2024-09-05

在Python的Masonite框架中,数据库填充通常是指在数据库中自动插入一些初始数据或者根据特定规则生成示例数据。这可以通过编写脚本来完成。以下是一个简单的示例,展示了如何在Masonite中使用ORM(比如Orator)进行数据库填充:




from masonite.orm import Factory
from app.User import User
 
# 创建一个数据库填充工厂
class DatabaseSeeder:
    
    def run(self):
        # 创建一个用户工厂
        factory = Factory(User).create_many(10)  # 创建10个用户实例
        factory.save()  # 保存到数据库中
 
# 在app/factories/Factory.py中定义工厂
class Factory:
    def __init__(self, model_class, count=1):
        self.model_class = model_class
        self.count = count
        self.models = []
    
    def create_many(self, count):
        for _ in range(count):
            self.models.append(self.model_class.create(self._get_model_attributes()))
        return self
    
    def _get_model_attributes(self):
        # 返回模型的属性字典,例如:{'name': 'John Doe', ...}
        return {'name': 'John Doe', 'email': 'john@example.com', 'password': 'secret'}
 
# 在app/User.py模型中,确保有create方法用于创建实例
class User:
    # ... 用户模型的其他代码 ...
    
    @staticmethod
    def create(data):
        # 创建一个新的用户实例并返回
        # 实际代码中需要根据User模型的具体实现来定义这个方法
        return User(**data)

在这个例子中,我们定义了一个DatabaseSeeder类,它有一个run方法,该方法负责创建和保存10个用户实例到数据库中。我们还定义了一个Factory类,它用于创建新的模型实例。在Factory.create_many方法中,我们调用了模型的create方法来生成实例,并将它们存入列表中。

在实际应用中,你需要根据你的模型和需求来定制这些代码。记得在运行数据库填充脚本之前,需要确保你的数据库迁移已经完成,并且你的应用配置文件中已经正确设置了数据库连接信息。

2024-09-05



import pymongo
from scrapy.exceptions import DropItem
 
class MongoPipeline(object):
    collection_name = 'scrapy_items'
 
    def __init__(self, mongo_uri, mongo_db):
        self.mongo_uri = mongo_uri
        self.mongo_db = mongo_db
 
    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        return cls(
            mongo_uri=crawler.settings.get('MONGO_URI'),
            mongo_db=crawler.settings.get('MONGO_DATABASE', 'items_db')
        )
 
    def open_spider(self, spider):
        self.client = pymongo.MongoClient(self.mongo_uri)
        self.db = self.client[self.mongo_db]
 
    def close_spider(self, spider):
        self.client.close()
 
    def process_item(self, item, spider):
        valid = True
        for field in item.fields:
            if field in item and item[field] is None:
                valid = False
                raise DropItem(f"Missing {field}")
        if valid:
            self.db[self.collection_name].update_one({'url': item['url']}, 
                                                     {'$set': dict(item)}, 
                                                     upsert=True)
            return item
        else:
            raise DropItem("Invalid item found: %s" % item)

这段代码实现了一个MongoDB的Pipeline,用于将爬虫的数据存储到MongoDB数据库中。它首先从配置文件中获取MongoDB的连接信息,然后在爬虫开始和结束时建立和关闭MongoDB的连接。在爬取的过程中,每当有item通过这个Pipeline时,它都会检查是否有缺失的字段,如果有,则抛弃该item;如果没有缺失字段,则将item存储到MongoDB中。这个Pipeline类使用了Scrapy提供的一些方法,如from_crawleropen_spider,这使得它更容易与Scrapy结合使用。

2024-09-05

要在Python中安装cx_Oracle库并连接到Oracle数据库,你需要先确保你的系统上安装了Oracle客户端库,因为cx_Oracle是依赖Oracle客户端库的。以下是安装和连接的步骤:

  1. 安装Oracle客户端库:

    • 对于Windows,你可以从Oracle官网下载Instant Client并解压到某个目录。然后设置环境变量PATH,添加Oracle客户端的sdknetwork目录路径。
    • 对于Linux,你可以通过包管理器安装对应的Oracle客户端软件包。
  2. 安装cx_Oracle模块:

    
    
    
    pip install cx_Oracle
  3. 使用Python连接Oracle数据库:

