Oracle에서 함수를 생성할 때 원래 인덱스 테이블을 반환하려고 했으나 실패했습니다. 텍스트도 정보를 전달할 수 있다는 생각을 하다가 갑자기 반환값을 텍스트 형식으로 설정해야겠다는 생각이 들었습니다.
반환되는 데이터의 양이 많고 varchar2 타입의 길이가 빡빡할 수 있다는 점을 고려하여 반환값 타입을 clob로 설정한다.
저는 scott 사용자의 테스트 테이블 emp를 사용하고 있습니다. 함수 정의는 다음과 같습니다.
create or replace function test_query_func(dept varchar2) return clob is type test_record is record (rec_empno emp.empno%type, rec_ename emp.ename%type, rec_job emp.job%type, rec_sal emp.sal%type); type test_query_arr is table of test_record index by binary_integer; cursor cur is select empno, ename, job, sal from emp where deptno = dept; test_query test_query_arr; i integer := 0; ss varchar2(200) := ''; res clob := '['; begin for c in cur loop i := i + 1; test_query(i) := c; end loop; for q in 1..test_query.count loop ss := '(''' || test_query(q).rec_empno || ''', ''' || test_query(q).rec_ename || ''', ''' || test_query(q).rec_job || ''', ''' || test_query(q).rec_sal || ''')'; if q < test_query.count then ss := ss || ','; end if; res := res || ss; end loop; res := res || ']'; return res; end;
pl/sql 개발자에서 이 함수의 반환 값을 테스트할 수 있습니다.
begin dbms_output.put_line(test_query_func('30')); end;
출력 결과:
[('7499', 'ALLEN', 'SALESMAN', '1600'),('7521', 'WARD', 'SALESMAN', '1250'),('7654', 'MARTIN', ' SALESMAN', '1250'),('7698', 'BLAKE', 'MANAGER', '2850'),('7844', 'TURNER', 'SALESMAN', '1500'),('7900', ' JAMES', 'CLERK', '950')]
은 실제로 Python의 목록에 튜플 하위 요소를 포함하는 스타일로 정의되었습니다.
다음은 Python의 코드입니다. Python을 사용하여 Oracle에 연결하려면 cx_Oracle 라이브러리가 필요합니다.
import cx_Oracle as ora; con = ora.connect('scott/scott@oradb'); cur = con.cursor(); cur.execute('select test_query_func(30) from dual'); res = cur.fetchall()[0][0].read(); cur.close(); con.close(); data = eval(res); import pandas as pd; df = pd.DataFrame(data, columns = ['empno', 'ename', 'job', 'sal']); print(df)
이런 방식으로 Oracle의 함수에서 반환된 긴 문자열 값은 DataFrame 개체로 변환됩니다.
위 글의 내용은 모두의 공부에 도움이 되길 바랍니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python의 실제 응용 프로그램에는 데이터 분석, 웹 개발, 인공 지능 및 자동화가 포함됩니다. 1) 데이터 분석에서 Python은 Pandas 및 Matplotlib를 사용하여 데이터를 처리하고 시각화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 웹 응용 프로그램 생성을 단순화합니다. 3) 인공 지능 분야에서 Tensorflow와 Pytorch는 모델을 구축하고 훈련시키는 데 사용됩니다. 4) 자동화 측면에서 파이썬 스크립트는 파일 복사와 같은 작업에 사용할 수 있습니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 스크립팅 필드에 널리 사용됩니다. 1) 데이터 과학에서 Python은 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 통해 데이터 처리 및 분석을 단순화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크를 통해 개발자는 응용 프로그램을 신속하게 구축 할 수 있습니다. 3) 자동 스크립트에서 Python의 단순성과 표준 라이브러리가 이상적입니다.

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

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