久久福利_99r_国产日韩在线视频_直接看av的网站_中文欧美日韩_久久一

您的位置:首頁技術文章
文章詳情頁

python中sqllite插入numpy數組到數據庫的實現方法

瀏覽:93日期:2022-06-16 10:08:11

sqllite里面并沒有與numpy的array類型對應的數據類型,通常我們都需要將數組轉換為text之后再插入到數據庫中,或者以blob類型來存儲數組數據,除此之外我們還有另一種方法,能夠讓我們直接以array來插入和查詢數據,實現代碼如下

import sqlite3import numpy as npimport iodef adapt_array(arr): out = io.BytesIO() np.save(out, arr) out.seek(0) return sqlite3.Binary(out.read())def convert_array(text): out = io.BytesIO(text) out.seek(0) return np.load(out)# 當插入數據的時候將array轉換為text插入sqlite3.register_adapter(np.ndarray, adapt_array)# 當查詢數據的時候將text轉換為arraysqlite3.register_converter('array', convert_array)#連接數據庫con = sqlite3.connect('test.db', detect_types=sqlite3.PARSE_DECLTYPES)cur = con.cursor()#創建表cur.execute('create table test (arr array)')#插入數據x = np.arange(12).reshape(2,6)cur.execute('insert into test (arr) values (?)', (x, ))#查詢數據cur.execute('select arr from test')data = cur.fetchone()[0]print(data)# [[ 0 1 2 3 4 5]# [ 6 7 8 9 10 11]]print(type(data))# <type ’numpy.ndarray’>

實例代碼看下Python 操作sqlite數據庫及保存查詢numpy類型數據

# -*- coding: utf-8 -*-’’’Created on 2019年3月6日@author: Administrator’’’import sqlite3import numpy as npimport iodef adapt_array(arr): out = io.BytesIO() np.save(out, arr) out.seek(0) return sqlite3.Binary(out.read())def convert_array(text): out = io.BytesIO(text) out.seek(0) return np.load(out)# 創建數據庫連接對象conn = sqlite3.connect(’sample_database.db’, detect_types=sqlite3.PARSE_DECLTYPES) # 連接到SQLite數據庫’’’sqlite3.PARSE_DECLTYPES本常量使用在函數connect()里,設置在關鍵字參數detect_types上面。表示在返回一行值時,是否分析這列值的數據類型定義。如果設置了本參數,就進行分析數據表列的類型,并返回此類型的對象,并不是返回字符串的形式。sqlite3.PARSE_COLNAMES 本常量使用在函數connect()里,設置在關鍵字參數detect_types上面。表示在返回一行值時,是否分析這列值的名稱。如果設置了本參數,就進行分析數據表列的名稱,并返回此類型的名稱’’’# 參數:memory:來創建一個內存數據庫# conn = sqlite3.connect(':memory:', detect_types=sqlite3.PARSE_DECLTYPES)# Converts np.array to TEXT when insertingsqlite3.register_adapter(np.ndarray, adapt_array)# Converts TEXT to np.array when selectingsqlite3.register_converter('array', convert_array)x = np.arange(12).reshape(2, 6)# conn = sqlite3.connect(':memory:', detect_types=sqlite3.PARSE_DECLTYPES)cursor = conn.cursor()# 創建數據庫表cursor.execute('create table test (arr array)')# 插入一行數據cursor.execute('insert into test (arr) values (?)', (x,))# 提交conn.commit()cursor.execute('select arr from test')data = cursor.fetchone()[0]print(data)’’’[[ 0 1 2 3 4 5] [ 6 7 8 9 10 11]]’’’print(type(data))’’’<class ’numpy.ndarray’>’’’cursor.close() # 關閉Cursorconn.close() # 關閉數據庫

以上就是python中sqllite插入numpy數組到數據庫的實現方法的詳細內容,更多關于python numpy數組的資料請關注好吧啦網其它相關文章!

