パラメータ化された SQL クエリの「TypeError: 文字列のフォーマット中にすべての引数が変換されない」を修正する方法は?-Python チュートリアル-php.cn

ホームページ

バックエンド開発

Python チュートリアル

パラメータ化された SQL クエリの「TypeError: 文字列のフォーマット中にすべての引数が変換されない」を修正する方法は?

Barbara Streisand

Dec 06, 2024 am 06:33 AM

How to Fix

パラメータ化された SQL クエリ: 「TypeError: 文字列のフォーマット中にすべての引数が変換されません」の解決

パラメータ化された SQL クエリでは、適切なクエリが行われていることを確認することが重要ですエラーを回避するための構文とデータ変換。パラメータ化されたクエリで文字列の書式設定を使用しようとすると、「TypeError: 文字列の書式設定中にすべての引数が変換されません」というエラーが発生することがあります。

この問題を解決するには、引数のプレースホルダとして %s を使用しないようにします。代わりに、引数を別のリストとしてexecute()メソッドに渡します。例:

リストで検索を渡すことにより、クエリへの変換と包含のための別の引数として扱われる必要があることを明示的に示します。このアプローチにより、すべての引数が適切に変換され、クエリで使用されることが保証されます。

以上がパラメータ化された SQL クエリの「TypeError: 文字列のフォーマット中にすべての引数が変換されない」を修正する方法は?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

声明

この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

リストと配列の選択は、大規模なデータセットを扱うPythonアプリケーションの全体的なパフォーマンスにどのように影響しますか？May 03, 2025 am 12:11 AM

forhandlinglaredataSetsinpython、usenumpyArrays forbetterperformance.1）numpyarraysarememory-effictientandfasterfornumericaloperations.2）nusinnnnedarytypeconversions.3）レバレッジベクトル化は、測定済みのマネージメーシェイメージーウェイズデイタイです

Pythonのリストと配列にメモリがどのように割り当てられるかを説明します。May 03, 2025 am 12:10 AM

inpython、listsusedynamicmemoryallocation with allocation、whilenumpyArraysalocatefixedmemory.1）listsallocatemorememorythanneededededinitivative.2）numpyArrayasallocateexactmemoryforements、rededicablebutlessflexibilityを提供します。

Pythonアレイ内の要素のデータ型をどのように指定しますか？May 03, 2025 am 12:06 AM

inpython、youcanspecthedatatypeyfelemeremodelernspant.1）usenpynernrump.1）usenpynerp.dloatp.ploatm64、フォーマーpreciscontrolatatypes。

Numpyとは何ですか、そしてなぜPythonの数値コンピューティングにとって重要なのですか？May 03, 2025 am 12:03 AM

numpyisessentialfornumericalcomputinginpythonduetoitsspeed、memory efficiency、andcomprehensivematicalfunctions.1）それは、performsoperations.2）numpyArraysaremoremory-efficientthanpythonlists.3）Itofderangeofmathematicaloperty

「隣接するメモリ割り当て」の概念と、配列にとってその重要性について説明します。May 03, 2025 am 12:01 AM

contiguousMemoryAllocationisucial forArraysは、ForeffienceAndfastelementAccess.1）iteenablesConstantTimeAccess、O（1）、DuetodirectAddresscalculation.2）itemprovesefficiencyByAllowingMultiblementFechesperCacheLine.3）itimplifieMememm

Pythonリストをどのようにスライスしますか？May 02, 2025 am 12:14 AM

slicingapythonlistisdoneusingtheyntaxlist [start：stop：step] .hore'showitworks：1）startisthe indexofthefirstelementtoinclude.2）spotisthe indexofthefirmenttoeexclude.3）staptistheincrementbetbetinelements

Numpyアレイで実行できる一般的な操作は何ですか？May 02, 2025 am 12:09 AM

numpyallows forvariousoperationsonarrays：1）basicarithmeticlikeaddition、減算、乗算、および分割; 2）AdvancedperationssuchasmatrixMultiplication;

Pythonを使用したデータ分析では、配列はどのように使用されていますか？May 02, 2025 am 12:09 AM

Arraysinpython、特にnumpyandpandas、aresentialfordataanalysis、offeringspeedandeficiency.1）numpyarraysenable numpyarraysenable handling forlaredatasents andcomplexoperationslikemoverages.2）Pandasextendsnumpy'scapabivitieswithdataframesfortruc

See all articles