    
    
    
    import cx_Oracle
     
    # 连接字符串的格式为:用户名/密码@数据库主机IP:端口/服务名
    connection_str = 'user/password@127.0.0.1:1521/orcl'
     
    # 建立连接
    conn = cx_Oracle.connect(connection_str)
     
    # 创建游标
    cursor = conn.cursor()
     
    # 执行SQL语句
    cursor.execute("SELECT * FROM your_table")
     
    # 获取查询结果
    rows = cursor.fetchall()
     
    for row in rows:
        print(row)
     
    # 关闭游标和连接
    cursor.close()
    conn.close()

请确保替换连接字符串中的user, password, 127.0.0.1, 1521, 和 orcl为你的实际Oracle数据库的用户名、密码、主机IP、端口和服务名。如果你的Oracle数据库运行在非默认端口或使用TNS名称,请相应修改连接字符串。

2024-09-05

报错解释:

DPY-3016 是 Oracle 数据库的 Python 驱动 cx\_Oracle 在使用 Pyinstaller 打包时遇到的一个错误。这个错误通常表示在打包的可执行文件中,Oracle 客户端库没有被正确发现或加载。

解决方法:

  1. 确保 Oracle 客户端已经安装在你的系统上。
  2. 在打包时,使用 --add-data 参数将 Oracle 客户端的库文件包含进打包的可执行文件中。例如:

    
    
    
    pyinstaller --add-data "C:\oracle\product\12.1.0\client_1\bin;bin" your_script.py

    注意:路径 "C:\oracle\product\12.1.0\client\_1\bin" 是 Oracle 客户端库的位置,你需要根据你的实际安装路径进行替换,同时 "bin" 是你打包后的可执行文件内部目录名称,你可以根据需要自定义。

  3. 如果你使用的是环境变量来定位 Oracle 客户端库,确保打包后的程序能够读取这些环境变量。
  4. 在你的 Python 脚本中,可以使用 os.environ['PATH'] 来手动添加 Oracle 客户端库的路径,例如:

    
    
    
    import os
    os.environ['PATH'] += os.pathsep + 'C:\\oracle\\product\\12.1.0\\client_1\\bin'
  5. 如果问题依旧存在,可以尝试在打包脚本中使用 analysis 钩子函数,手动添加 Oracle 库文件的路径到打包过程中。

确保在打包之前,你已经充分了解 Oracle 客户端库的依赖和打包过程中的注意事项,以上步骤可以帮助你解决 DPY-3016 错误。

2024-09-05

在Python 3.4及以上版本,可以使用内置的enum模块来创建枚举类型。枚举是一种特殊的类,其中每个元素都是唯一的成员。

下面是一个使用enum模块创建枚举的例子:




from enum import Enum
 
class Color(Enum):
    RED = 1
    GREEN = 2
    BLUE = 3
 
# 使用枚举
def print_color(color):
    if color == Color.RED:
        print("Red")
    elif color == Color.GREEN:
        print("Green")
    elif color == Color.BLUE:
        print("Blue")
 
print_color(Color.RED)  # 输出: Red
print_color(Color.GREEN)  # 输出: Green
print_color(Color.BLUE)  # 输出: Blue

在这个例子中,我们定义了一个名为Color的枚举类,其中包含三个成员:REDGREENBLUE。每个成员都有一个唯一的值,这些值可以是整数或者其他不同的类型。在print_color函数中,我们通过比较枚举成员来决定打印什么颜色。这种方式使得代码更加清晰和易于维护。

2024-09-05



import sqlite3
 
# 连接到SQLite数据库
# 数据库文件是test.db,如果文件不存在,会自动在当前目录创建:
conn = sqlite3.connect('test.db')
 
# 创建一个Cursor:
cursor = conn.cursor()
 
# 执行一条SQL语句,创建user表:
cursor.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS user (id VARCHAR(20) PRIMARY KEY, name VARCHAR(20))')
 
# 关闭Cursor:
cursor.close()
 
# 关闭连接:
conn.close()

这段代码演示了如何在Python中使用sqlite3库来连接SQLite数据库,创建一个名为user的表,其中包含idname两个字段。如果表已经存在,则不会重复创建。最后,代码关闭了Cursor和数据库连接。