標簽: Python 編程
相關文章:
主站蜘蛛池模板: a级片网站 | 国产高清视频在线 | 艹逼逼视频 | 91精品视频在线播放 | 欧美一级在线免费观看 | 欧美一区二区三区国产精品 | av中文网 | 欧美亚洲一| av中文字幕网 | 91免费看| 欧美成人精品激情在线观看 | 日本在线一区二区 | 三区视频 | 日韩二区三区 | 国产精品ssss在线亚洲 | 亚州综合 | 日韩高清在线一区 | 久久精品色欧美aⅴ一区二区 | 福利毛片| 国产精品一二三区 | 成人国产精品免费观看 | 蜜桃视频网站在线观看 | 欧美在线一区二区三区 | 欧美一区二区三区爽大粗免费 | 亚洲精品专区 | 性高湖久久久久久久久 | 久久涩涩 | 国产精品欧美日韩 | 黄色a视频 | 午夜私人福利 | 人人干在线视频 | 国产一区二区三区免费 | 欧美一级淫片免费视频黄 | 精品视频一区二区 | 国产一区二区成人 | 精品久久久久久久久久久久久 | 韩国三级中文字幕hd久久精品 | 九九久久精品 | 免费欧美一级 | 在线一区二区三区 | 欧美精品免费在线观看 | 精品成人免费一区二区在线播放 | 成人欧美一区二区三区 | 午夜国产一区 | 日本中文字幕电影 | 北条麻妃一区二区三区中文字幕 | 久久精品国产精品青草 | 91亚洲国产成人久久精品网站 | 色视频在线免费观看 | 欧美日韩激情 | 久久精品国产99国产精品 | 日韩乱码中文字幕 | 欧美日韩第一页 | 中文字幕av亚洲精品一部二部 | 婷婷五月在线视频 | 日本三级欧美三级 | 天天干天天谢 | 国产亚洲成av人片在线观看桃 | 日韩视频在线免费观看 | 日韩精品一区二区三区在线播放 | www.久久久久 | 日韩专区在线播放 | 国产精品一区二区三区在线免费观看 | 亚洲美女久久 | 国产精品一二三区 | 亚洲国产精品精华液网站 | 国产精品1区2区3区 中文字幕一区二区三区四区 | 日日天天 | 久久99精品久久久久国产越南 | 日韩一区二区三区在线视频 | 成人久久| 成人av在线网 | 精品国产乱码久久久久久88av | 成人练习生 | 精品国产成人 | 亚洲欧美国产精品久久久久 | 美女视频久久 | 国产精品视频区 | 黄色片在线免费观看 | 色欧美日韩| 99爱免费观看国语 | 亚洲黄色一级毛片 | 亚洲国产精品久久久久 | 午夜小电影 | 国产美女精品人人做人人爽 | 久久久亚洲精品中文字幕 | 色综合久久一区二区三区 | 欧美色综合一区二区三区 | 午夜黄色av| 91在线成人 | 日韩欧美在线一区二区 | www,久久久| 久久国产亚洲精品 | 国产精品毛片久久久久久久 | 夜夜av | 亚洲久草在线 | 黄色在线 | 日韩一二三区视频 | 日韩欧美二区 | 夜夜操天天干 | 欧美性猛片 | 在线观看视频一区二区 | 91免费观看 | 亚洲视频中文字幕 | 久久亚洲一区 | 日韩中文字幕在线视频 | 久久韩剧网 | 欧美日韩黄色一区二区 | 中文字幕亚洲区 | 黄网在线观看 | 久久伊99综合婷婷久久伊 | 嫩草影院地址 | 91中文字幕在线观看 | 羞羞视频免费观看网站 | 在线看一级片 | 欧美性猛交一区二区三区精品 | av成人在线观看 | 日本电影www | 亚洲国产婷婷香蕉久久久久久99 | 亚洲黄色免费观看 | 一级免费黄色免费片 | 久草成人网 | 在线观看亚洲精品视频 | 明里在线观看 | 99久久精品免费 | 不卡的av电影 | 欧美性猛交一区二区三区精品 | 一区二区免费在线 | 一区在线视频 | 九九热免费看 | 韩日视频在线观看 | 91精品久久久久久久99 | 免费黄色电影在线观看 | 亚洲国产一区二区三区四区 | 久久99精品久久久久蜜臀 | 欧美一级精品 | 999精品嫩草久久久久久99 | 日本一区二区精品 | 中文字幕亚洲精品 | 91精品国产综合久久国产大片 | 中文字幕在线视频免费观看 | 精品www| www操com | 久久久精品久久久 | 欧美精品一区二区三区在线 | 欧美精品在线一区二区三区 | 国产伦精品一区二区三区四区视频 | 亚洲精品在线播放 | 久久国产精品久久精品 | 亚洲午夜视频 | 精精国产| 亚洲国产精品成人无久久精品 | 国产一区二区视频在线观看 | 中文字幕91| 精品一区二区在线观看 | 精品九九 | 91国视频 | 色吟av| 成人欧美一区二区三区在线播放 | 国产精品视频一二三区 | 欧洲另类在线1 | 精品日韩一区二区 | 国产精品一区二区三 | 欧美日韩电影一区二区三区 | 欧美一区二区免费 | 欧美日韩中文字幕 | 色综合国产 | 操视频网站 | 日本久久久影视 | 欧美午夜一区二区福利视频 | 国产伊人一区 | 亚洲综合色自拍一区 | 亚洲国产精品99久久久久久久久 | 欧美午夜精品久久久久久蜜 | 欧美午夜三级视频 | 国产精品久久久久久久7电影 | 国产精品一区二区三区久久 | 91精品欧美久久久久久动漫 | 日本高清h色视频在线观看 日日干日日操 | 亚洲久久久 | 亚洲不卡在线观看 | 日韩欧美国产一区二区三区 | 日韩美香港a一级毛片免费 国产综合av | 成人中文网| av一二三区 | 欧美日韩在线观看中文字幕 | 国产黄色在线免费看 | jizz中国zz女人18高潮 | 日韩免费在线观看视频 | 午夜色电影 | 久久99国产精品 | 久久精品这里热有精品 | 欧美久久久久久 | 91污在线| 精品第一页 | 国产女人爽到高潮免费视频 | 黄a在线观看 | 亚洲精品一区二区三区 | 久久久久国产精品 | 国产精品高清在线 | 亚洲精品在线网站 | 国产亚洲久久 | 美女久久久久 | 老司机福利在线观看 | 伊人网站| 精品国产黄a∨片高清在线 日韩一区二 | 一区二区三区影院 | 成人网av | 国产精品美女www爽爽爽动态图 | 狠狠夜夜 | 亚洲欧洲综合av | 国产精品久久久久久网站 | 一区二区不卡 | 欧美日韩综合视频 | 亚洲国产视频一区 | 国产精品自拍一区 | 亚洲成人在线观看视频 | 另类国产ts人妖高潮系列视频 | 午夜黄色影院 | 国精品产品区三区 | 91中文在线观看 | 欧美精品一区二区三区蜜桃视频 | 2019中文字幕视频 | 色综合99| 国产精品久久一区二区三区 | 国产一区二区三区视频在线观看 | 国产精品高潮呻吟久久av野狼 | 久久夫妻网 | 欧美久久久久久久久久久久久久 | 国产精品一区二区无线 | 成人高清在线观看 | 日韩3级在线观看 | 波多野结衣 一区二区三区 精品精品久久 | av黄色一级片 | 一级毛片视频 | 欧美精品免费在线观看 | 亚洲精品电影在线观看 | 国产日韩av在线 | 国产精品久久久久久久久久东京 | 久久精品在线 | 久久精品日产高清版的功能介绍 | 亚洲一二三 | 