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直接给出例子说明:

cs = conn.cursor()
img_ids = [1,2,3]
sql = "select img_url from img_url_table where id in %s"
cs.execute(sql, (img_ids, )) # 直接传递元组包裹列表即可

补充知识:Python将多行数据处理成SQL语句中where条件in(' ',' ',' ')的数据

在工作中有时需要查询上万行指定的数据,就会用到SQL语句中 select * from table1 where table1.name in (' ' , ' ' ) 的条件查询,所以自己写了个小小的Python脚本来处理这多行数据,废话不多说,上代码:

初级代码:

old_data = open("old_data.txt","r")
new_data = open("new_data.txt","w")
for line in old_data:
 line=line.strip('\n')
 new_data.write("'"+line+"',")
old_data.close()
new_data.close()

升级代码:

with open('old_data.txt','r') as f1:
 with open('new_data.txt','w') as f2:
  for line in f1:
   line = line.strip('\n')
   f2.write("'" + line + "',")

两种代码的效果都是一样的,使用open()函数,最后一步就要手动写调用close()方法,比较麻烦,所以升级后使用with 语句,这样Python就帮我们自动调用close()方法。

效果如下:

浅谈pymysql查询语句中带有in时传递参数的问题

不足:处理后的数据应去掉最后一个逗号,这样才是最完整的SQL语句符合where in()条件的数据。

以上这篇浅谈pymysql查询语句中带有in时传递参数的问题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,也希望大家多多支持。

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。