使用 Python 通过 ODBC 或 JDBC 访问 IRIS 数据库

发布日期： 2024-09-29 阅读量： 作者： 网络

使用 python 通过 odbc 或 jdbc 访问 iris 数据库

字符串问题

我正在使用 python 通过 jdbc（或 odbc）访问 iris 数据库。我想将数据提取到 pandas 数据框中来操作数据并从中创建图表。我在使用 jdbc 时遇到了字符串处理问题。这篇文章旨在帮助其他人遇到同样的问题。或者，如果有更简单的方法来解决这个问题，请在评论中告诉我！

我使用的是 osx，所以我不确定我的问题有多独特。我正在使用 jupyter notebooks，尽管如果您使用任何其他 python 程序或框架，代码通常是相同的。

jdbc 问题

当我从数据库中获取数据时，列描述和任何字符串数据都会作为数据类型java.lang.string返回。如果打印字符串数据，它将看起来像：“(p,a,i,n,i,n,t,h,e,r,e,a,r)”而不是预期的“painintherear”。

这可能是因为当使用 jdbc 获取时，数据类型 java.lang.string 的字符串作为可迭代对象或数组传入。如果您使用的 python-java 桥接器（例如 jaydebeapi、jdbc）未一步自动将 java.lang.string 转换为 python str，则可能会发生这种情况。

相比之下，python 的 str 字符串表示形式将整个字符串作为一个单元。当 python 检索普通 str（例如通过 odbc）时，它不会拆分为单个字符。

jdbc 解决方案

要解决此问题，您必须确保 java.lang.string 正确转换为 python 的 str 类型。您可以在处理获取的数据时显式处理此转换，因此它不会被解释为可迭代或字符列表。

有很多方法可以进行字符串操作；这就是我所做的。

import pandas as pd

import pyodbc

import jaydebeapi
import jpype

def my_function(jdbc_used)

    # some other code to create the connection goes here

    cursor.execute(query_string)

    if jdbc_used:
        # fetch the results, convert java.lang.string in the data to python str
        # (java.lang.string is returned "(p,a,i,n,i,n,t,h,e,r,e,a,r)" convert to str type "painintherear"
        results = []
        for row in cursor.fetchall():
            converted_row = [str(item) if isinstance(item, jpype.java.lang.string) else item for item in row]
            results.append(converted_row)

        # get the column names and ensure they are python strings 
        column_names = [str(col[0]) for col in cursor.description]

        # create the dataframe
        df = pd.dataframe.from_records(results, columns=column_names)

        # check the results
        print(df.head().to_string())

    else:  
        # i was also testing odbc
        # for very large result sets get results in chunks using cursor.fetchmany(). or fetchall()
        results = cursor.fetchall()
        # get the column names
        column_names = [column[0] for column in cursor.description]
        # create the dataframe
        df = pd.dataframe.from_records(results, columns=column_names)

    # do stuff with your dataframe

# oracle # python # git # 可迭代对象

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