cur_name%isopen的作用

时间: 2023-12-14 13:05:43 浏览: 94
在 PL/SQL 中,`CUR_NAME%ISOPEN` 是一个游标属性,用于检查游标是否处于打开状态。如果该属性为真,则表示游标处于打开状态,反之则表示游标处于关闭状态。通常情况下,我们需要在使用游标之前打开游标,在使用完毕之后关闭游标。如果游标没有被正确关闭,可能会导致一些不可预测的问题。因此,使用 `CUR_NAME%ISOPEN` 属性可以帮助我们检查游标是否已经正确关闭,以确保程序的正确性和稳定性。
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CREATE OR REPLACE PROCEDURE ANALYZE_TB AS NC_VER VARCHAR2(100); V_SQL VARCHAR2(300); V_TABLENAME VARCHAR2(50); CURSOR CUR_TABLE_TEMP IS SELECT TABLE_NAME FROM USER_TABLES WHERE TEMPORARY = 'Y'; BEGIN SELECT VERSION INTO NC_VER FROM SM_PRODUCT_VERSION WHERE ROWNUM = 1; IF (NC_VER < '5.0') THEN SYS.DBMS_STATS.GATHER_SCHEMA_STATS(OWNNAME => USER, ESTIMATE_PERCENT => 100, METHOD_OPT => 'FOR ALL INDEXED COLUMNS', CASCADE => FALSE); ELSE SYS.DBMS_STATS.GATHER_SCHEMA_STATS(OWNNAME => USER, ESTIMATE_PERCENT => 100, METHOD_OPT => 'FOR ALL INDEXED COLUMNS', CASCADE => TRUE); END IF; --delete temp table statistics OPEN CUR_TABLE_TEMP; LOOP FETCH CUR_TABLE_TEMP INTO V_TABLENAME; EXIT WHEN CUR_TABLE_TEMP%NOTFOUND; V_SQL := 'ANALYZE TABLE ' || V_TABLENAME || ' DELETE STATISTICS '; EXECUTE IMMEDIATE V_SQL; END LOOP; CLOSE CUR_TABLE_TEMP; EXCEPTION WHEN OTHERS THEN IF CUR_TABLE_TEMP%ISOPEN THEN CLOSE CUR_TABLE_TEMP; END IF; DBMS_OUTPUT.PUT_LINE(SQLERRM); END ANALYZE_TB;

这是一个 PL/SQL 存储过程,它的作用是分析数据库中的表并删除临时表的统计信息。首先,它会从 SM_PRODUCT_VERSION 表中获取版本信息,然后根据版本号调用不同的方法分析表的统计信息。对于版本号小于 5.0 的情况,它会调用 SYS.DBMS_STATS.GATHER_SCHEMA_STATS 进行统计信息分析,并将 CASCADE 参数设置为 FALSE;对于版本号大于等于 5.0 的情况,它会将 CASCADE 参数设置为 TRUE。接着,它会打开一个游标 CUR_TABLE_TEMP,查询数据库中所有临时表的表名,然后使用动态 SQL 语句 ANALYZE TABLE ... DELETE STATISTICS 删除这些表的统计信息。最后,它会捕获并处理可能发生的异常,并输出错误信息。

oracle中存储过程定义cur_userItemList OUT CUR_USERITEMLIST参数 CUR_USERITEMLIST游标怎么创建

在Oracle中,游标可以通过以下语法来定义: ``` CURSOR cursor_name IS select_statement; ``` 其中,`cursor_name`是游标的名称,`select_statement`是用于查询数据的SQL语句。在你所提到的存储过程中,`CUR_USERITEMLIST`应该是一个自定义的游标类型,因此需要先定义这个游标类型,然后再在存储过程中使用。 以下是定义`CUR_USERITEMLIST`游标类型的示例代码: ``` CREATE OR REPLACE TYPE CUR_USERITEMLIST AS OBJECT ( item_id NUMBER, item_name VARCHAR2(100), item_price NUMBER ); / CREATE OR REPLACE TYPE CUR_USERITEMLIST_TABLE AS TABLE OF CUR_USERITEMLIST; / ``` 上述代码定义了一个`CUR_USERITEMLIST`对象类型和一个`CUR_USERITEMLIST_TABLE`表类型,后者用于存储多个`CUR_USERITEMLIST`类型的对象。 接下来,在存储过程中定义`cur_userItemList`游标参数时,可以使用以下语法: ``` PROCEDURE my_proc(cur_userItemList OUT CUR_USERITEMLIST_TABLE) IS my_cursor CURSOR FOR SELECT item_id, item_name, item_price FROM items WHERE user_id = cur_user_id; my_items CUR_USERITEMLIST_TABLE := CUR_USERITEMLIST_TABLE(); BEGIN OPEN my_cursor; LOOP FETCH my_cursor BULK COLLECT INTO my_items LIMIT 100; EXIT WHEN my_items.COUNT = 0; cur_userItemList := cur_userItemList MULTISET UNION ALL my_items; END LOOP; CLOSE my_cursor; END; ``` 在上述存储过程中,通过`CURSOR FOR`语法定义了一个游标`my_cursor`,用于查询`items`表中指定用户的商品列表。`BULK COLLECT`语法用于一次性获取多条记录,并将它们存储到一个数组中。最后,使用`MULTISET UNION ALL`将多个`CUR_USERITEMLIST`对象合并成一个`CUR_USERITEMLIST_TABLE`类型的参数。
