data41 = self.la print(data41) # 创建一个名为“庫存明細”的表格,如果不存在的话 cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS {data41} (id INTEGER PRIMARY KEY, 料號 TEXT NOT NULL, 儲位 INTEGER, 品名 INTEGER, 數量 INTEGER, 月使用量 INTEGER, 單價 INTEGER, 日期 INTEGER, 時間 INTEGER, 登記人 INTEGER, 入庫單號 INTEGER )''') # 提交更改(必须) conn.commit()這段代碼沒辦法創建表

时间: 2024-02-10 21:25:06 浏览: 29
你好!根据你提供的代码,似乎有一个问题导致无法创建表格。问题可能出现在 `{data41}` 这个变量的使用上。在 SQLite 中,表格名不能使用变量作为占位符,你需要手动指定表格的名称。 你可以尝试修改代码如下: ```python data41 = "庫存明細" cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS {table_name} (id INTEGER PRIMARY KEY, 料號 TEXT NOT NULL, 儲位 INTEGER, 品名 INTEGER, 數量 INTEGER, 月使用量 INTEGER, 單價 INTEGER, 日期 INTEGER, 時間 INTEGER, 登記人 INTEGER, 入庫單號 INTEGER )'''.format(table_name=data41)) conn.commit() ``` 这样应该可以正确创建名为 "庫存明細" 的表格。请注意,我将 `{data41}` 替换为了 `"庫存明細"`,以确保表格名是一个固定的字符串。

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from PyQt5.QtWidgets import QApplication from PyQt5.uic import loadUi import pymysql class Stats: def init(self): # 从文件中加载UI定义 # 从 UI 定义中动态创建一个相应的窗口对象 # 注意:里面的控件对象也成为窗口对象的属性了 # 比如 self.ui.button , self.ui.textEdit self.ui = loadUi("Form - untitled.ui") # 信号和槽 self.ui.login.clicked.connect(self.handleCalc) def handleCalc(self): hostaddr = self.ui.hostaddr.text() username = self.ui.username.text() password = self.ui.password.text() database = self.ui.database.text() tablename = self.ui.tablename.text() con = connect(hostaddr,username,password,database,tablename) con.connect_to_database() # 连接数据库 # con = pymysql.connect(host=hostaddr, # user=username, # password=password, # database=database, # charset='utf8mb4', # ) # cur = con.cursor() # statement = "select * from {table} where id=1".format(table=tablename) # cur.execute(statement) # data = cur.fetchone() # print(data) # con.close() class connect: def init(self,hostaddr,username,password,database,tablename): self.hostaddr=hostaddr self.username=username self.password=password self.database=database self.tablename=tablename def connect_to_database(self): con = pymysql.connect(host=self.hostaddr, user=self.username, password=self.password, database=self.database, charset='utf8mb4', tablename=self.tablename, ) cur = con.cursor() statement = "select * from {table} where id=1".format(table=tablename) cur.execute(statement) data = cur.fetchone() print(data) con.close() if name == 'main': app = QApplication([]) stats = Stats() stats.ui.show() app.exec_()修改一下