2024-09-05

Python3的uuid模块提供了一个生成UUID的函数,以及一组处理UUID的类。

  1. 生成一个随机的UUID



import uuid
 
print(uuid.uuid4())
  1. 生成一个基于时间戳和主机ID的UUID



import uuid
 
print(uuid.uuid1())
  1. 将UUID转换为字符串



import uuid
 
uuid_obj = uuid.uuid4()
print(str(uuid_obj))
  1. 将字符串转换为UUID



import uuid
 
uuid_str = "076bf41e-8179-489e-89a5-b8456ced29c2"
uuid_obj = uuid.UUID(uuid_str)
print(uuid_obj)
  1. 比较两个UUID



import uuid
 
uuid_a = uuid.uuid4()
uuid_b = uuid.uuid4()
 
print(uuid_a == uuid_b)
print(uuid_a < uuid_b)
  1. 获取UUID的16个字节形式



import uuid
import binascii
 
uuid_obj = uuid.uuid4()
bytes_uuid = uuid_obj.bytes
print(bytes_uuid)
print(binascii.hexlify(bytes_uuid))

以上就是Python3中uuid模块的基本使用方法。

2024-09-05



import sqlite3
 
# 连接到数据库(如果不存在,会自动创建)
conn = sqlite3.connect('example.db')
 
# 创建一个Cursor对象
cursor = conn.cursor()
 
# 执行SQL语句,插入新的行
cursor.execute("INSERT INTO stocks VALUES ('2006-01-05', 'BUY', 'RHAT', 100, 35.14)")
 
# 提交事务
conn.commit()
 
# 关闭Cursor和Connection
cursor.close()
conn.close()

这段代码演示了如何使用Python的sqlite3库连接到一个SQLite数据库,创建一个Cursor对象,并使用INSERT语句向表中插入数据。在插入数据后,它提交了事务并关闭了Cursor和Connection对象。

2024-09-05

在南大通用数据库GBase 8a中,用户可以通过创建外部函数(UDF)来扩展数据库的功能,以支持更复杂的计算或操作。

以下是一个简单的例子,演示如何在GBase 8a中创建一个外部函数。

创建C语言外部函数

首先,你需要有C语言编程基础,并且需要安装GBase 8a的开发包和编译器。




// example.c
#include <gbase_api.h>
 
GS_UDF_EXPORT gs_uint32_t example_udf(gs_sp_t tname, gs_uint32_t flags,
                                      gs_sp_t result, gs_int32_t *result_length,
                                      gs_sp_tf_args args, gs_int32_t arg_count) {
    // 设置结果为'Hello, GBase!'
    strcpy((char*)result, "Hello, GBase!");
    *result_length = strlen((const char*)result);
    return 0;
}
 
GS_UDF_EXPORT gs_uint32_t gbase_8a_version() {
    return GS_API_VERSION;
}

编译这个C程序,并将生成的.so或.dll文件放置到GBase服务器的相应目录中。




CREATE FUNCTION example_udf RETURNS STRING SONAME 'example.so';

创建Python外部函数

如果你更熟悉Python,也可以使用GBase 8a的Python接口来创建外部函数。

首先,安装GBase的Python驱动包,然后编写Python脚本。




# example.py
import gbase_python
 
def example_udf(tname, flags, result, result_length, args, arg_count):
    result.set_value('Hello, GBase!')
 
gbase_python.register('example_udf', example_udf)

在GBase服务器上运行这个Python脚本。




CREATE FUNCTION example_udf RETURNS STRING LANGUAGE PYTHON NAME 'example.py';

以上代码展示了如何在GBase 8a中创建一个简单的外部函数,并通过SQL语句进行调用。具体的安装和配置过程可能会根据GBase 8a的版本和具体环境有所不同,请参考相应的官方文档。

2024-09-05



import sqlite3
 
# 连接到SQLite数据库(如果不存在则在当前目录创建)
conn = sqlite3.connect('example.db')
cursor = conn.cursor()
 
# 创建表
cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS stocks
               (date text, trans text, symbol text, qty real, price real)''')
 
# 插入数据
cursor.execute("INSERT INTO stocks VALUES ('2020-01-05', 'BUY', 'RHAT', 100, 35.14)")
 
# 查询数据
cursor.execute("SELECT * FROM stocks")
rows = cursor.fetchall()
for row in rows:
    print(row)
 
# 更新数据
cursor.execute("UPDATE stocks SET price = 50.00 WHERE symbol = 'RHAT'")
 
# 删除数据
cursor.execute("DELETE FROM stocks WHERE symbol = 'RHAT'")
 
# 提交事务
conn.commit()
 
# 关闭连接
conn.close()

这段代码展示了如何在Python中使用sqlite3库进行基本的数据库操作,包括创建表、插入数据、查询数据、更新数据和删除数据。在实际应用中,你需要根据自己的数据库结构和需求来修改SQL语句。