class DbCli(object): def init(self): self.engine = create_engine(Config.db_mytoken) self.Session = sessionmaker(bind=self.engine) 如何使用python 实现批量添加的功能 在此代码的基础上
要实现批量添加的功能，可以在DbCli类中添加一个方法，该方法接受一个列表作为参数，列表中包含要添加的数据。然后使用session批量添加数据到数据库。
以下是一个示例代码：
python
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from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
class DbCli(object):
def __init__(self):
self.engine = create_engine(Config.db_mytoken)
self.Session = sessionmaker(bind=self.engine)
def batch_add_data(self, data_list):
session = self.Session()
try:
for data in data_list:
session.add(data)
session.commit()
except:
session.rollback()
raise
finally:
session.close()
在上面的代码中，我们添加了一个名为batch_add_data的方法，该方法接受一个data_list参数，其中包含要添加的数据。我们使用session.add()方法将每个数据添加到会话中，然后使用session.commit()方法提交所有的更改。如果在添加过程中出现任何错误，我们使用session.rollback()方法回滚会话，并使用raise语句重新引发异常。最后，我们使用session.close()方法关闭会话。
要使用这个批量添加功能，可以实例化DbCli类，并调用batch_add_data方法，将要添加的数据列表作为参数传递给它。例如：
python
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db_cli = DbCli()
data_list = [data1, data2, data3] # 假设data1, data2, data3是要添加的数据对象
db_cli.batch_add_data(data_list)
这样就可以将data_list中的数据批量添加到数据库中了。
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7 hours ago
bulk_insert_mappings 如何使用这个方法批量添加
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gpt-3.5-turbo7 hours ago
bulk_insert_mappings方法是SQLAlchemy提供的一种批量插入数据的方法，可以用于批量添加数据到数据库。
以下是一个示例代码，演示如何使用bulk_insert_mappings方法批量添加数据：
python
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from sqlalchemy import create_engine, Table, Column, Integer, String, MetaData
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
class DbCli(object):
def __init__(self):
self.engine = create_engine(Config.db_mytoken)
self.Session = sessionmaker(bind=self.engine)
self.metadata = MetaData(bind=self.engine)
self.table = Table('your_table_name', self.metadata,
Column('id', Integer, primary_key=True),
Column('name', String),
Column('age', Integer))
def batch_add_data(self, data_list):
session = self.Session()
try:
session.bulk_insert_mappings(self.table, data_list)
session.commit()
except:
session.rollback()
raise
finally:
session.close()
在上面的代码中，我们首先定义了一个Table对象，表示要插入数据的表。然后，在batch_add_data方法中，我们使用session.bulk_insert_mappings方法将data_list中的数据批量插入到数据库中。bulk_insert_mappings方法接受两个参数，第一个参数是要插入数据的表对象，第二个参数是一个字典列表，每个字典表示一条要插入的数据。字典的键对应表的列名，值对应要插入的数据。
要使用这个批量添加功能，可以实例化DbCli类，并调用batch_add_data方法，将要添加的数据列表作为参数传递给它。例如：
python
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db_cli = DbCli()
data_list = [
{'name': 'John', 'age': 25},
{'name': 'Alice', 'age': 30},
{'name': 'Bob', 'age': 35}
]
db_cli.batch_add_data(data_list)
这样就可以将data_list中的数据批量添加到数据库中了。请注意，要根据实际情况修改表名和列名。
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6 hours ago
sqlalchemy.orm.exc.UnmappedClassError: Class '(Table('chain_asset_tracking', MetaData(bind=Engine(mysql://root:***@127.0.0.1:3306/db_mytoken?charset=utf8)), Column('id', Integer(), table=<chain_asset_tracking>, primary_key=True, nullable=False), Column('from_address', String(), table=<chain_asset_tracking>), Column('to_address', String(), table=<chain_asset_tracking>), Column('balance', DECIMAL(), table=<chain_asset_tracking>), Column('label', Integer(), table=<chain_asset_tracking>), Column('address_first_tx_datetime', String(), table=<chain_asset_tracking>), Column('tx_count', Integer(), table=<chain_asset_tracking>), Column('val', DECIMAL(), table=<chain_asset_tracking>), schema=None),)' is not mapped
