用SHELL脚本封装SQL脚本

时间: 2023-07-01 19:17:22 浏览: 76
好的,这是一个比较常见的需求,您可以尝试以下步骤: 1. 创建一个名为`run_sql.sh`的shell脚本,用于封装SQL脚本的执行。 2. 在`run_sql.sh`中,使用`read`命令获取用户输入的数据库连接信息,例如数据库地址、用户名和密码等。 3. 在`run_sql.sh`中,使用`read`命令获取用户输入的SQL脚本文件路径。 4. 在`run_sql.sh`中,使用`mysql`命令执行SQL脚本,具体命令可以参考如下示例: ``` mysql -h $host -u $user -p$pass -D $dbname < $sqlfile ``` 其中,`$host`、`$user`、`$pass`和`$dbname`分别为用户输入的数据库连接信息,`$sqlfile`为用户输入的SQL脚本文件路径。 5. 在`run_sql.sh`中,可以添加一些提示信息和异常处理逻辑,例如输入信息的验证、文件路径的检查等。 6. 最后,将`run_sql.sh`设置为可执行文件,并且可以将其添加到环境变量中,以便在终端中直接执行。 希望这些步骤可以帮到您!
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用SHELL脚本封装SQL存储,实例

好的,以下是一个实例脚本,用于封装SQL存储的执行: ```bash #!/bin/bash # 获取用户输入的数据库连接信息 read -p "请输入数据库地址: " host read -p "请输入用户名: " user read -p "请输入密码: " -s pass echo read -p "请输入数据库名称: " dbname # 获取用户输入的存储过程名称 read -p "请输入存储过程名称: " procedure_name # 获取用户输入的参数列表 read -p "请输入参数列表(格式: 参数名1 参数类型1, 参数名2 参数类型2, ...): " params # 获取用户输入的存储过程代码文件路径 read -p "请输入存储过程代码文件路径: " sqlfile # 判断存储过程代码文件是否存在 if [ ! -f "$sqlfile" ]; then echo "文件 $sqlfile 不存在,请重新输入!" exit 1 fi # 拼接创建存储过程的SQL语句 create_sql="CREATE PROCEDURE $procedure_name ($params) BEGIN $(cat $sqlfile) END" # 执行创建存储过程的SQL语句 mysql -h $host -u $user -p$pass -D $dbname -e "$create_sql" # 判断存储过程创建结果 if [ $? -eq 0 ]; then echo "存储过程 $procedure_name 创建成功!" else echo "存储过程 $procedure_name 创建失败!" fi ``` 说明: 1. 用户输入的密码使用`-s`选项隐藏输入内容。 2. 使用`-f`选项判断存储过程代码文件是否存在。 3. 使用`cat`命令读取存储过程代码文件的内容,并拼接成创建存储过程的SQL语句。 4. 使用`-e`选项执行SQL语句。 5. 使用`$?`变量获取上一条命令执行的结果,0表示成功,非0表示失败。 希望这个实例脚本可以帮到您!

用shell 实例脚本封装sql脚本

好的,以下是一个实例脚本,用于封装SQL脚本的执行: ```bash #!/bin/bash # 获取用户输入的数据库连接信息 read -p "请输入数据库地址: " host read -p "请输入用户名: " user read -p "请输入密码: " -s pass echo read -p "请输入数据库名称: " dbname # 获取用户输入的SQL脚本文件路径 read -p "请输入SQL脚本文件路径: " sqlfile # 判断SQL脚本文件是否存在 if [ ! -f "$sqlfile" ]; then echo "文件 $sqlfile 不存在,请重新输入!" exit 1 fi # 执行SQL脚本 mysql -h $host -u $user -p$pass -D $dbname < $sqlfile # 判断SQL脚本执行结果 if [ $? -eq 0 ]; then echo "SQL脚本执行成功!" else echo "SQL脚本执行失败!" fi ``` 说明: 1. 用户输入的密码使用`-s`选项隐藏输入内容。 2. 使用`-f`选项判断SQL脚本文件是否存在。 3. 使用`$?`变量获取上一条命令执行的结果,0表示成功,非0表示失败。 希望这个实例脚本可以帮到您!

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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