近期在项目中,要对1张100多万条记录的表进行查询,然后进行一些数据的统计,但是在这个过程中,发现只查询出来几条数据就出现了UnicodeDecodeError了。
在这里,我们使用sqlalchemy库进行查询,其内部还是Cx_Oracle来进行对应的操作,使用的Python版本为3.5.0,宿主系统为Windows 2008 Server,然后进行类似如下的操作:
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'])
在这里,我们首先创建1个到数据库的连接,然后进行对应的查询操作。很不幸的是,只查询不到10条记录就出现了1个UnicodeDecodeError错误了。
本来以为是数据库的服务器编码问题,因此在create_engine函数中追加了encoding参数,将其更改为:
engine = create_engine('oracle://demo:123456@192.168.1.202/TEST',encoding="UTF-8")
而另外1种可用的方式直接在连接路径中指定编码,类似如下:
engine = create_engine('oracle://demo:123456@192.168.1.202/TEST?charset=utf-8')
但是问题还是没有解决。在网上搜索了一下都没有找到适应的解决方案,突然想起来之前在使用Mysql数据库(个人喜欢Postgresql多一些)的时候,出现乱码的时候,我们常常会进行如下的操作:
set names gbk;
我们通过这种方式设置客户端的编码,而不是服务器端的编码,来解决终端下出现乱码的情况(由于Postgresql默认数据库就是UTF-8因此出现乱码的可能性较低)。而另外在Linux下安装Oracle的客户端时,设置了1个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:
setenv NLS_LANG=SIMPLIFIED CHINESE_CHINA.ZHS16GBK
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:
SELECT * FROM v$nls_parameters;
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:
>>> a='中国'.encode('gbk') >>> a b'\xd6\xd0\xb9\xfa'
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.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
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('gbk') '中国'
而设定NLS_LANG
就是相当于修改上述的编码为GBK。
更多Python-解决Cx_Oracle查询时UnicodeDecodeError的问题 相关文章请关注PHP中文网!

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

Python在现实世界中的应用包括数据分析、Web开发、人工智能和自动化。1)在数据分析中,Python使用Pandas和Matplotlib处理和可视化数据。2)Web开发中,Django和Flask框架简化了Web应用的创建。3)人工智能领域,TensorFlow和PyTorch用于构建和训练模型。4)自动化方面,Python脚本可用于复制文件等任务。

Python在数据科学、Web开发和自动化脚本领域广泛应用。1)在数据科学中,Python通过NumPy、Pandas等库简化数据处理和分析。2)在Web开发中,Django和Flask框架使开发者能快速构建应用。3)在自动化脚本中,Python的简洁性和标准库使其成为理想选择。

Python的灵活性体现在多范式支持和动态类型系统,易用性则源于语法简洁和丰富的标准库。1.灵活性:支持面向对象、函数式和过程式编程,动态类型系统提高开发效率。2.易用性:语法接近自然语言,标准库涵盖广泛功能,简化开发过程。

Python因其简洁与强大而备受青睐,适用于从初学者到高级开发者的各种需求。其多功能性体现在:1)易学易用,语法简单;2)丰富的库和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多种操作系统上运行;4)适合脚本和自动化任务,提升工作效率。

可以,在每天花费两个小时的时间内学会Python。1.制定合理的学习计划,2.选择合适的学习资源,3.通过实践巩固所学知识,这些步骤能帮助你在短时间内掌握Python。


热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

MinGW - 适用于 Windows 的极简 GNU
这个项目正在迁移到osdn.net/projects/mingw的过程中,你可以继续在那里关注我们。MinGW:GNU编译器集合(GCC)的本地Windows移植版本,可自由分发的导入库和用于构建本地Windows应用程序的头文件;包括对MSVC运行时的扩展,以支持C99功能。MinGW的所有软件都可以在64位Windows平台上运行。

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

WebStorm Mac版
好用的JavaScript开发工具

ZendStudio 13.5.1 Mac
功能强大的PHP集成开发环境

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器