一只码畜

在将executemany()和“ON DUPLICATE KEY UPDATE”联合起来使用时需要注意一个小问题。假设在数据库中有一个表A，其各个字段如下所示： 字段 类型 id (关键字) CHAR(8) last_date DATE count INT(11)现在我们要想向表中批量插入数据：若关键字存在则更新last_date并将count累加。则sql应该如下

Python 中的 *args 和 **kwargs 参数*args 语法使用 *args 语法，一个 python 函数可以在它的形式参数列表中声明接受零个或多个位置参数。 *args 将所有可变的位置参数组合到一个元组（tuple）里，这个元组可以在函数中访问。 # 形式参数示例def function_with_many_arguments(arg1, *args): print a

Python 装饰器（ Decorator）Decorator 是 Python 中最重要的特性之一。本文尝试着从零开始解释 Decorator 是怎么工作的.函数（Function）是一个对象在 Python 中，一切皆是对象。这意味着即使一个函数被其他对象所包装（wrap），我们仍然可以通过这个对象名来进行调用。def traveling_function(): print "Here

Python 闭包函数对象函数在 Python 中是第一类对象，即函数可以作为一个变量的值以及另一个函数的参数或返回值。除此之外，函数还可以嵌套定义。把函数当作数据处理时，它将显式地携带与定义该函数的周围环境的相关信息。这将影响到函数中自由变量的绑定方式。例如，在 foo.py 文件中定义了一个变量 x 和 一个函数 callf：# foo.pyx = 42 # a global variabl

Python 生成器生成器（generator）是一种迭代器，它是生成迭代器（generator iterator）的简称。通常用来生成一个值的序列，以便在迭代中使用。另外，对于生成器的特殊语法支持使得编写一个生成器比自定义一个常规的迭代器要简单不少。从Python 2.5开始，[PEP 342：通过增强生成器实现协同程序]的实现为生成器加入了更多的特性，这意味着生成器还可以完成更多的工作。使用生成