换装一样；所以装饰器大概的意思就是一个具有特定功能的包装盒，给某个东西加以一个包装，改变东西它原来的状态或者功能的一个结构。其次，它的结构是通过函数的闭包来实现的，后边有代码可以参考理解。最后，需要用到装饰器时只要在你需要]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[import导入基本]]></title><link>https://blog.csdn.net/suyn000/article/details/78375220</link><guid>https://blog.csdn.net/suyn000/article/details/78375220</guid><author>suyn000</author><pubDate>Sat, 28 Oct 2017 13:54:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[导入的包不在同一层的时候import sys
sys.path.append('../path')导入包的时候不能加 . 或者 .. 否则会报错，不支持相对路径导入；除非在其目录下加入_init_.py文件；pycache是导入时自动生成的缓存文件（python3）]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[pip换源（豆瓣源）]]></title><link>https://blog.csdn.net/suyn000/article/details/78335816</link><guid>https://blog.csdn.net/suyn000/article/details/78335816</guid><author>suyn000</author><pubDate>Tue, 24 Oct 2017 22:41:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[python的pip换源方法常常遇到pip装包时速度过慢或者无法安装（请求超时）等问题，这个时候你就需要考虑一下给pip换源了，下面给出在Linux和Windows上的换源方法：Linux方法： 
在此目录新建~/.pip/pip.conf文件，使用vim或者nano编辑器进行如下编辑并保存[global]
timeout =6000
index-url =http://pypi.douban.co]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[tornado框架SQLAlchemy的操作]]></title><link>https://blog.csdn.net/suyn000/article/details/78328395</link><guid>https://blog.csdn.net/suyn000/article/details/78328395</guid><author>suyn000</author><pubDate>Tue, 24 Oct 2017 13:00:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[SQLAlchemy连接数据库在用到python的一些框架里，需要进行前后端数据交互，其中数据库的连接是必不可少的，之前自己使用SQLAlchemy在进行数据库连接时遇到了很多问题，以及一些流程不是很清楚。所以花了点时间进行了一下流程梳理。1.首先建立一个空py文件（这里命名为connect.py），导入包：from sqlalchemy import create_engine接下来设定连接数据库]]></description><category></category></item></channel></rss>