typ := reflect.TypeOf(Method{})如何获得结构体中`bson:"tableName"`中的值

时间: 2024-10-16 16:05:42 浏览: 23
在Go语言中,`reflect`包提供了一种反射机制,可以让你在运行时检查和操作程序结构。但是,`reflect.TypeOf()`函数主要用于获取类型的描述信息,而不是直接访问结构体字段的值,尤其是那些不在公共接口或结构体内的特殊标记(如`bson:"tableName"`)。 `bson`是一个用于序列化JSON和BSON的数据包,它通常用于MongoDB集成,通过自定义编码器`json.Marshaler`和`bson.Marshaler`来处理这些注解。如果想要获取`"tableName"`这样的`bson`注解的值,你需要: 1. 定义一个结构体,比如`MyStruct`,并且添加`bson:"tableName"`的标签。 ```go type MyStruct struct { Name string `bson:"tableName"` } ``` 2. 使用`encoding/bson`包提供的特定函数,如`bson.Tag.Get`来获取注解值,而不是`reflect`. ```go package main import ( "encoding/bson" ) func getTableName(s interface{}) string { tags := bson.MapTypeOf(s).FieldByName("Name").Tags.Get("bson") return tags } func main() { var myStruct MyStruct // 初始化myStruct... tableName := getTableName(&myStruct) println(tableName) } ``` 在这个例子中,`getTableName`函数会找到`MyStruct`的`Name`字段,并提取`bson:"tableName"`部分的值。 注意,这个方法假设`MyStruct`有一个`Name`字段,并且它的`bson`标签已经被设置。如果没有这样做,`bson.MapTypeOf`将无法找到相应的字段,`Get`方法也会返回空字符串。
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grant execute on dbms_crypto to system; declare input_string VARCHAR2 (200) := 'Secret Message'; output_string VARCHAR2(2000); encrypted_raw RAW(2000); decrypted_raw RAW(2000); num_key_bytes NUMBER := 256/8; key_bytes_raw RAW(32); encryption_type PLS_INTEGER := DBMS_CRYPTO.ENCRYPT_AES256 + DBMS_CRYPTO.CHAIN_CBC + DBMS_CRYPTO.PAD_PKCS5; begin DBMS_OUTPUT.PUT_LINE(input_string); key_bytes_raw := DBMS_CRYPTO.RANDOMBYTES(num_key_bytes); encrypted_raw := DBMS_CRYPTO.ENCRYPT ( src => UTL_I18N.STRING_TO_RAW(input_string, 'AL32UTF8'), typ => encryption_type, key => key_bytes_raw ); decrypted_raw := DBMS_CRYPTO.DECRYPT ( src => encrypted_raw, typ => encryption_type, key => key_bytes_raw ); output_string := UTL_I18N.RAW_TO_CHAR(decrypted_raw, 'AL32UTF8'); DBMS_OUTPUT.PUT_LINE(output_string); end; declare l_src_data varchar2(20); l_type pls_integer :=DBMS_CRYPTO.ENCRYPT_AES128 + DBMS_CRYPTO.CHAIN_CBC + DBMS_CRYPTO.PAD_PKCS5; l_key varchar2(20) :='0123456789123456'; l_encval raw(2000); CURSOR secret_cursor IS select phonenumber from customer; begin OPEN secret_cursor; LOOP FETCH secret_cursor INTO l_src_data; l_encval :=dbms_crypto.encrypt( src=>utl_i18n.string_to_raw(l_src_data,'AL32UTF8'), typ=>l_type, key=>utl_i18n.string_to_raw(l_key,'AL32UTF8')); DBMS_OUTPUT.PUT_LINE (l_encval); EXIT WHEN secret_cursor%NOTFOUND; END LOOP; CLOSE secret_cursor; end; declare ;_src_data row(100) :=hextoraw("190248129038903853275ijdkvjkad'); l_type pls_integer :=dbms_crypto.encrypt_aes128+ + DBMS_CRYPTO.CHAIN_CBC + DBMS_CRYPTO.PAD_PKCS5; l_key varchar2(20) :='0123456789123456'; l_decval raw(200); begin l_decval :=dbms_crypto.decrypt( src=>l_src_data, typ=>l_type, key=>utl_i18n.string_to_raw(l_key,'AL32UTF8')); end; SELECT Price FROM PRODUCT WHERE ProductID = 5;修正这一段代码