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帮我解读下这个代码:import csv import os import numpy as np import pandas as pd import pymysql from pymysql import connect # %% # drug_table = pd.read_excel('./data/drug.xlsx') drug_table_an = pd.read_excel('./data/mimiciv_feature_info.xlsx', sheet_name='antibiotic') drug_table_sa = pd.read_excel('./data/mimiciv_feature_info.xlsx', sheet_name='sedatives_and_analgesics') drug_table_co = pd.read_excel('./data/mimiciv_feature_info.xlsx', sheet_name='anticoagulant') prescriptions = pd.read_csv('/data/check_in/EHR_data/MIMIC_III/CSV/PRESCRIPTIONS.csv') item = pd.read_csv('/data/check_in/EHR_data/MIMIC_III/CSV/D_ITEMS.csv') labitem = pd.read_csv('/data/check_in/EHR_data/MIMIC_III/CSV/D_LABITEMS.csv') columns_pre = prescriptions.columns.tolist() columns_item = item.columns.tolist() columns_labitem = labitem.columns.tolist() # drugs = (drug_table['anticoagulant'].to_list()+drug_table['antiplatelet'].to_list())[:-4] drugs = ['barbital' ,'zepam' ,'zolam' ,'zolpidem' ,'propofol' ,'dexmedetomidine' ,'pentobarbital' ,'clonazepam' ,'alprazolam' ,'estazolam' ,'Zolpidem Tartrate'] drug_test_tsv = open('drug_patients_sedative.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') drug_test = csv.writer(drug_test_tsv, delimiter=',') drug_test.writerow(columns_pre) item_test_tsv = open('item_patients_sedative.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') item_test = csv.writer(item_test_tsv, delimiter=',') item_test.writerow(columns_item) labitem_test_tsv = open('labitem_patients_sedative.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') labitem_test = csv.writer(labitem_test_tsv, delimiter=',') labitem_test.writerow(columns_labitem) # import pdb;pdb.set_trace() for drug in drugs: # print(type(drug)) sql = "select * FROM PRESCRIPTIONS where drug like '%"+ drug + "%' or drug_name_poe like '%"+ drug + "%' or drug_name_generic like '%"+ drug + "%'" print(sql) conn = connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root', db='mimiciii') cursor = conn.cursor() cursor.execute(sql) data_tmp = cursor.fetchall() # print(data_tmp is None) if len(data_tmp) != 0: for data_cur in data_tmp: print(data_cur[1], data_cur[2], data_cur[3], data_cur[7], data_cur[8], data_cur[9]) drug_test.writerow(list(data_cur)) # import pdb;pdb.set_trace() for drug in drugs: # print(type(drug)) sql = "select * FROM D_ITEMS where label like '%{}%'" .format(drug) print(sql) conn1 = connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root', db='mimiciii') cursor1 = conn1.cursor() cursor1.execute(sql) data_tmp = cursor1.fetchall() if len(data_tmp) != 0: for data_cur in data_tmp: print(data_cur[1], data_cur[2]) item_test.writerow(list(data_cur)) # import pdb;pdb.set_trace() for drug in drugs: # print(type(drug)) sql = "select * FROM