import tkinter as tk from tkinter import filedialog import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import StandardScaler class DataImporter: def init(self, master): self.file_path = self.master = master self.master.title("数据导入") # 创建用于显示文件路径的标签 self.path_label = tk.Label(self.master, text="请先导入数据集!") self.path_label.pack(pady=10) # 创建“导入数据集”按钮 self.load_button = tk.Button(self.master, text="导入数据集", command=self.load_data) self.load_button.pack(pady=10) # 创建“显示数据集”按钮 self.show_button = tk.Button(self.master, text="显示数据集", command=self.show_data) self.show_button.pack(pady=10) # 创建“退出程序”按钮 self.quit_button = tk.Button(self.master, text="退出程序", command=self.master.quit) self.quit_button.pack(pady=10) # 创建一个空的 DataFrame 用于存放数据集 self.data = pd.DataFrame() def load_data(self): # 弹出文件选择对话框 file_path = filedialog.askopenfilename() # 如果用户选择了文件,则导入数据集 if file_path: self.data = pd.read_csv(file_path) self.path_label.config(text=f"已导入数据集:{file_path}") else: self.path_label.config(text="未选择任何文件,请选择正确的文件") def show_data(self): if not self.data.empty: # 创建一个新窗口来显示数据集 top = tk.Toplevel(self.master) top.title("数据集") # 创建用于显示数据集的表格 table = tk.Text(top) table.pack() # 将数据集转换为字符串并显示在表格中 table.insert(tk.END, str(self.data)) table.config(state=tk.DISABLED) # 创建“数据预处理”按钮 process_button = tk.Button(top, text="数据预处理", command=self.process_data) process_button.pack(pady=10) else: self.path_label.config(text="请先导入数据集") def process_data(self): try: self.data = pd.read_csv(self.file_path) missing_values = self.data.isnull().sum() for col in self.data.columns: mean = np.mean(self.data[col]) std = np.std(self.data[col]) outliers = [x for x in self.data[col] if (x > mean + 2 * std)] if len(outliers) > 0: print('Column {} has outliers: {}'.format(col, outliers)) scaler = StandardScaler() data_scaled = scaler.fit_transform(self.data) print('Data preprocessing completed.') except Exception as e: print('Error: ' + str(e)) if name == "main": root = tk.Tk() app = DataImporter(root) root.geometry("400x300+100+100") root.mainloop()上面的这段代码中,file_path么有定义属性,帮我按照代码的环境,补全属性

class DataImporter: def init(self, master): self.file_path = None self.master = master self.master.title("数据导入") # 创建用于显示文件路径的标签 self.path_label = tk.Label(self.master, text="请先导入数据集!") self.path_label.pack(pady=10) # 创建“导入数据集”按钮 self.load_button = tk.Button(self.master, text="导入数据集", command=self.load_data) self.load_button.pack(pady=10) # 创建“显示数据集”按钮 self.show_button = tk.Button(self.master, text="显示数据集", command=self.show_data) self.show_button.pack(pady=10) # 创建“退出程序”按钮 self.quit_button = tk.Button(self.master, text="退出程序", command=self.master.quit) self.quit_button.pack(pady=10) # 创建一个空的 DataFrame 用于存放数据集 self.data = pd.DataFrame() def load_data(self): # 弹出文件选择对话框 file_path = filedialog.askopenfilename() # 如果用户选择了文件,则导入数据集 if file_path: self.data = pd.read_csv(file_path, delimiter=';') self.path_label.config(text=f"已导入数据集:{file_path}") else: self.path_label.config(text="未选择任何文件,请选择正确的文件") def show_data(self): if not self.data.empty: # 创建一个新窗口来显示数据集 top = tk.Toplevel(self.master) top.title("数据集") # 创建用于显示数据集的表格 table = tk.Text(top) table.pack() # 将数据集转换为字符串并显示在表格中 table.insert(tk.END, str(self.data)) table.config(state=tk.DISABLED) # 创建“数据预处理”按钮 process_button = tk.Button(top, text="数据预处理", command=self.preprocess_data) process_button.pack(pady=10) else: self.path_label.config(text="请先导入数据集")