grant execute on dbms_crypto to system; -- 第一个代码块 declare input_string VARCHAR2 (200) := 'Secret Message'; output_string VARCHAR2(2000); encrypted_raw RAW(2000); decrypted_raw RAW(2000); num_key_bytes NUMBER := 256/8; key_bytes_raw RAW(32); encryption_type PLS_INTEGER := DBMS_CRYPTO.ENCRYPT_AES256 + DBMS_CRYPTO.CHAIN_CBC + DBMS_CRYPTO.PAD_PKCS5; begin DBMS_OUTPUT.PUT_LINE(input_string); key_bytes_raw := DBMS_CRYPTO.RANDOMBYTES(num_key_bytes); encrypted_raw := DBMS_CRYPTO.ENCRYPT(src => UTL_I18N.STRING_TO_RAW(input_string, 'AL32UTF8'), typ => encryption_type, key => key_bytes_raw); decrypted_raw := DBMS_CRYPTO.DECRYPT(src => encrypted_raw, typ => encryption_type, key => key_bytes_raw); output_string := UTL_I18N.RAW_TO_CHAR(decrypted_raw, 'AL32UTF8'); DBMS_OUTPUT.PUT_LINE(output_string); end; -- 第二个代码块 declare l_src_data varchar2(20); l_type pls_integer := DBMS_CRYPTO.ENCRYPT_AES128 + DBMS_CRYPTO.CHAIN_CBC + DBMS_CRYPTO.PAD_PKCS5; l_key varchar2(20) := '0123456789123456'; l_encval raw(2000); cursor secret_cursor is select phonenumber from customer; begin open secret_cursor; loop fetch secret_cursor into l_src_data; exit when secret_cursor%notfound; l_encval := dbms_crypto.encrypt(src => utl_i18n.string_to_raw(l_src_data,'AL32UTF8'), typ => l_type, key => utl_i18n.string_to_raw(l_key,'AL32UTF8')); dbms_output.put_line(l_encval); end loop; close secret_cursor; end; -- 第三个代码块 declare l_src_data raw(100) := hextoraw('190248129038903853275ijdkvjkad'); l_type pls_integer := DBMS_CRYPTO.ENCRYPT_AES128 + DBMS_CRYPTO.CHAIN_CBC + DBMS_CRYPTO.PAD_PKCS5; l_key varchar2(20) := '0123456789123456'; l_decval raw(200); begin l_decval := dbms_crypto.decrypt(src => l_src_data, typ => l_type, key => utl_i18n.string_to_raw(l_key,'AL32UTF8')); end; -- SQL 查询语句 SELECT Price FROM PRODUCT WHERE ProductID = 5;declare * ERROR at line 18: ORA-06550: line 18, column 1: PLS-00103: Encountered the symbol "DECLARE"报错

修改以下代码,使程序能正常运行: import pandas as pdfrom statsmodels.tsa.arima.model import ARIMAfrom pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Lineweather1 = pd.read_csv('weather.csv', encoding='gb18030')weather2 = pd.read_csv('weather2.csv', encoding='gb18030')weather = pd.concat([weather1, weather2], ignore_index=True)# 将日期作为索引weather.set_index('日期', inplace=True)# 将气温转换为时间序列ts_high = pd.Series(weather['最高气温'].values, index=weather.index)ts_low = pd.Series(weather['最低气温'].values, index=weather.index)# 拟合ARIMA模型model_high = ARIMA(ts_high, order=(3, 1, 1)).fit()model_low = ARIMA(ts_low, order=(3, 1, 1)).fit()# 预测2023年的气温pred_high = model_high.predict('2023-01-01', '2023-12-31', dynamic=True)pred_low = model_low.predict('2023-01-01', '2023-12-31', dynamic=True)# 将预测结果合并到原始数据中weather_pred = pd.DataFrame({'最高气温': pred_high, '最低气温': pred_low}, index=pred_high.index)weather = pd.concat([weather, weather_pred], axis=0)line = Line()line.add_xaxis(weather.index)line.add_yaxis('最高气温', weather['最高气温'])line.add_yaxis('最低气温', weather['最低气温'])line.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='2023年气温预测'), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='日期'), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='气温(℃)'), legend_opts=opts.LegendOpts(pos_right='10%'))line.render('weathers5.html')print('2023年最高气温预测:')print(weather['最高气温'].loc['2023-01-01':'2023-12-31'])print('2023年最低气温预测:')print(weather['最低气温'].loc['2023-01-01':'2023-12-31']) 报的错误:ValueWarning: A date index has been provided, but it has no associated frequency information and so will be ignored when e.g. forecasting.

