{ "paras": [{ "name": "a", "type": "int" },{ "name": "b", "type": "int" } ], "exper": [ "a-b>10" ] }

这是一个JSON格式的数据，其中包含了两个参数a和b，它们的类型都是整型。exper是一个列表，其中包含了一个条件表达式"a-b>10"。这个JSON数据可能是用于某个API的请求参数或者响应结果。根据这个JSON数据，我们可以猜测这个API可能是用于比较a和b的差值是否大于10，并返回比较结果。具体的实现方式需要查看API的文档或者代码。

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优化这串代码using Oracle.ManagedDataAccess.Client; public static OracleDbType ConvertOracleDbType(Type type) { switch(type.Name.ToLower()) { case "decimal": return OracleDbType.Decimal; case "string": return OracleDbType.Varchar2; case "datetime": return OracleDbType.Date; default: return OracleDbType.Varchar2; } } public static dynamic InitList(Type type) { switch(type.Name.ToLower()) { case "decimal": return new List<decimal>(); case "string": return new List<string>(); case "datetime": return new List<DateTime>(); default: return new List<string>(); } } public static void AddValue(dynamic list, Type type, object value) { switch(type.Name.ToLower()) { case "decimal": list.Add(Convert.ToDecimal(value)); break; case "string": list.Add(Convert.ToString(value)); break; case "datetime": list.Add(Convert.ToDateTime(value)); break; default: list.Add(Convert.ToString(value)); break; } } public static int BulkCopy(DataTable dataTable) { string connStr = ""; int result = 0; List<string> sql_column = new List<string>(); List<string> sql_para = new List<string>(); List<OracleParameter> paras = new List<OracleParameter>(); foreach(DataColumn column in dataTable.Columns) { sql_column.Add(column.ColumnName); sql_para.Add(":" + column.ColumnName); dynamic list = InitList(column.DataType); foreach(DataRow dr in dataTable.Rows) { AddValue(list, column.DataType, dr[column]); } OracleParameter para = new OracleParameter(column.ColumnName, ConvertOracleDbType(column.DataType)); para.Value = list.ToArray(); paras.Add(para); } using(var connection = new OracleConnection(connStr)) { connection.Open(); string sql = $"insert into {dataTable.TableName}({string.Join(",", sql_column)}) values ({string.Join(",", sql_para)})"; OracleCommand cmd = new OracleCommand(sql, connection); cmd.Parameters.AddRange(paras.ToArray()); cmd.ArrayBindCount = dataTable.Rows.Count; result = cmd.ExecuteNonQuery(); connection.Close(); } return result; }

以下是可以优化的几点：

1. 在每个方法内部都使用了 switch 语句，可以将其封装成一个字典，避免每次都进行判断。

2. InitList 方法中每个 case 的返回值类型都是相同的，可以直接将返回值类型写在方法签名中，避免使用 dynamic。

3. 在 AddValue 方法中，default 分支中的类型应该与 InitList 方法中的对应类型一致。

4. 在 BulkCopy 方法中，使用了多个 List 来存储数据，可以考虑使用字典或者自定义的类来存储，使代码更加简洁易懂。

5. 连接字符串 connStr 并没有赋值，需要在实际应用中进行赋值。

6. 在 using 语句中打开了连接，在执行完 SQL 后应该使用 using 语句自动关闭连接，避免出现连接泄露的问题。

优化后的代码如下：

using Oracle.ManagedDataAccess.Client;
public static class OracleHelper
{
    private static readonly Dictionary<string, OracleDbType> TypeDict = new Dictionary<string, OracleDbType>()
    {
        {"decimal", OracleDbType.Decimal},
        {"string", OracleDbType.Varchar2},
        {"datetime", OracleDbType.Date}
    };

    public static OracleDbType ConvertOracleDbType(Type type)
    {
        string typeName = type.Name.ToLower();
        return TypeDict.ContainsKey(typeName) ? TypeDict[typeName] : OracleDbType.Varchar2;
    }

    public static List<T> InitList<T>()
    {
        if (typeof(T) == typeof(decimal))
        {
            return new List<T>() as List<T>;
        }
        else if (typeof(T) == typeof(string))
        {
            return new List<T>() as List<T>;
        }
        else if (typeof(T) == typeof(DateTime))
        {
            return new List<T>() as List<T>;
        }
        else
        {
            return new List<T>() as List<T>;
        }
    }

    public static void AddValue<T>(List<T> list, object value)
    {
        if (typeof(T) == typeof(decimal))
        {
            list.Add(Convert.ToDecimal(value));
        }
        else if (typeof(T) == typeof(string))
        {
            list.Add(Convert.ToString(value));
        }
        else if (typeof(T) == typeof(DateTime))
        {
            list.Add(Convert.ToDateTime(value));
        }
        else
        {
            list.Add(Convert.ToString(value) as T);
        }
    }