D_LABITEMS where label like '%{}%'" .format(drug) print(sql) conn1 = connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root', db='mimiciii') cursor1 = conn1.cursor() cursor1.execute(sql) data_tmp = cursor1.fetchall() if len(data_tmp) != 0: for data_cur in data_tmp: print(data_cur[1], data_cur[2]) labitem_test.writerow(list(data_cur)) # import pdb;pdb.set_trace() # %% import pandas as pd drug = pd.read_csv('drug_patients_sedative.csv') print(drug.DRUG.unique()) # %% print(drug.DRUG_NAME_POE.unique()) # %% print(drug.DRUG_NAME_GENERIC.unique()) # %%

import requestsfrom html.parser import HTMLParserimport argparsefrom concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor, as_completedimport multiprocessingprefix = "save/"readed_path = multiprocessing.Manager().Queue()cur_path = multiprocessing.Manager().Queue()new_path = multiprocessing.Manager().Queue()lock = multiprocessing.Lock()class MyHttpParser(HTMLParser): def __init__(self): super().__init__() self.tag = [] self.href = "" self.txt = "" def handle_starttag(self, tag, attrs): self.tag.append(tag) if tag == "a": for att in attrs: if att[0] == 'href': self.href = att[1] def handle_endtag(self, tag): if tag == "a" and len(self.tag) > 2 and self.tag[-2] == "div": print("in div, link txt is %s ." % self.txt) print("in div, link url is %s ." % self.href) if not self.href in readed_path.queue: readed_path.put(self.href) new_path.put(self.href) self.tag.pop(-1) def handle_data(self, data): if len(self.tag) >= 1 and self.tag[-1] == "a": self.txt = datadef LoadHtml(path, file_path): if len(file_path) == 0: file_path = "/" url = f"http://{path}{file_path}" try: response = requests.get(url) print(response.status_code, response.reason, response.raw.version) data = response.content.decode("utf-8") if response.status_code == 301: data = response.headers["Location"] if not data in readed_path.queue: new_path.put(data) data = "" return data except Exception as e: print(e.args)def ParseArgs(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("-p", "--path", help="domain name") parser.add_argument("-d", "--deep", type=int, help="recursion depth") args = parser.parse_args() return argsdef formatPath(path): path = path.removeprefix("https://") path = path.removeprefix("http://") path = path.removeprefix("//") return pathdef doWork(path): path = formatPath(path) m = path.find("/") if m == -1: m = len(path) data = LoadHtml(path[:m], path[m:]) with open(prefix + path[:m] + ".html", "w+", encoding="utf-8") as f: f.write(data) parse.feed(data)def work(maxdeep): args = ParseArgs() cur_path.put(formatPath(args.path)) readed_path.put(formatPath(args.path)) parse = MyHttpParser() with ProcessPoolExecutor(max_workers=4) as executor: for i in range(args.deep): size = cur_path.qsize() futures = [executor.submit(doWork, cur_path.get()) for _ in range(size)] for future in as_completed(futures): try: future.result() except Exception as e: print(e) cur_path.queue.clear() while not new_path.empty(): cur_path.put(new_path.get()) print(i)if __name__ == '__main__': work(5)此代码出现Unresolved reference 'parse'

