冷漠man
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    冷漠man

    2025-10-11 15:31:01
    如何在Linux中查看进程树?
    最常用方法是使用pstree和ps命令。pstree以树形图展示进程父子关系,直接运行pstree可查看完整进程树,加-p参数显示PID,指定进程名如pstreebash可查看对应进程树,pstreeusername则显示某用户进程树;ps命令通过psaux--forest或ps-ef--forest以ASCII树状结构显示所有进程,psaxjf还可展示会话与组信息;其他辅助方法包括结合pgrep获取PID后用pstree查看、htop按F5切换树视图,或查看/proc/PID/task/等目录
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    2025-10-11 17:10:02
    python如何创建数值列表
    最常用的方法是使用range()结合list()或列表推导式。list(range(5))生成[0,1,2,3,4],适用于连续整数;[x*2forxinrange(1,6)]生成平方数列表[1,4,9,16,25],适合复杂逻辑;固定值可用[0]5快速创建[0,0,0,0,0]。根据需求选择:简单用range,复杂用推导式,固定值直接定义。
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    冷漠man

    2025-10-11 17:38:01
    python操作xml的两种方法
    Python处理XML主要用xml.etree.ElementTree和lxml;前者是标准库,轻量简单但功能基础,适合基本操作;后者功能强大,支持XPath、XSLT等高级特性,性能更好但需安装;解析、遍历、查找、修改操作类似,ElementTree适用于简单场景,lxml适合复杂需求。
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    冷漠man

    2025-10-12 11:09:02
    SQL SELECT 中如何处理 NULL 和默认值?
    正确处理NULL需用ISNULL/ISNOTNULL判断,COALESCE返回首个非空值,CASE实现条件替换,默认约束自动填充缺失值,核心是理解NULL代表未知而非空值或零。
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    冷漠man

    2025-10-12 12:47:01
    SQL 多表联合查询字段重名怎么办?
    使用表别名和字段限定可解决SQL多表查询中同名字段的歧义问题。1.通过为表设置别名并用前缀明确字段来源,如users.id、u.name;2.使用AS为输出字段命名,如d.nameASdept_name,提升可读性;3.避免SELECT*,防止字段冲突与结果混乱。关键在于明确字段归属并合理使用别名。
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    冷漠man

    2025-10-12 13:19:01
    SQL GROUP BY 怎么使用才高效?
    答案:优化GROUPBY需减少扫描量、合理使用索引、避免函数操作和冗余计算。应为分组字段建立索引,优先创建包含WHERE与GROUPBY的联合索引,通过WHERE提前过滤数据,避免在HAVING中大量过滤;禁止对分组字段使用函数以防索引失效,尽量使用小字段如INT分组,避免长字符串或TEXT类型;利用覆盖索引使查询仅访问索引即可完成。核心原则是减少数据扫描、善用索引、避免运行时计算、保持字段简洁。
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    冷漠man

    2025-10-12 13:30:03
    python max函数怎么用
    max()函数用于找出最大值,支持多参数、列表、字符串、字典等;可结合key参数按长度或绝对值等规则比较,如max([4,9,2,7])得9,max("apple","banana","cherry")得"cherry",max(words,key=len)找最长字符串,max(scores,key=scores.get)找最高分对应的键。
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    2025-10-12 15:39:01
    SQL 数值函数如何实现条件求和?
    条件求和通过SUM结合CASE实现,满足条件时返回字段值否则返回0。例如按地区统计总销售额及指定年份销售额,或对多条件如区域和金额筛选后求和,推荐ELSE0避免NULL影响结果。
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    冷漠man

    2025-10-12 20:25:01
    SQL 分组查询性能慢怎么办?
    答案:SQL分组查询变慢主因是数据量大、缺少索引或分组字段设计不合理,优化需从三方面入手:为GROUPBY字段建立索引,尤其是与WHERE条件组合的联合索引,避免临时排序;通过WHERE提前过滤数据,减少参与分组的数据量,优先使用分区表和时间范围限制;避免对高基数字段过度分组,合理选择聚合粒度,必要时用窗口函数替代,同时优化聚合函数使用和数据类型,减少计算开销。
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    冷漠man

    2025-10-12 20:54:02
    python集合的底层实现
    Python集合基于哈希表实现,使用开放寻址处理冲突,元素作为键存储,支持高效增删查和去重,依赖可哈希性与相等比较,动态扩容维持性能,平均时间复杂度为O(1)。
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