我有以下程序import numpy as npX = np.asarray([ [2,3,4,5,1,1,1],[1,2,3,4,1,1,1],[3,3,3,3,1,1,1]])Nrows=X.shape[0]Ncols1=X.shape[1]cols=np.asarray( [[1,3]])Ncols2=cols.shape[1]Y = np.ndarray(shape=(Nrows,Ncol

这些数据读远远大于写，一般编辑的的操作不是很频繁，直接从数据库中读取所有的分类没有什么问题的。但前台页面显示分类信息的时候，大量的读操作，这些分类信息最好放在缓存中，然后从缓存中读取。难道要获取到数据库的全部分类,然后循环判断是否等于使用select count(1) from t_classify a where a.classify_name = 'xxx' 就可以了。如果你的分类数据有放在缓