cursor.continue()的作用
时间: 2024-03-28 14:40:55 浏览: 19
是让游标继续向下遍历数据库中的下一条记录,并触发 onsuccess 事件。如果没有更多的记录,游标将停止遍历。当使用 IndexedDB API 时,我们需要使用游标遍历对象存储区域中的所有记录。在每次迭代中,我们需要通过调用 cursor.continue() 方法来移动游标。这样可以使游标指向下一个记录。如果没有更多记录可用,游标将停止遍历。
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objectStore.openCursor().onsuccess = function(event) { const cursor = event.target.result if (cursor) { console.log(cursor.value) cursor.continue() } }.then() { }
这段代码是用来打开一个 IndexedDB 对象存储空间,并遍历其中的数据,将每一个数据项的值打印到控制台中。其中的 `objectStore` 表示一个 IndexedDB 对象存储空间的引用,`openCursor()` 方法用于返回一个指向该存储空间中数据项的游标,`onsuccess` 事件用于处理游标打开成功后的操作。在 `onsuccess` 的回调函数中,首先获取当前游标所指向的数据项的值并打印到控制台中,然后通过 `continue()` 方法移动游标,继续遍历下一个数据项。至于代码中的 `then()` 方法是多余的,因为 `onsuccess` 已经是一个回调函数了,不需要再额外使用 `then()`。
# 获取游标 cursor = conn.cursor() # 获取所有表名 cursor.execute("show tables") tables = cursor.fetchall() # 遍历每张表格 for table in tables: table_name = table[0] # 查询表格中所有列名 cursor.execute(f"select column_name from information_schema.columns where table_name='{table_name}'") columns = cursor.fetchall() # 判断a和b列是否存在 if ('a',) in columns and ('b',) in columns: continue # 如果a和b列不存在,则增加这两列 cursor.execute(f"alter table `{table_name}` add column a decimal(10,2), add column b decimal(10,2)") # 提交修改并关闭连接 conn.commit() conn.close() 给代码增加多线程
好的,可以使用Python内置的`concurrent.futures`库来实现多线程。代码修改如下:
```python
import pymysql
import concurrent.futures
# 建立连接
conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='password', db='daily')
# 获取所有表名的函数
def get_tables():
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("show tables")
tables = cursor.fetchall()
cursor.close()
return tables
# 遍历每张表格的函数
def process_table(table_name):
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(f"select column_name from information_schema.columns where table_name='{table_name}'")
columns = cursor.fetchall()
if ('a',) in columns and ('b',) in columns:
cursor.close()
return
cursor.execute(f"alter table `{table_name}` add column a decimal(10,2), add column b decimal(10,2)")
cursor.close()
# 使用多线程处理所有表格
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
tables = get_tables()
futures = [executor.submit(process_table, table[0]) for table in tables]
concurrent.futures.wait(futures)
# 提交修改并关闭连接
conn.commit()
conn.close()
```
这段代码使用`get_tables`函数获取所有表名,使用`process_table`函数处理每张表格。然后使用`ThreadPoolExecutor`创建线程池,并发地调用`process_table`函数处理每张表格。最后提交修改并关闭连接。
多线程可以提高程序的并发性和效率,但需要注意线程安全问题,比如避免多个线程同时访问同一个数据库连接。