public Map<String, Object> queryOneRow(String sql, List<Object> paras) { Map<String, Object> oneRow = new HashMap<String, Object>(); try { intConnect(); initParas(sql, paras); ResultSet result = stmt.executeQuery(); List<Map<String, Object>> resultList = convertResultSetToMapList(result); if (resultList.size() > 0) { oneRow = resultList.get(0); } } catch (Exception e) { // TODO: handle exception e.printStackTrace(); System.out.println("???queryOneRow????????"+sql+"??"); } finally{ close(); } return oneRow; }

时间: 2024-04-04 16:34:08 浏览: 120
这段代码是用来查询数据库中的一行数据,并将结果以Map形式返回。其中,参数sql表示查询语句,paras表示查询语句中的参数。该方法会将参数设置到PreparedStatement中,并执行查询操作。如果查询结果不为空,则将结果转换为Map形式并返回;否则返回空的Map。该方法使用了try-catch-finally结构,确保在任何情况下都会关闭数据库连接。
相关问题

public List<Map<String, Object>> query(String sql, List<Object> paras){ List<Map<String, Object>> resultList = new ArrayList<Map<String, Object>>(); try { intConnect(); initParas(sql, paras); ResultSet result = stmt.executeQuery(); resultList = convertResultSetToMapList(result); } catch (SQLException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); System.out.println("???query????????"+sql+"??"); } finally{ close(); } return resultList; }

这段代码是用来查询数据库中的多行数据,并将结果集以List<Map<String, Object>>的形式返回。其中,参数sql表示查询语句,paras表示查询语句中的参数。该方法会将参数设置到PreparedStatement中,并执行查询操作。如果查询结果不为空,则将结果转换为List<Map<String, Object>>形式并返回;否则返回空的List。该方法使用了try-catch-finally结构,确保在任何情况下都会关闭数据库连接。

public List<Map<String, Object>> query(String sql) { return query(sql,null); }

这段代码是调用了上一个方法query(String sql, List<Object> paras),并将paras参数设置为null。这样做的目的是为了方便调用者在不需要设置参数的情况下进行查询操作。如果查询语句不需要参数,可以直接调用这个方法。该方法返回一个List<Map<String, Object>>,其中包含了查询结果的所有行和列。
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优化这串代码using Oracle.ManagedDataAccess.Client; public static OracleDbType ConvertOracleDbType(Type type) { switch(type.Name.ToLower()) { case "decimal": return OracleDbType.Decimal; case "string": return OracleDbType.Varchar2; case "datetime": return OracleDbType.Date; default: return OracleDbType.Varchar2; } } public static dynamic InitList(Type type) { switch(type.Name.ToLower()) { case "decimal": return new List<decimal>(); case "string": return new List<string>(); case "datetime": return new List<DateTime>(); default: return new List<string>(); } } public static void AddValue(dynamic list, Type type, object value) { switch(type.Name.ToLower()) { case "decimal": list.Add(Convert.ToDecimal(value)); break; case "string": list.Add(Convert.ToString(value)); break; case "datetime": list.Add(Convert.ToDateTime(value)); break; default: list.Add(Convert.ToString(value)); break; } } public static int BulkCopy(DataTable dataTable) { string connStr = ""; int result = 0; List<string> sql_column = new List<string>(); List<string> sql_para = new List<string>(); List<OracleParameter> paras = new List<OracleParameter>(); foreach(DataColumn column in dataTable.Columns) { sql_column.Add(column.ColumnName); sql_para.Add(":" + column.ColumnName); dynamic list = InitList(column.DataType); foreach(DataRow dr in dataTable.Rows) { AddValue(list, column.DataType, dr[column]); } OracleParameter para = new OracleParameter(column.ColumnName, ConvertOracleDbType(column.DataType)); para.Value = list.ToArray(); paras.Add(para); } using(var connection = new OracleConnection(connStr)) { connection.Open(); string sql = $"insert into {dataTable.TableName}({string.Join(",", sql_column)}) values ({string.Join(",", sql_para)})"; OracleCommand cmd = new OracleCommand(sql, connection); cmd.Parameters.AddRange(paras.ToArray()); cmd.ArrayBindCount = dataTable.Rows.Count; result = cmd.ExecuteNonQuery(); connection.Close(); } return result; }

优化这段代码:import requests import pandas as pd from bs4 import BeautifulSoup from lxml import etree import time import pymysql from sqlalchemy import create_engine from urllib.parse import urlencode # 编码 URL 字符串 start_time = time.time() #计算程序运行时间 def get_one_page(i): try: headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/66.0.3359.181 Safari/537.36' } paras = {'reportTime': '2023-03-23', #可以改报告日期,比如2018-6-30获得的就是该季度的信息 'pageNum': i #页码 } url = 'http://s.askci.com/stock/a/?' + urlencode(paras) response = requests.get(url,headers = headers) if response.status_code == 200: return response.text return None except RequestException: print('爬取失败') def parse_one_page(html): soup = BeautifulSoup(html,'lxml') content = soup.select('#myTable04')[0] #[0]将返回的list改为bs4类型 tbl = pd.read_html(content.prettify(),header = 0)[0] # prettify()优化代码,[0]从pd.read_html返回的list中提取出DataFrame tbl.rename(columns = {'序号':'serial_number', '股票代码':'stock_code', '股票简称':'stock_abbre', '公司名称':'company_name', '省份':'province', '城市':'city', '主营业务收入(201712)':'main_bussiness_income', '净利润(201712)':'net_profit', '员工人数':'employees', '上市日期':'listing_date', '招股书':'zhaogushu', '公司财报':'financial_report', '行业分类':'industry_classification', '产品类型':'industry_type', '主营业务':'main_business'},inplace = True) return tbl def generate_mysql(): conn = pymysql.connect( host='localhost', user='root', password='******', port=3306, charset = 'utf8', db = 'wade') cursor = conn.cursor() sql = 'CREATE TABLE IF NOT EXISTS listed_company (serial_number INT(20) NOT NULL,stock_code INT(20) ,stock_abbre VARCHAR(20) ,company_name VARCHAR(20) ,province VARCHAR(20) ,city VARCHAR(20) ,main_bussiness_income VARCHAR(20) ,net_profit VARCHAR(20) ,employees INT(20) ,listing_date DATETIME(0) ,zhaogushu VARCHAR(20) ,financial_report VARCHAR(20) , industry_classification VARCHAR(20) ,industry_type VARCHAR(100) ,main_business VARCHAR(200) ,PRIMARY KEY (serial_number))' cursor.execute(sql) conn.close() def write_to_sql(tbl, db = 'wade'): engine = create_engine('mysql+pymysql://root:******@localhost:3306/{0}?charset=utf8'.format(db)) try: tbl.to_sql('listed_company2',con = engine,if_exists='append',index=False) # append表示在原有表基础上增加,但该表要有表头 except Exception as e: print(e) def main(page): generate_mysql() for i in range(1,page): html = get_one_page(i) tbl = parse_one_page(html) write_to_sql(tbl) # # 单进程 if __name__ == '__main__': main(178) endtime = time.time()-start_time print('程序运行了%.2f秒' %endtime) # 多进程 from multiprocessing import Pool if __name__ == '__main__': pool = Pool(4) pool.map(main, [i for i in range(1,178)]) #共有178页 emdtime = time.time()-start_time print('程序运行了%.2f秒' %(time.time()-start_time))

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