google = python draw image
import Image
im= Image.new('RGB', (1024, 1024))
im.putdata([(255,0,0), (0,255,0), (0,0,255)])
im.save('test.png')
google = python draw image
import Image
im= Image.new('RGB', (1024, 1024))
im.putdata([(255,0,0), (0,255,0), (0,0,255)])
im.save('test.png')
Mozna by se k tomu dali pouzit js/php funkce json. Ale nevim, jak moc to podporuji jine prohlizece nez Firefox :)
http://www.dpriver.com/pp/sqlformat.htm
SELECT o.partnum,
Sum(o.quantity * p.price),
Count(p.partnum)
FROM orders o,
part p
WHERE o.partnum = p.partnum
GROUP BY o.partnum
HAVING Sum(o.quantity * p.price) > (SELECT Avg(o1.quantity * p1.price)
FROM orders o1,
part p1
WHERE p1.partnum = o1.partnum);
SELECT o.partnum,
Sum(o.quantity * p.price),
Count(p.partnum)
FROM orders o,
part p
WHERE o.partnum = p.partnum
1. To je hlavni dotaz.
2. Ktery potrebujes z nejake duvodu grupovat, podle o.partnum.
3. A having tam je proto, ze pracujes s hodnotami, ktere vznikaji po grupovani. Jakoze where plati pro vyber radku pro grupovani a kdyz grupujes, tak having je takove druhe where, ktere plati pro grupovane radky. Proste, nemuzes do where dat sum(neco), protoze v puvodnich tabulkach ten soucet nemas. Ten muzes ziskat jen pri grupovani.
4. A dva aliasy pro stejne tabulky... Vis, ale v tom druhem selectu muzes pouzit promenne, jak z tech tabulek o,p, tak z o1, p1 a je treba to odlisit. Ten druhy select s tim prvnim nesouvisi. Vysledkem toho selectu je jedine cislo.
Priklad, druhy select rekneme udela prumer cen pro vsechny knihy typu ucebnice. prvni select s group vybira vsechny knihy, ktere maji spolecne tema (anglictina, dejepis, ...), spojuje je pomoci toho group a v having potom to tridi jeste, aby byla cena vetsi nez prumer. Zajima te proste, kolik knih v danem tematu ma vetsi cenu nez prumerna ucebnice. (Takhle, jak to popisuji, je to samozrejme neuzitecne a verim, ze puvodni sql ma vyznam, ale nechce se mi to studovat)