色综合久久网 | 久久久久久免费精品 | 超级碰在线视频 | 超碰在线播 | 欧美日韩国产不卡 | 欧美极品欧美精品欧美视频 | 高清一区二区三区 | 国产精品久久久久久久久久小说 | 亚洲 中文 欧美 日韩 在线观看 | 国产精品亚洲综合 | 国产在线免费 | 精品国产欧美一区二区三区成人 | 日韩第一区 | 黄色a在线观看 | 欧美黄色大片网站 | 久久久99久久久国产自输拍 | 97在线观看视频 | 国产精品一二三区 | 欧洲美女7788成人免费视频 | 日韩精品一区在线 | 久久久香蕉 | 先锋影音av资源站 | 日本欧美在线观看 | 日本精品在线 | 毛片黄色 | 国产综合亚洲精品一区二 | 亚洲精品一区中文字幕乱码 | 黄色成人在线网站 | 一区二区三区中文字幕 | 伊人久久国产 | 亚洲情综合五月天 | 日韩在线欧美 | 亚洲婷婷综合网 | 人人爽日日爽 | 北条麻妃99精品青青久久 | 亚洲国产精品久久久久婷婷老年 | 亚洲欧美激情另类 | 在线视频一二区 | 国产综合精品一区二区三区 | 四虎884a| 制服 丝袜 激情 欧洲 亚洲 | 黄色毛片免费看 | 一区二区免费在线观看 | 91av久久| 色婷婷综合在线 | 亚洲一区国产精品 | 亚洲日本国产 | 成人网址在线观看 | 波多野结衣先锋影音 | 欧美精品亚洲精品日韩精品 | 在线色综合| 久久99国产精品久久99大师 | 男人久久久| 成人免费视频网站在线看 | 日韩另类 | 欧美精品三区 | 精品视频一区二区 | 欧美精品一区二区三区在线四季 | 九九久久精品 | 国产资源视频在线观看 | 毛片一区二区三区 | 精品一区二区三区在线观看 | 中文字幕99 | 久久一区| 91精品国产九九九久久久亚洲 | 色综合99 | 欧美第一网站 | 高清国产一区二区三区四区五区 | 国产精品美女久久久久久免费 | 91精品国产日韩91久久久久久 | 欧美日韩成人在线 | 亚洲最黄网站 | 亚洲精品久久久久久久久久久 | 欧美三级不卡 | 久久久99精品免费观看 | 欧美成人区| 日本精品久久久一区二区三区 | 人人澡人人射 | 精品免费一区二区 | 农村妇女毛片精品久久久 | 国产色在线 | 天堂视频在线 | 免费久久99精品国产婷婷六月 | 综合伊人 | 日日插日日操 | 欧美二区精品 | 狠狠伊人 | 国产成人久久精品一区二区三区 | 久久久久久久91 | 久草视频免费看 | 在线看国产 | 中文字幕在线观看免费 | 狠狠综合久久av一区二区老牛 | 91高清在线 | 国产精品视频入口 | 国产精品二区一区二区aⅴ污介绍 | 国产999久久 | 91精品中文字幕一区二区三区 | 天堂中文在线视频 | a久久免费视频 | 999精品视频 | 欧美日韩在线精品 | 综合色婷婷一区二区亚洲欧美国产 | 午夜精品久久久久久久久 | 福利片中文字幕 | 99国产精品99久久久久久 | 中文在线一区二区 | 色先锋资源 | 国产一区二区精品 | 国产欧美久久一区二区三区 | 波多野结衣一二三区 | 国产一级黄色 | 国产精品久久九九 | 成人免费av| 国产精品一码二码三码在线 | 青青草久草在线 | 久久久久久久一区二区 | 国产中文字幕在线 | 成人黄色a | 久久精品影视 | 精品久久一二三区 | 天天拍天天操 | av基地网 | 99久久99热这里只有精品 | 国产精品中文字幕在线观看 | av成人在线观看 | 91精品一区二区三区久久久久久 | 欧美国产一区二区三区 | 欧美一级欧美三级在线观看 | 黄色一级免费观看 | 国产 亚洲 网红 主播 | 欧洲成人在线观看 | 爱爱视频在线观看 | 午夜爱爱毛片xxxx视频免费看 | 欧美一区二区大片 | 视频在线一区 | 色婷婷久久久swag精品 | 一级黄色大片在线 | 欧美一区二区三区视频 | 黄色片在线 | 欧美性大战久久久久久久蜜臀 | 三级视频在线 | 亚洲va中文字幕 | 国产精品久久一区二区三区 | 久久国产精彩视频 | 伊人干| 在线中文字幕日韩 | www.久久久| 成人av网站在线观看 | 最新av网址大全 | www.国产精品.com| 日韩99 | 精品日韩视频 | 欧美日韩在线一区 | 国产日韩在线播放 | 91久久久久久 | 精品欧美一区二区三区久久久 | 欧美在线a | 欧美激情一区二区三区 | 在线久 | а√天堂资源中文最新版地址 | av7777| 成人日韩在线观看 | 亚洲精品成人av | h色视频在线观看 | 在线观看国产 | 国产精品久久久久久一区二区三区 | 欧美6一10sex性hd | 黄色天堂在线观看 | 亚洲欧美综合精品久久成人 | 久久久一二三 | 久久久久国产一区二区三区四区 | 狠狠的日| 人人人人澡 | 欧美日韩在线免费观看 | 久久精品一区二区三区中文字幕 | 亚洲高清视频一区二区三区 | 成人福利视频 | 一区二区三区在线不卡 | 欧美日韩成人 | 国产综合亚洲精品一区二 | 精品亚洲一区二区三区 | 午夜毛片 | 国产日韩av在线 | 亚洲精品一 | 中文字幕在线资源 | 色综久久 | 欧美视频免费在线 | 精品少妇一区二区三区在线播放 | 午夜精品久久久久久久星辰影院 | 男女视频免费在线观看 | 中文字幕精品一区二区三区精品 | 亚洲欧美日韩精品久久奇米色影视 | 色官网| 亚洲第一网站 | 国产91久久精品一区二区 | 日本在线观看 | 久热中文在线 | 欧美成人精品一区 | 午夜电影网址 | 午夜在线视频 | 亚洲一区二区av | av在线免费观看一区二区 | 成人国产精品一级毛片视频 | www.天天操.com | 国产精品久久国产精品 | 中文字幕久久久 | 亚洲精品二区三区 | 一级毛片黄 | 亚洲国产成人av | 久久久网站 | 成人在线观看网 | 99久久视频 | 夜夜春精品视频高清69式 | 综合国产 | 久久国产精品免费一区二区三区 | 欧美一级在线观看视频 | 日韩99| 国产一区二区三区网站 | 日韩一区二区三区在线 | 色婷婷国产精品久久包臀 | 一级毛片免费高清 | 精品国产一区二区三区日日嗨 | 免费一区| 欧美一区在线看 | 精品伊人 | a级片视频在线观看 | a毛片毛片av永久免费 | 久久草在线视频 | 韩国精品一区 | 成人h动漫免费观看网站 | 97色婷婷成人综合在线观看 | 蜜臀精品久久久久久蜜臀 | 日韩精品一区二区三区视频播放 | 久久亚洲一区 | 国产一区二区三区免费 | 一级片av| 亚洲 中文 欧美 日韩 在线观看 | 91精品久久久久 | 久久精品在线 | 黄色一级电影 | www九九热| 国产一级视频在线播放 | 国产精品久久久久久久久免费桃花 | 成人免费视频网站 | 国产精品欧美一区二区三区不卡 | 日韩在线中文 | 欧美一级片在线观看 | 久久久久久久 | 