private void initParas(String sql, List<Object> paras) throws SQLException { stmt = cont.prepareStatement(sql); if (paras != null && paras.size() > 0) { int index = 1; for (int i = 0; i < paras.size(); i++) { stmt.setObject(index++, paras.get(i)); } } }

时间: 2024-04-03 13:36:12 浏览: 29
这段代码是一个Java类中的私有方法,用于初始化一个预编译的SQL语句的参数。它接受两个参数:一个SQL语句和一个包含参数值的列表。在方法中,首先使用`cont.prepareStatement(sql)`方法创建一个`PreparedStatement`对象`stmt`,该对象表示已经编译好的SQL语句。然后,如果参数列表不为空,就使用`setObject`方法将参数列表中的值逐个设置到`stmt`对象的占位符中。最后,预编译的语句和参数都已经被初始化完成。 预编译语句是一种SQL语句的优化技术,它可以将SQL语句预先编译为一个可执行的指令序列,并且在执行时只需要传递参数,而不需要重新编译整个语句,从而提高了程序的执行效率。同时,使用预编译语句还可以有效避免SQL注入攻击。
相关问题

public Map<String, Object> queryOneRow(String sql, List<Object> paras) { Map<String, Object> oneRow = new HashMap<String, Object>(); try { intConnect(); initParas(sql, paras); ResultSet result = stmt.executeQuery(); List<Map<String, Object>> resultList = convertResultSetToMapList(result); if (resultList.size() > 0) { oneRow = resultList.get(0); } } catch (Exception e) { // TODO: handle exception e.printStackTrace(); System.out.println("???queryOneRow????????"+sql+"??"); } finally{ close(); } return oneRow; }

这段代码是用来查询数据库中的一行数据,并将结果以Map形式返回。其中,参数sql表示查询语句,paras表示查询语句中的参数。该方法会将参数设置到PreparedStatement中,并执行查询操作。如果查询结果不为空,则将结果转换为Map形式并返回;否则返回空的Map。该方法使用了try-catch-finally结构,确保在任何情况下都会关闭数据库连接。

public List<Map<String, Object>> query(String sql, List<Object> paras){ List<Map<String, Object>> resultList = new ArrayList<Map<String, Object>>(); try { intConnect(); initParas(sql, paras); ResultSet result = stmt.executeQuery(); resultList = convertResultSetToMapList(result); } catch (SQLException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); System.out.println("???query????????"+sql+"??"); } finally{ close(); } return resultList; }

这段代码是用来查询数据库中的多行数据,并将结果集以List<Map<String, Object>>的形式返回。其中,参数sql表示查询语句,paras表示查询语句中的参数。该方法会将参数设置到PreparedStatement中,并执行查询操作。如果查询结果不为空,则将结果转换为List<Map<String, Object>>形式并返回;否则返回空的List。该方法使用了try-catch-finally结构,确保在任何情况下都会关闭数据库连接。
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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; }

train_set = TrainDatasetFromFolder('/root/autodl-tmp/srpad_project/data/HR', NAME, crop_size=CROP_SIZE, upscale_factor=UPSCALE_FACTOR) val_set = ValDatasetFromFolder('/root/autodl-tmp/srpad_project/data/HR', NAME, crop_size=CROP_SIZE, upscale_factor=UPSCALE_FACTOR)#47-50加载训练集和验证集的图像 train_loader = DataLoader(dataset=train_set, num_workers=4, batch_size=16, shuffle=True) val_loader = DataLoader(dataset=val_set, num_workers=4, batch_size=1, shuffle=False) net = Net().cuda()#初始化网络 criterion = torch.nn.MSELoss().cuda()#设置损失函数 optimizer = torch.optim.Adam([paras for paras in net.parameters() if paras.requires_grad == True], lr=0.001)#设置优化器 t = 5 T = NUM_EPOCHS n_t = 0.5 lambda1 = lambda epoch: (0.9 * epoch / t + 0.1) if epoch < t else 0.1 if n_t * ( 1 + math.cos(math.pi * (epoch - t) / (T - t))) < 0.1 else n_t * ( 1 + math.cos(math.pi * (epoch - t) / (T - t))) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda=lambda1)#56-64损失函数学习率的一个变化策略。这里面我们学习选择了先上升后下降的一个学习力策略 results = {'loss': [], 'psnr': [], 'ssim': [], 'bic_psnr': [], 'bic_ssim': [], 'val_loss': []} for epoch in range(1, NUM_EPOCHS + 1):#迭代开始 train_bar = tqdm(train_loader) running_results = {'batch_sizes': 0, 'loss': 0} net.train()#加载网络,进入for循环 for data, target in train_bar: batch_size = data.size(0) running_results['batch_sizes'] += batch_size inputs = Variable(data).cuda()#加载variable形式,把它放在cuda(GPU)上 gt = Variable(target).cuda() output = net(inputs)#网络输出

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))

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