import http.client from html.parser import HTMLParser import argparse from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import multiprocessing.pool prefix = "save/" readed_path = multiprocessing.Manager().list() cur_path = multiprocessing.Manager().list() new_path = multiprocessing.Manager().list() lock = multiprocessing.Lock() class MyHttpParser(HTMLParser): def __init__(self): HTMLParser.__init__(self) self.tag = [] self.href = "" self.txt = "" def handle_starttag(self, tag, attrs): self.tag.append(tag) # print("start tag in list :" + str(self.tag)) if tag == "a": for att in attrs: if att[0] == 'href': self.href = att[1] def handle_endtag(self, tag): if tag == "a" and len(self.tag) > 2 and self.tag[-2] == "div": print("in div, link txt is %s ." % self.txt) print("in div, link url is %s ." % self.href) lock.acquire() if not self.href in readed_path: readed_path.append(self.href) new_path.append(self.href) # print("end tag in list :" + str(self.tag)) lock.release() self.tag.pop(-1) def handle_data(self, data): if len(self.tag) >= 1 and self.tag[-1] == "a": self.txt = data def LoadHtml(path, file_path): if len(file_path) == 0: file_path = "/" conn = http.client.HTTPConnection(path) try: conn.request("GET", file_path) response = conn.getresponse() print(response.status, response.reason, response.version) data = response.read().decode("utf-8") if response.status == 301: data = response.getheader("Location") lock.acquire() new_path.append(data) lock.release() data = "" #print(data) conn.close() return data except Exception as e: print(e.args) def ParseArgs(): # 初始化解析器 parser = argparse.ArgumentParser() # 定义参数 parser.add_argument("-p", "--path", help="域名") parser.add_argument("-d", "--deep", type=int, help="递归深度") # 解析 args = parser.parse_args() return args def formatPath(path): path = path.removeprefix("https://") path = path.removeprefix("http://") path = path.removeprefix("//") return path def doWork(path): path = formatPath(path) m = path.find("/") if m == -1: m = len(path) data = LoadHtml(path[:m], path[m:]) with open(prefix + path[:m] + ".html", "w+", encoding="utf-8") as f: f.write(data) parse.feed(data) def work(deep,maxdeep): if deep > maxdeep: return args = ParseArgs() cur_path.append(formatPath(args.path)) readed_path.append(formatPath(args.path)) parse = MyHttpParser() e = multiprocessing.Pool(4) for i in range(args.deep): size = len(cur_path) e.map(doWork,cur_path) cur_path[:]=[] for p in new_path: cur_path.append(p) new_path[:]=[] print(i)优化此代码能在windows下运行