修改以下代码,使其能正常运行: import pandas as pd from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA from pyecharts.charts import Line from pyecharts import options as opts # 读取数据 data1 = pd.read_csv('weather.csv') data2 = pd.read_csv('weatherw.csv') # 将数据合并 data = pd.concat([data1, data2], ignore_index=True) # 将日期转换为时间戳 data['日期'] = pd.to_datetime(data['日期']) # 将数据按日期排序 data = data.sort_values(by='日期') # 将最高气温和最低气温数据转换为列表 high = data['最高气温'].tolist() low = data['最低气温'].tolist() # 建立ARIMA模型,预测2023年每一天的最高气温和最低气温 model_high = ARIMA(high, order=(1, 1, 1)).fit() model_low = ARIMA(low, order=(1, 1, 1)).fit() predict_high = model_high.predict(start=len(high), end=len(high) + 364, typ='levels') predict_low = model_low.predict(start=len(low), end=len(low) + 364, typ='levels') # 将预测结果转换为DataFrame格式 predict = pd.DataFrame({ '日期': pd.date_range(start='2023-01-01', end='2023-12-31'), '最高气温': predict_high, '最低气温': predict_low }) # 将预测结果保存到文件中 predict.to_csv('predict.csv', index=False) # 绘制折线图 line = Line() line.add_xaxis(predict['日期'].dt.strftime('%Y-%m-%d').tolist()) line.add_yaxis('最高气温', predict['最高气温'].tolist()) line.add_yaxis('最低气温', predict['最低气温'].tolist()) line.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='2023年气温预测折线图')) line.render('predict.html') 报错:FutureWarning: Unknown keyword arguments: dict_keys(['typ']).Passing unknown keyword arguments will raise a TypeError beginning in version 0.15. warnings.warn(msg, FutureWarning)

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom statsmodels.tsa.arima_model import ARIMAfrom sklearn.metrics import mean_squared_errorimport pymysqlimport time, osimport reimport requestsimport urllibfrom datetime import datetimefrom statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf# 导入模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom statsmodels.tsa.arima_model import ARIMAfrom sklearn.metrics import mean_squared_errorimport pymysqlfrom datetime import datetimefrom statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf# 连接数据库connect = pymysql.connect(host='localhost', # 本地数据库 user='root', password='123456', port=3306, charset='utf8', database='sheji') # 数据库名称cur = connect.cursor()# 读取数据try: select_sqli = "SELECT time,xiaoliang FROM sale where chexing='海豚';" cur.execute(select_sqli) data = pd.DataFrame(cur.fetchall(), columns=['time', 'xiaoliang'])except Exception as e: print("读取数据失败:", e)else: print("读取数据成功")# 转换时间格式data['time'] = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m')data = data.set_index('time')diff_data = data.diff().dropna()# 绘制自相关图和偏自相关图plot_acf(diff_data)plot_pacf(diff_data)# 确定 ARIMA 模型的参数p = 1d = 1q = 1model = ARIMA(data, order=(p, d, q))model_fit = model.fit(disp=0)# 预测销量y_pred = model_fit.predict(len(data), len(data) + 11, typ='levels')# 绘制预测结果plt.plot(data)plt.plot(y_pred, color='red')plt.show()# 关闭数据库连接cur.close()connect.close()请将这段代码改为移动平均模型

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