with tb2 as( select product_id, uid from (select *, max(date(event_time))over() dt from tb_order_overall where status=1) tb1 left join tb_order_detail using(order_id) left join tb_product_info using(product_id) where tag='零食' and datediff(dt,event_time) between 0 and 89) select product_id, round(cou...

with tb2 as ( select product_id, in_price, price, cnt from( (select * from tb_order_overall where status=1 and date(event_time)>='2021-10-01') as tb1 left join tb_order_detail using(order_id) left join tb_product_info using(product_id)) where shop_id = 901) select a, concat(b,'%') from( (select '...

a = list(input()) b = [a.count(i) for i in a] print(dict(zip(a,b)))

a = {'Allen': ['red', 'blue', 'yellow'],'Tom': ['green', 'white', 'blue'],'Andy': ['black', 'pink']} for i in sorted(a): print("%s's favorite colors are:"%i) for j in a[i]: print(j)

a = tuple(list(range(1,6))) print(a,len(a),sep='\n') b = tuple(list(range(6,11))) c = a+b print(c,len(c),sep='\n')

a=[i for i in range(1,16) if i%13 != 0] for i in a: print(i, end=' ')

思路： ①如何判断连签：用签到日期-日期排序=连签日期（连签日期一致表明连续签到），对连签日期计数即得到连签天数。 ②连签天数以7天一个周期，每个周期里第3天、第7天得3分、7分，其余得1分，用%7进行取余判断。 with tb1 as( select uid, date(in_time) dt, date_sub(date(in_time),interval rank()over(partition by uid order by date(in_time)) day) r from tb_user_log where date(in_time) between '2021-07-07' a...

with tb1 as( select distinct uid, date(in_time) dt, min(date(in_time))over(partition by uid) a from tb_user_log union select distinct uid, date(out_time) dt, min(date(in_time))over(partition by uid) a from tb_user_log ) select date(dt) b, count(uid), round(count(if(a=dt,1,null))/count(uid),2) from t...

a = list(range(1,51)) for i in a: if i%5 ==0: print(i) else: continue

a = list(range(0,20,2)) for j in a: print(j)

a = [i for i in range(10,51)] print(a) print(a[0],a[-1],sep=' ')

a = list('Python') print('Here is the original list:\n{}\n\nThe number that my_list has is:\n{}'.format(a,len(a)))

#思路：用每个用户最早、最晚两个活跃时间与划分标准进行判断并分类即可。 with tb1 as( select uid, date(in_time) dt from tb_user_log union all select uid, date(out_time) dt from tb_user_log) select user_grade, round(count(user_grade)/max(num),2) ratio from ( select count(uid)over() num, case when a<date_sub(c,interval 6 day) and b&gt...

with tb1 as( select uid, date(in_time) dt from tb_user_log union all select uid, date(out_time) dt from tb_user_log) select tb3.dt, round(count(tb4.uid)/count(tb3.uid),2) from (select distinct uid, dt from( select uid, dt, min(dt)over(partition by uid) min_dt from tb1) tb2 where dt=min_dt) tb3 left ...