约瑟夫环改错class Node: def __init__(self,data): self.data=data self.next=Noneclass linklist: def __init__(self): self.head=None self.data=None def isEmpty(self): if self.head: return False else: return True def length(self): if self.isEmpty(): return 0 else: t = self.head n = 1 while t.next: if t.next == self.head: break t = t.next n = n + 1 return n def addhead(self,data): node = Node(data) if self.isEmpty(): self.head = node self.tail = self.head else: node.next = self.head self.head = node self.tail.next = self.head def addtail(self,data): node=Node(data) if self.isEmpty(): self.addhead(data) else: t=self.head n=1 l=self.length() while n<l: n=n+1 t=t.next t.next=node node.next=self.head self.tail=node def delete(self,index): if self.isEmpty(): print("The linked list is empty") else: t = self.head l = self.length() if index == 0: self.head = t.next self.tail.next = self.head elif index == l - 1: n = 1 while n < l - 1: t = t.next n = n + 1 t.next = self.head self.tail = t elif index > l - 1: print("Out of range") elif index < 0: print("Wrong operation") else: n = 1 while n < index - 1: t = t.next n = n + 1 a = t.next.next t.next = a def insert(self,data,index): l = self.length() if index == 0 or self.isEmpty(): self.addhead(data) elif index >= l: self.addtail(data) else: node = Node(data) t = self.head n = 1 while n < index - 1: t = t.next n = n + 1 a = t.next t.next = node node.next = a def search(self,a): t=self.head for i in range(a): t=t.next return t.data def form(self,datalist): self.addhead(datalist[0]) for i in range(1,len(datalist)): self.addtail(datalist[i]) t = self.head while t.next != self.head: t = t.nextn,p=map(int,input().split(' '))data=[]p=p-1for i in range(1,n+1): data.append(i)print(data)datalist=[]for i in range(len(data)): datalist.append(int(data[i]))link=linklist()link.form(datalist)a=pb=[]while link.length()>0: b.append(link.search(a)) link.delete(a) a=a+p while a>=link.length(): a=a-link.length()print(b)

class SpiralIterator: def init(self, source, x=810, y=500, length=None): self.source = source self.row = np.shape(self.source)[0] #第一个元素是行数 self.col = np.shape(self.source)[1] #第二个元素是列数 if length: self.length = min(length, np.size(self.source)) else: self.length = np.size(self.source) if x: self.x = x else: self.x = self.row // 2 if y: self.y = y else: self.y = self.col // 2 self.i = self.x self.j = self.y self.iteSize = 0 geo_transform = dsm_data.GetGeoTransform() self.x_origin = geo_transform[0] self.y_origin = geo_transform[3] self.pixel_width = geo_transform[1] self.pixel_height = geo_transform def hasNext(self): return self.iteSize < self.length # 不能取更多值了 def get(self): if self.hasNext(): # 还能再取一个值 # 先记录当前坐标的值 —— 准备返回 i = self.i j = self.j val = self.source[i][j] # 计算下一个值的坐标 relI = self.i - self.x # 相对坐标 relJ = self.j - self.y # 相对坐标 if relJ > 0 and abs(relI) < relJ: self.i -= 1 # 上 elif relI < 0 and relJ > relI: self.j -= 1 # 左 elif relJ < 0 and abs(relJ) > relI: self.i += 1 # 下 elif relI >= 0 and relI >= relJ: self.j += 1 # 右 #判断索引是否在矩阵内 x = self.x_origin + (j + 0.5) * self.pixel_width y = self.y_origin + (i + 0.5) * self.pixel_height col = int((x - dsm_data.GetGeoTransform()[0]) / dsm_data.GetGeoTransform()[1]) row = int((y - dsm_data.GetGeoTransform()[3]) / dsm_data.GetGeoTransform()[5]) z = val self.iteSize += 1 return x, y, z, row, col dsm_path = 'C:\sanwei\jianmo\Productions\Production_2\Production_2_DSM_part_2_2.tif' dsm_data = gdal.Open(dsm_path) dsm_array = dsm_data.ReadAsArray() spiral_iterator = SpiralIterator(dsm_array,x=810,y=500) while spiral_iterator.hasNext(): x, y, z, row, col = spiral_iterator.get() print(f'Value at ({x},{y}) ({row},{col}):{z}')这段代码怎么改可以当原始航片该位置像素值为 0 值,修改其像素值为 255,当 原始航片该位置像素值为 255 时,说明此点已被占用,则对地面点(X,Y,Z)标记此点位被遮蔽

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