Python - Cx_Oracle をクエリするときの UnicodeDecodeError の問題を解決する
最近のプロジェクトでは、100 万件を超えるレコードを含むテーブルに対してクエリを実行し、その後、いくつかのデータ統計を実行する必要がありましたが、このプロセス中に、ほんの数個のデータがクエリされた後で UnicodeDecodeError が発生することがわかりました。
ここでは、クエリに sqlalchemy ライブラリを使用し、対応する操作を実行するために Cx_Oracle が内部で使用されます。使用される Python バージョンは 3.5.0、ホスト システムは Windows 2008 Server で、次のような操作が実行されます。
当初、これはデータベースのサーバーエンコーディングの問題だと思いました。そこで、create_engine 関数にエンコーディングパラメータを追加して、次のように変更しました。
from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine('oracle://demo:123456@192.168.1.202/TEST') conn = engine.connect() sql = 'select t.type from TS t' result = conn.execute(sql) for row in result: print(row['type'])もう 1 つの利用可能な方法は、接続パスでエンコーディングを直接指定することです。以下:
engine = create_engine('oracle://demo:123456@192.168.1.202/TEST',encoding="UTF-8")しかし、問題はまだ解決されていません。インターネットで検索しましたが、適切な解決策が見つかりませんでした。Mysql データベース (個人的には Postgresql の方が好きです) を使用しているときに、文字化けが発生したときによく次の操作を行っていたことを思い出しました。ターミナルの文字化け問題をサーバーのエンコードではなくクライアントのエンコードに変更することで解決します(PostgresqlのデフォルトデータベースはUTF-8なので文字化けの可能性は低いです)。さらに、Linux に Oracle クライアントをインストールする場合、
NLS_LANG
の環境変数が設定されます。詳細については、「Ubuntu 14.04 への Oracle Instant Client のインストール」の記事を参照してください。もちろん、この記事にはいくつかの詳細が記載されています。 . ものは紹介されていません。 通常、cmd で次の設定を行います:
engine = create_engine('oracle://demo:123456@192.168.1.202/TEST?charset=utf-8')
Oracle メッセージで使用される言語が簡体字中国語で、クライアントの文字セットが GBK であることを指定します。 NLS_LANG
的环境变量,详情可以参考Ubuntu14.04安装Oracle Instant Client这篇文章,当然这篇文章有一些细节的东西没有介绍。
一般情况下,我们在cmd中进行如下的设置:
set names gbk;
我们指定Oracle消息使用的语言为简体中文,而客户端的字符集为GBK。
另外,我们还可以执行如下的语句来确保上述的操作是正确的:
setenv NLS_LANG=SIMPLIFIED CHINESE_CHINA.ZHS16GBK
由于上述数据库服务器是部署在Windows上的,因此其结果自然为GBK,因此如果我们客户端使用UTF8字符集进行解码,自然而言会出现解码的错误。
我们需要注意的是,只有在数据库服务器端与客户端的编码一致的情况下,我们才能正常的显示非ASCII编码,而在sqlalchemy中默认会将查询的字符串强制将其转换为Unicode。因此类似Python3的如下过程:
SELECT * FROM v$nls_parameters;
而在sqlalchemy中由于强制进行编码转换,因此类似执行如下的过程:
>>> a='中国'.encode('gbk') >>> a b'\xd6\xd0\xb9\xfa'
因此就出现上述的问题了。而正常的情况应该指定其编码为GBK:
>>> a.decode('utf-8') Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xd6 in position 0: invalid continuation byte</module></stdin>
而设定NLS_LANG
さらに、次のステートメントを実行して、上記の操作が正しいことを確認することもできます:
>>> a.decode('gbk') '中国'
上記のデータベース サーバーは Windows にデプロイされているため、結果は当然 GBK になるため、クライアントが UTF8 文字セット デコードを使用している場合、当然デコードエラーが発生します。
注意する必要があるのは、データベース サーバーとクライアントのエンコーディングが一致している場合にのみ、非 ASCII エンコーディングを通常どおり表示でき、sqlalchemy はデフォルトでクエリ文字列を強制的に Unicode に変換するということです。そのため、Python3では次のような処理になります:rrreee
sqlalchemyでは、強制的なエンコード変換により、次のような処理となってしまいます:
そのため、上記の問題が発生します。通常の状況では、エンコーディングは GBK:
rrreee🎜 として指定する必要があります。NLS_LANG
を設定することは、上記のエンコーディングを GBK に変更することと同じです。 🎜🎜Cx_Oracle をクエリする際の UnicodeDecodeError の問題を Python で解決する方法については、PHP 中国語 Web サイトの関連記事に注目してください。 🎜🎜🎜🎜🎜🎜
ThedifferencebetweenaforloopandawhileloopinPythonisthataforloopisusedwhenthenumberofiterationsisknowninadvance,whileawhileloopisusedwhenaconditionneedstobecheckedrepeatedlywithoutknowingthenumberofiterations.1)Forloopsareidealforiteratingoversequence

Pythonでは、ループの場合は、反復の数がわかっている場合に適していますが、ループは反復の数が不明で、より多くの制御が必要な場合に適しています。 1)ループの場合は、簡潔なコードとPythonicコードを使用して、リスト、文字列などのトラバーシーケンスに適しています。 2)条件に応じてループを制御する必要がある場合やユーザーの入力を待つ必要がある場合、ループがより適切ですが、無限のループを避けるために注意を払う必要があります。 3)パフォーマンスに関しては、FORループはわずかに高速ですが、通常、違いは大きくありません。適切なループタイプを選択すると、コードの効率と読みやすさが向上します。

Pythonでは、リストを5つの方法でマージできます。1)シンプルで直感的なオペレーターを使用して、小さなリストに適しています。 2)extend()メソッドを使用して、頻繁に更新する必要があるリストに適した元のリストを直接変更します。 3)要素上でリストの分析式、簡潔、動作を使用する。 4)itertools.chain()関数を使用して効率的なメモリになり、大規模なデータセットに適しています。 5)要素をペアにする必要があるシーンに適しているように、 *演算子とzip()関数を使用します。各方法には特定の用途と利点と短所があり、選択する際にはプロジェクトの要件とパフォーマンスを考慮する必要があります。

forlopseused whenthentheNumberofiterationsiskが、whileloopsareuseduntiLaconditionismet.1)forloopsareideal for sequenceslikelists、usingsintaxlike'forfruitinfruits:print(fruit) '.2)

toconcatenatealistoflistsinpython、useextend、listcomprehensions、itertools.chain、またはrecursivefunctions.1)extendistraighttraightrawardbutverbose.2)listcomprehesionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsised effective forlargerdatasets.3)itertools.chainmerymery-emery-efforience-forforladatas

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。


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