17:07:28.846]收←◆CPU0.Hello World# ISP code version: b12ddbf0-dirty Build time: May 5 2023 16:43:39 CPU1.UP: [17:07:28.878]收←◆[CPU0] [ispv4]enable pmic of all modules OK [CPU0] [ispv4]enable pmu of all modules OK [CPU0] [ispv4]ddr_bringup_power: ddr_bringup_power start [17:07:29.052]收←◆[CPU0] [ispv4]ddr_boot_proc: ddr total boot time 10622640(ns) [CPU0] [ispv4]ddr_regulator_info: name default_uv cur_uv step use_cnt open_cnt [CPU0] [ispv4]ddr_regulator_info: -------------------------------------------------------------------------- [CPU0] [ispv4]ddr_regulator_info: ddr_vdd 750000 750000 25000 1 2 [CPU0] [ispv4]ddr_regulator_info: ddrphy_vdd1 1800000 1800000 50000 1 2 [CPU0] [ispv4]ddr_regulator_info: ddrphy_vdd2 1120000 1120000 5000 1 3 [CPU0] [ispv4]ddr_regulator_info: ddrphy_vddq 612500 612500 12500 1 2 [CPU0] [ispv4]ddr_info_show: [vendor info] 0x6 [tar freq id] 0x0 [cur freq] 4266 [CPU0] [ispv4]ddr_boot_proc: ddr rw test passed [CPU0] [ispv4]ddr_boot_proc: ddr quick boot passed! [CPU0] [ispv4]ddr_temp_intr_reg: [ddr_temp_intr_reg] proc succ. [[CPU0] [ispv4]Wait FW1 load (timeout=1500.000ms)... CPU0] [ispv4]Wait FW1 load[CPU0] [ispv4]mbox received 15 0 0 1 [CPU0] [ispv4]FW1 load finish. [CPU0] [ispv4]Check DRAM flag pass [CPU0] [ispv4]Boot source: 1 [CPU0] [ispv4]FW load interface: 1 [CPU0] [ispv4][2STAGE_BOOT]clear bss in DRAM(s=0x800 e(2t7idm0e,oeu=t0=x18500100.4030004m,ss)i.z.e.=0x 2[1CbP3U40)] [is[CpPvU40]]m b[oixs prve4c]eNiov ende e1d5 t0o 0s e1nd t[rCaPiUn0i]n g[ idsaptva4.] FW1 load finish[CPU0] [ispv4.]Bo o[tCPU0] [ispv4]Check DRAM flag pass [CPU0] [ispv4]Boot source: 1 [CPU0] [ispv4]FW load interface:t 1 [CPU0] [ispvi4m]e[:2 S1T9A3G3E1_3BuOsO T]clear bss in DRAM(s=0x800e27d0,e=0x80104304,size=0x21b34) [CPU0] [ispv4]No need to send training data. [CPU0] [ispv4]BooMAX TIME:SW IRQ-0(0) PPL-0(0x0) tALGO MAX TIME: FESOF: fe 0.000 ms, be 0.000 ms, FEEOF 0.000 ms, BEEOF 0.000 ms time: 193313us NuttShell (NSH) NuttX-10.1.0 ispv4>  [17:07:29.455]收←◆ 0.147388|CPU0|I|hwl.bwadj| ###isp_device_init: initialize all isp devices 0.147431|CPU0|I|hwl.extd|###ext_device_init: initialize all isp ext devices

import http.clientfrom html.parser import HTMLParserimport argparsefrom concurrent.futures import ThreadPoolExecutorimport threadingprefix = "save/"readed_path = set()cur_path = []new_path = []lock = threading.Lock()cond=threading.Condition()class MyHttpParser(HTMLParser): def __init__(self): HTMLParser.__init__(self) self.tag = [] self.href = "" self.txt = "" def handle_starttag(self, tag, attrs): self.tag.append(tag) # print("start tag in list :" + str(self.tag)) if tag == "a": for att in attrs: if att[0] == 'href': self.href = att[1] def handle_endtag(self, tag): if tag == "a" and len(self.tag) > 2 and self.tag[-2] == "div": print("in div, link txt is %s ." % self.txt) print("in div, link url is %s ." % self.href) if not self.href in readed_path: readed_path.add(self.href) lock.acquire() new_path.append(self.href) lock.release() # print("end