Python实现将元组中的元素作为参数传入函数的操作

所属分类: 脚本专栏 / python 阅读数: 1068
收藏 0 赞 0 分享

本文由Markdown语法编辑器编辑完成。

1. 需求:

现在有一个Python的需求需要实现:

就是实现连接一次数据库,就能够执行多条SQL语句,而且这个SQL语句是需要通过调用者将每一次执行的参数传入进来,组合成一条完整的SQL语句再去执行。

经过初步研究,传入参数时,通过数组的形式,数组中的每一个元素则是一个元组tuple(因为SQL中需要填入的参数可能是多个,所以需要通过元组的形式传入)。

比如SQL语句的形式为:

basic_sql = ‘SELECT * FROM series se where se.body_part like “%{}%” and se.modality = “{}”'

在这条SQL中,有两个变量需要传入,分别用{}表示,一个是序列的body_part, 一个是序列的modality。准备传入的参数为:

[(‘Chest', ‘CT'), (‘Lung', ‘MRI'), (‘Leg', ‘DR')]等。

希望通过以下的格式化函数,将参数传入:

SELECT * FROM series se where se.body_part like “%{}%” and se.modality = “{}”.format(param1, param2) 这样。

2. 函数实现:

虽然看起来这个需求非常明确,也比较简单。但是实现起来,还是花费了我好长的时间。究其原因,主要的困惑就是如何能够将这个参数传入到SQL中,并且去执行SQL。

2.1 思路一:

在基于需求中提到的那个解决思路,我希望是拼接字符串,将拼接后的整个字符串作为完整的SQL语句,然后执行生成结果。

def execute_multi_sql(self, sql, params_list):
 result_list = []
  try:
   self._db_connection = self._db_connection_pool.connection()
   self._db_cursor = self._db_connection.cursor()
 for params in params_list:
  combined_sql = []
  combined_sql.append(sql)
  combined_sql.append('.format(')
  combined_sql.append(','.join(map(str, params)))
  combined_sql.append(')')
  combined_sql = ''.join(combined_sql)
  logger.debug("executing sql: %s" % combined_sql)
  self._db_cursor.execute(combined_sql)
  result = self._db_cursor.fetchall()
  logger.debug(u"SQL语句已经被执行, 结果是:\n %s" % str(result))
  result_list.append(result)
 except Exception as e:
   logger.exception(u"执行sql语句时,发生了错误: %s", e.message)
   raise
  finally:
   self._db_connection.close()
   return result_list

但是在执行这个函数的时候,会报异常,异常说明是:tuple out of bounds.

以下是问题产生的原因:

2.2 思路二:

通过google搜索,最终找到的解决方案是如下链接所示:

expanding tuples into arguments.

https://stackoverflow.com/questions/1993727/expanding-tuples-into-arguments

from DBUtils.PooledDB import PooledDB
import logging
......

 def execute_multi(self, sql, params_list):
  if not isinstance(params_list, list):
   raise Exception(u'传入参数要求是列表类型,请检查传入参数类型!')
  result_list = []
  try:
   self._db_connection = self._db_connection_pool.connection()
   self._db_cursor = self._db_connection.cursor()

   for params in params_list:
    # 将每一个元组中存的参数传入format中,替换sql中的变量值.
    # 如果数组中的元素不是元组,则sql中只有一个变量需要替换,将参数直接替换.
    if isinstance(params, tuple):
     combined_sql = sql.format(*params)
    else:
     combined_sql = sql.format(params)

    logger.debug("executing sql: %s" % combined_sql)
    self._db_cursor.execute(combined_sql)
    result = self._db_cursor.fetchall()
    logger.debug(u"SQL语句已经被执行, 结果是:\n %s" % str(result))
    if len(result) > 0:
     result_list.append(result)
  except Exception as e:
   logger.exception(u"执行sql语句时,发生了错误: %s", e.message)
   raise
  finally:
   self._db_connection.close()
   return result_list

这段代码中,最主要的修改就是关于处理参数的部分. 由于传入的参数是一个数组,数组中的每一个元素是一个tuple, tuple内的元素个数是由第2个参数sql中需要传入的参数个数对应的。

如上述需求中提到的,传入的sql中需要补充两个参数值,分别是body_part和modality, 因此数组中每一个tuple的长度也是2.

这样通过*tuple的方式,可以依次取出tuple中的每一个元素作为变量,传入前面的sql语句中,组成一个完整的sql语句。

然后再调用db.execute, 便可以获取到查询结果.

补充知识:Python——利用元组作为函数返回值:输出最值和个数

废话不多说,看代码!

# 利用元组作为函数返回值:输出最值和个数
def yuanzu(*xxx):
  i = max(xxx)
  j = min(xxx)
  print("最大值是%s" % i)
  print("最小值是%s" % j)
  l = len(xxx)
  print("长度是{0}".format(l))

yuanzu(1,2,5,6,5)

以上这篇Python实现将元组中的元素作为参数传入函数的操作就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

更多精彩内容其他人还在看

pandas的qcut()方法详解

这篇文章主要介绍了pandas的qcut()方法详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

从列表或字典创建Pandas的DataFrame对象的方法

这篇文章主要介绍了从列表或字典创建Pandas的DataFrame对象的方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

pandas.DataFrame的pivot()和unstack()实现行转列

这篇文章主要介绍了pandas.DataFrame的pivot()和unstack()实现行转列,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
收藏 0 赞 0 分享

pandas中的series数据类型详解

这篇文章主要介绍了pandas中的series数据类型详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

pandas 时间格式转换的实现

这篇文章主要介绍了pandas 时间格式转换的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

python中时间、日期、时间戳的转换的实现方法

这篇文章主要介绍了python中时间、日期、时间戳的转换的实现方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

pandas进行时间数据的转换和计算时间差并提取年月日

这篇文章主要介绍了pandas进行时间数据的转换和计算时间差并提取年月日,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

详解将Pandas中的DataFrame类型转换成Numpy中array类型的三种方法

这篇文章主要介绍了详解将Pandas中的DataFrame类型转换成Numpy中array类型的三种方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

python和c语言的主要区别总结

在本篇文章里小编给各位整理了关于python和c语言的主要区别的相关知识帖内容,有需要的朋友们学习阅读下。
收藏 0 赞 0 分享

选择Python写网络爬虫的优势和理由

在本篇文章里小编给各位整理了一篇关于选择Python写网络爬虫的优势和理由以及相关代码实例,有兴趣的朋友们阅读下吧。
收藏 0 赞 0 分享
查看更多