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gpt-3.5-turbo6 hours ago
这个错误通常是由于未将要插入的数据对象映射到ORM模型类引起的。在使用bulk_insert_mappings方法时，需要确保要插入的数据对象已经映射到了ORM模型类。
要解决这个错误，你需要创建一个ORM模型类来映射要插入的数据对象。以下是一个示例代码：
python
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from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, DECIMAL
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
Base = declarative_base()
class ChainAssetTracking(Base):
__tablename__ = 'chain_asset_tracking'
id = Column(Integer, primary_key=True)
from_address = Column(String)
to_address = Column(String)
balance = Column(DECIMAL)
label = Column(Integer)
address_first_tx_datetime = Column(String)
tx_count = Column(Integer)
val = Column(DECIMAL)
class DbCli(object):
def __init__(self):
self.engine = create_engine(Config.db_mytoken)
self.Session = sessionmaker(bind=self.engine)
def batch_add_data(self, data_list):
session = self.Session()
try:
session.bulk_insert_mappings(ChainAssetTracking, data_list)
session.commit()
except:
session.rollback()
raise
finally:
session.close()
在上面的代码中，我们创建了一个名为ChainAssetTracking的ORM模型类，它映射了要插入的数据对象的结构。我们使用declarative_base函数创建了一个基类Base，然后在ChainAssetTracking类中继承了这个基类。在ChainAssetTracking类中，我们定义了与表中列对应的属性。
然后，在batch_add_data方法中，我们将ChainAssetTracking作为第一个参数传递给bulk_insert_mappings方法，以确保要插入的数据对象与ORM模型类关联。
请注意，你需要根据实际情况修改表名和列名，并确保数据库中已经存在相应的表结构。
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4 minutes ago
react 项目中如何在xml中请求后端数据 生成sitemap.xml
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gpt-3.5-turbo2 minutes ago
在React项目中，可以使用axios或fetch等库来发送HTTP请求并获取后端数据。以下是一个示例，演示如何在React项目中使用axios来请求后端数据并生成sitemap.xml文件。
首先，安装axios库：
bash
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npm install axios
然后，在React组件中导入axios库，并在需要的地方发送HTTP请求：
jsx
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import React, { useEffect } from 'react';
import axios from 'axios';
const SitemapGenerator = () => {
useEffect(() => {
const fetchData = async () => {
try {
const response = await axios.get('/api/sitemap'); // 发送GET请求到后端的/api/sitemap路由
const sitemapData = response.data; // 获取后端返回的数据
// 生成sitemap.xml文件
const sitemapXml = generateSitemapXml(sitemapData);
downloadSitemapXml(sitemapXml);
} catch (error) {
console.error('Error fetching sitemap data:', error);
}
};
fetchData();
}, []);
const generateSitemapXml = (data) => {
// 根据后端返回的数据生成sitemap.xml文件的内容
// 返回生成的sitemap.xml内容
};
const downloadSitemapXml = (xml) => {
const element = document.createElement('a');
const file = new Blob([xml], { type: 'text/xml' });
element.href = URL.createObjectURL(file);
element.download = 'sitemap.xml';
document.body.appendChild(element);
element.click();
document.body.removeChild(element);
};
return (
<div>
<h1>Sitemap Generator</h1>
<p>Click the button to generate and download sitemap.xml</p>
<button onClick={fetchData}>Generate Sitemap</button>
</div>
);
};
export default SitemapGenerator;
在上述示例中，我们在组件的useEffect钩子中发送了一个GET请求到后端的/api/sitemap路由，并获取了后端返回的数据。然后，我们使用generateSitemapXml函数根据后端返回的数据生成了sitemap.xml文件的内容，并使用downloadSitemapXml函数将生成的文件下载到用户的设备上。
请注意，上述示例中的/api/sitemap路由是一个示例，你需要根据你的后端API的实际情况进行相应的更改。
希望以上信息对你有所帮助！