午夜99| 国产黄色在线免费看 | 久久视频精品 | 日韩中文字幕在线视频 | 国产一区不卡 | 日韩av免费在线观看 | 黄色手机在线观看 | 国产精品久久九九 | 久久久国产精品一区 | 国产一区二区精品 | 操操网站| 国产在线综合网 | 日韩一区高清视频 | 欧美一区三区 | a级在线观看 | 91最新| 久草在线视频免费播放 | a级网站在线观看 | 久草高清 | 亚洲欧美日韩精品久久亚洲区 | 亚洲午夜视频 | 国产一区二区三区 | 一区二区福利 | 免费观看一级特黄欧美大片 | 四色成人av永久网址 | 国产精品国产精品 | 欧美成人精品一区二区男人看 | 久久久久久九九 | 日韩一级免费在线观看 | 色135综合网 | 国产在线拍揄自揄拍视频 | 在线看一区| 色女人av | 日韩中文字幕电影在线观看 | 国产精品999| 国产一区二区三区免费播放 | 51国产午夜精品免费视频 | 久久99久久98精品免观看软件 | 国产精品国产自产拍高清 | 嫩草最新网址 | 欧美一区永久视频免费观看 | 男女视频免费 | 日韩久草 | 99久久夜色精品国产网站 | 三区视频 | 9999国产精品欧美久久久久久 | 婷婷免费在线观看 | 亚洲精品国产setv | 99免费视频 | 亚洲激情视频在线播放 | 精品视频一区二区三区在线观看 | 在线免费中文字幕 | 一区二区中文 | 亚洲成人av| 亚洲精品第一区在线观看 | 九九99热| 在线观看免费的av | 一级免费网站 | 午夜久久久久 | 曰本人一级毛片免费完整视频 | 天堂免费在线观看视频 | 色av色av色av| 777kkk999成人ww| 国产又色又爽又黄 | 丁香久久| 亚洲精品一区二区三区在线观看 | 日韩欧美在线看 | 日本一区二区三区视频免费看 | 久久国产一区二区 | 中文在线a在线 | 一级做a爰性色毛片免费1 | 国产精品亚洲第一 | 欧美精品第十页 | 国产视频久久久久久久 | 久久中文视频 | 国产黄色一级片 | www久久久久 | 国产精品一区二区三区四区五区 | 日韩在线免费视频 | 日韩精品视频在线播放 | 国产国拍亚洲精品av | 久久精品小视频 | 久久久美女 | 91精品国产综合久久精品 | 日韩av视屏 | 日本欧美久久久久免费播放网 | 国产91在线视频 | 一区二区在线电影 | 国产成人久久精品一区二区三区 | 欧美日韩精品久久 | www.五月婷婷| 国产欧美一区二区视频 | 国产精品成av人在线视午夜片 | 亚洲视频在线观看 | 亚洲第一成年免费网站 | av一区二区三区 | 蜜臀久久99精品久久久无需会员 | 国产精品久久久久久中文字 | 久久久久亚洲 | 99精品欧美一区二区三区综合在线 | 成人影院一区二区三区 | 日本一区二区精品 | 久久大陆| 欧美精品久久久久久久久 | 一区国产精品 | 欧美一区二区三区精品免费 | 777xacom| 亚洲一区av | 国产福利91精品 | 国内精品国产成人国产三级粉色 | 国产一区二区三区四区三区 | 久久综合九色综合欧美狠狠 | 色官网 | 在线免费观看激情视频 | 精品国产髙清在线看国产毛片 | 四虎永久免费影院 | 久草综合网 | 精品久久一二三区 | 国产九九精品 | 午夜免费剧场 | 成人一级毛片 | 亚洲精品一区二区三区在线观看 | 国产精品久久久久久久久久东京 | 一区二区三区精品 |