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本文实例讲述了Python使用MYSQLDB实现从数据库中导出XML文件的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下:
这里需要给前端以xml格式提供一些数据,这些数据在目前的数据库中已经存在。
如果使用django返回xml数据的话,需要包装下头信息:
复制代码 代码如下:r = HttpResponse(str_xml)
r.mimetype = "text/xml"
r['Content-Type'] = "application/xml"
另外,使用group by可以使用以下方式来查询。
复制代码 代码如下:objs = Fish.objects.raw("SELECT id, almanac_name, style , almanac_code,almanac_description FROM ppy_fish WHERE almanac_name != '' GROUP BY almanac_code")
简单的举个例子:
# -*- coding: utf-8 -*- from xml.dom import minidom import MySQLdb conn = MySQLdb.connect(host='localhost',user='root',passwd='xxx',db='my_xml',charset="utf8") cursor = conn.cursor() cursor.execute('select id, name, style, description, family from ppy_fish') res_list = cursor.fetchall() print len(res_list) doc = minidom.Document() root = doc.createElement("data") doc.appendChild(root) ATTRIBUTE = {"n":1, "d":3} for res in res_list: node = doc.createElement(res[2]) for i in ATTRIBUTE: id_node = doc.createElement("%s" % i) data = doc.createTextNode("%s" % res[ATTRIBUTE[i]]) id_node.appendChild(data) node.appendChild(id_node) root.appendChild(node) str_xml = doc.toxml("utf-8") f = open('fish.xml', 'w') f.write(str_xml) f.close() cursor.close() conn.close()
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。
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首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。