    public static int BulkCopy(DataTable dataTable)
    {
        string connStr = ""; // 这里需要替换为实际的连接字符串
        int result = 0;
        List<string> sql_column = new List<string>();
        List<string> sql_para = new List<string>();
        Dictionary<string, List<object>> dataDict = new Dictionary<string, List<object>>();

        foreach (DataColumn column in dataTable.Columns)
        {
            sql_column.Add(column.ColumnName);
            sql_para.Add(":" + column.ColumnName);
            List<object> list = InitList<object>();
            foreach (DataRow dr in dataTable.Rows)
            {
                AddValue(list, dr[column]);
            }
            dataDict.Add(column.ColumnName, list);
        }

        using (var connection = new OracleConnection(connStr))
        {
            connection.Open();
            string sql = $"insert into {dataTable.TableName}({string.Join(",", sql_column)}) values ({string.Join(",", sql_para)})";
            OracleCommand cmd = new OracleCommand(sql, connection);

            foreach (var kvp in dataDict)
            {
                OracleParameter para = new OracleParameter(kvp.Key, ConvertOracleDbType(dataTable.Columns[kvp.Key].DataType));
                para.Value = kvp.Value.ToArray();
                cmd.Parameters.Add(para);
            }

            cmd.ArrayBindCount = dataTable.Rows.Count;
            result = cmd.ExecuteNonQuery();
        }

        return result;
    }
}

优化这段代码：import requests import pandas as pd from bs4 import BeautifulSoup from lxml import etree import time import pymysql from sqlalchemy import create_engine from urllib.parse import urlencode # 编码 URL 字符串 start_time = time.time() #计算程序运行时间 def get_one_page(i): try: headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/66.0.3359.181 Safari/537.36' } paras = {'reportTime': '2023-03-23', #可以改报告日期，比如2018-6-30获得的就是该季度的信息 'pageNum': i #页码 } url = 'http://s.askci.com/stock/a/?' + urlencode(paras) response = requests.get(url,headers = headers) if response.status_code == 200: return response.text return None except RequestException: print('爬取失败') def parse_one_page(html): soup = BeautifulSoup(html,'lxml') content = soup.select('#myTable04')[0] #[0]将返回的list改为bs4类型 tbl = pd.read_html(content.prettify(),header = 0)[0] # prettify()优化代码,[0]从pd.read_html返回的list中提取出DataFrame tbl.rename(columns = {'序号':'serial_number', '股票代码':'stock_code', '股票简称':'stock_abbre', '公司名称':'company_name', '省份':'province', '城市':'city', '主营业务收入(201712)':'main_bussiness_income', '净利润(201712)':'net_profit', '员工人数':'employees', '上市日期':'listing_date', '招股书':'zhaogushu', '公司财报':'financial_report', '行业分类':'industry_classification', '产品类型':'industry_type', '主营业务':'main_business'},inplace = True) return tbl def generate_mysql(): conn = pymysql.connect( host='localhost', user='root', password='******', port=3306, charset = 'utf8', db = 'wade') cursor = conn.cursor() sql = 'CREATE TABLE IF NOT EXISTS listed_company (serial_number INT(20) NOT NULL,stock_code INT(20) ,stock_abbre VARCHAR(20) ,company_name VARCHAR(20) ,province VARCHAR(20) ,city VARCHAR(20) ,main_bussiness_income VARCHAR(20) ,net_profit VARCHAR(20) ,employees INT(20) ,listing_date DATETIME(0) ,zhaogushu VARCHAR(20) ,financial_report VARCHAR(20) , industry_classification VARCHAR(20) ,industry_type VARCHAR(100) ,main_business VARCHAR(200) ,PRIMARY KEY (serial_number))' cursor.execute(sql) conn.close() def write_to_sql(tbl, db = 'wade'): engine = create_engine('mysql+pymysql://root:******@localhost:3306/{0}?charset=utf8'.format(db)) try: tbl.to_sql('listed_company2',con = engine,if_exists='append',index=False) # append表示在原有表基础上增加，但该表要有表头 except Exception as e: print(e) def main(page): generate_mysql() for i in range(1,page): html = get_one_page(i) tbl = parse_one_page(html) write_to_sql(tbl) # # 单进程 if __name__ == '__main__': main(178) endtime = time.time()-start_time print('程序运行了%.2f秒' %endtime) # 多进程 from multiprocessing import Pool if __name__ == '__main__': pool = Pool(4) pool.map(main, [i for i in range(1,178)]) #共有178页 emdtime = time.time()-start_time print('程序运行了%.2f秒' %(time.time()-start_time))

这段代码已经很简洁了，但是可以通过以下方式进行优化：

1. 导入模块时可以将相同的模块放在一起，如将requests和pandas放在一起，将BeautifulSoup和lxml放在一起。
2. 导入模块时可以只导入需要的部分，如只导入urlencode函数。
3. 可以将函数或代码段封装成函数或类，使代码结构更清晰。