tag in list :" + str(self.tag)) self.tag.pop(-1) def handle_data(self, data): if len(self.tag) >= 1 and self.tag[-1] == "a": self.txt = datadef LoadHtml(path, file_path): if len(file_path) == 0: file_path = "/" conn = http.client.HTTPConnection(path) try: conn.request("GET", file_path) response = conn.getresponse() print(response.status, response.reason, response.version) data = response.read().decode("utf-8") if response.status == 301: data = response.getheader("Location") lock.acquire() new_path.append(data) lock.release() data = "" #print(data) conn.close() return data except Exception as e: print(e.args)怎么设置文件的保存路径

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资源摘要信息:"Dash-Website" 1. Python编程语言 Python是一种广泛使用的高级编程语言,以其简洁明了的语法和强大的功能而受到开发者的青睐。Python支持多种编程范式,包括面向对象、命令式、函数式和过程式编程。它的设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法(尤其是使用空格缩进来区分代码块,而不是使用大括号或关键字)。Python解释器和广泛的库支持使其可以广泛应用于Web开发、数据分析、人工智能、科学计算以及更多领域。 2. Dash框架 Dash是一个开源的Python框架,用于构建交互式的Web应用程序。Dash是专门为数据分析和数据科学团队设计的,它允许用户无需编写JavaScript、HTML和CSS就能创建功能丰富的Web应用。Dash应用由纯Python编写,这意味着数据科学家和分析师可以使用他们的数据分析技能,直接在Web环境中创建数据仪表板和交互式可视化。 3. Dash-Website 在给定的文件信息中,"Dash-Website" 可能指的是一个使用Dash框架创建的网站。Dash网站可能是一个用于展示数据、分析结果或者其他类型信息的Web平台。这个网站可能会使用Dash提供的组件,比如图表、滑块、输入框等,来实现复杂的用户交互。 4. Dash-Website-master 文件名称中的"Dash-Website-master"暗示这是一个版本控制仓库的主分支。在版本控制系统中,如Git,"master"分支通常是项目的默认分支,包含了最稳定的代码。这表明提供的压缩包子文件中包含了构建和维护Dash-Website所需的所有源代码文件、资源文件、配置文件和依赖声明文件。 5. GitHub和版本控制 虽然文件信息中没有明确指出,但通常在描述一个项目(例如网站)时,所提及的"压缩包子文件"很可能是源代码的压缩包,而且可能是从版本控制系统(如GitHub)中获取的。GitHub是一个基于Git的在线代码托管平台,它允许开发者存储和管理代码,并跟踪代码的变更历史。在GitHub上,一个项目被称为“仓库”(repository),开发者可以创建分支(branch)来独立开发新功能或进行实验,而"master"分支通常用作项目的主分支。 6. Dash的交互组件 Dash框架提供了一系列的交互式组件,允许用户通过Web界面与数据进行交互。这些组件包括但不限于: - 输入组件,如文本框、滑块、下拉菜单和复选框。 - 图形组件,用于展示数据的图表和可视化。 - 输出组件,如文本显示、下载链接和图像显示。 - 布局组件,如行和列布局,以及HTML组件,如按钮和标签。 7. Dash的部署 创建完Dash应用后,需要将其部署到服务器上以供公众访问。Dash支持多种部署方式,包括通过Heroku、AWS、Google Cloud Platform和其他云服务。部署过程涉及到设置Web服务器、配置数据库(如果需要)以及确保应用运行环境稳定。Dash文档提供了详细的部署指南,帮助开发者将他们的应用上线。 8. 项目维护和贡献 项目如Dash-Website通常需要持续的维护和更新。开发者可能需要添加新功能、修复bug和优化性能。此外,开源项目也鼓励社区成员为其贡献代码或文档。GitHub平台为项目维护者和贡献者提供了一套工具,如Pull Requests、Issues、Wiki和讨论区,以便更高效地协作和沟通。 总结而言,从给定的文件信息来看,“Dash-Website”很可能是一个利用Python语言和Dash框架构建的交互式数据可视化网站,其源代码可能托管在GitHub上,并且有一个名为“Dash-Website-master”的主分支。该网站可能具有丰富的交互组件,支持数据展示和用户互动,并且可以通过各种方式部署到Web服务器上。此外,作为一个开源项目,它可能还涉及到社区维护和协作开发的过程。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本:卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学,2017年。英语。NNT:2017PA066480。电话:01803188HAL ID:电话:01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期:2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院(巴黎)巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者:Ludovic DOS SAntos主管:Patrick GALLINARI联合主管:本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员:先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