python中sqllite插入numpy數(shù)組到數(shù)據(jù)庫的實現(xiàn)方法
sqllite里面并沒有與numpy的array
類型對應(yīng)的數(shù)據(jù)類型,通常我們都需要將數(shù)組轉(zhuǎn)換為text之后再插入到數(shù)據(jù)庫中,或者以blob
類型來存儲數(shù)組數(shù)據(jù),除此之外我們還有另一種方法,能夠讓我們直接以array
來插入和查詢數(shù)據(jù),實現(xiàn)代碼如下
import sqlite3 import numpy as np import io def adapt_array(arr): out = io.BytesIO() np.save(out, arr) out.seek(0) return sqlite3.Binary(out.read()) def convert_array(text): out = io.BytesIO(text) out.seek(0) return np.load(out) # 當(dāng)插入數(shù)據(jù)的時候?qū)rray轉(zhuǎn)換為text插入 sqlite3.register_adapter(np.ndarray, adapt_array) # 當(dāng)查詢數(shù)據(jù)的時候?qū)ext轉(zhuǎn)換為array sqlite3.register_converter("array", convert_array) #連接數(shù)據(jù)庫 con = sqlite3.connect("test.db", detect_types=sqlite3.PARSE_DECLTYPES) cur = con.cursor() #創(chuàng)建表 cur.execute("create table test (arr array)") #插入數(shù)據(jù) x = np.arange(12).reshape(2,6) cur.execute("insert into test (arr) values (?)", (x, )) #查詢數(shù)據(jù) cur.execute("select arr from test") data = cur.fetchone()[0] print(data) # [[ 0 1 2 3 4 5] # [ 6 7 8 9 10 11]] print(type(data)) # <type 'numpy.ndarray'>
實例代碼看下Python 操作sqlite數(shù)據(jù)庫及保存查詢numpy類型數(shù)據(jù)
# -*- coding: utf-8 -*- ''' Created on 2019年3月6日 @author: Administrator ''' import sqlite3 import numpy as np import io def adapt_array(arr): out = io.BytesIO() np.save(out, arr) out.seek(0) return sqlite3.Binary(out.read()) def convert_array(text): out = io.BytesIO(text) out.seek(0) return np.load(out) # 創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫連接對象 conn = sqlite3.connect('sample_database.db', detect_types=sqlite3.PARSE_DECLTYPES) # 連接到SQLite數(shù)據(jù)庫 ''' sqlite3.PARSE_DECLTYPES 本常量使用在函數(shù)connect()里,設(shè)置在關(guān)鍵字參數(shù)detect_types上面。表示在返回一行值時,是否分析這列值的數(shù)據(jù)類型定義。如果設(shè)置了本參數(shù),就進(jìn)行分析數(shù)據(jù)表列的類型,并返回此類型的對象,并不是返回字符串的形式。 sqlite3.PARSE_COLNAMES 本常量使用在函數(shù)connect()里,設(shè)置在關(guān)鍵字參數(shù)detect_types上面。表示在返回一行值時,是否分析這列值的名稱。如果設(shè)置了本參數(shù),就進(jìn)行分析數(shù)據(jù)表列的名稱,并返回此類型的名稱 ''' # 參數(shù):memory:來創(chuàng)建一個內(nèi)存數(shù)據(jù)庫 # conn = sqlite3.connect(":memory:", detect_types=sqlite3.PARSE_DECLTYPES) # Converts np.array to TEXT when inserting sqlite3.register_adapter(np.ndarray, adapt_array) # Converts TEXT to np.array when selecting sqlite3.register_converter("array", convert_array) x = np.arange(12).reshape(2, 6) # conn = sqlite3.connect(":memory:", detect_types=sqlite3.PARSE_DECLTYPES) cursor = conn.cursor() # 創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫表 cursor.execute("create table test (arr array)") # 插入一行數(shù)據(jù) cursor.execute("insert into test (arr) values (?)", (x,)) # 提交 conn.commit() cursor.execute("select arr from test") data = cursor.fetchone()[0] print(data) ''' [[ 0 1 2 3 4 5] [ 6 7 8 9 10 11]] ''' print(type(data)) ''' <class 'numpy.ndarray'> ''' cursor.close() # 關(guān)閉Cursor conn.close() # 關(guān)閉數(shù)據(jù)庫
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