Question

将numpy整数对象的值插入到python 3中的数据库的正确方法是什么？在python 2.7 numpy numeric数据类型中干净地插入sqlite，但它们不在python 3中

import numpy as np
import sqlite3
conn = sqlite3.connect(":memory:")
conn.execute("CREATE TABLE foo (id INTEGER NOT NULL, primary key (id))")
conn.execute("insert into foo values(?)", (np.int64(100),)) # <-- Fails in 3

np.float类型似乎在2和3中都可以正常工作。

    conn.execute("insert into foo values(?)", (np.float64(101),))

在python 2中，numpy标量整数数据类型不再是int的实例，甚至将整数值浮点数转换为整数。

   isinstance(np.int64(1), int)  # <- true for 2, false for python 3

这就是dbapi无法与numpy无缝协作的原因吗？

Answer 1

根据sqlite3文档：

要在SQLite中使用其他Python类型，必须使它们适应SQLite的sqlite3模块支持的类型之一：NoneType，int，float，str，bytes。

因此，您可以适应 np.int64 类型。你应该这样做：

import numpy as np
import sqlite3

sqlite3.register_adapter(np.int64, lambda val: int(val))
conn = sqlite3.connect(":memory:")
conn.execute("CREATE TABLE foo (id INTEGER NOT NULL, primary key (id))")
conn.execute("insert into foo values(?)", (np.int64(100),))

Docs

Answer 2

而不是：

sqlite3.register_adapter(np.int64, lambda val: int(val))

您可以使用：

sqlite3.register_adapter(np.int64, int)

Answer 3

使用 .item() 方法。

np.int64(100).item()

此解决方案的优点是可移植且不特定于 sqlite3。

有关使用 .item() 方法进行 numpy 类型转换的参考，请参阅 https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.ndarray.item.html#numpy.ndarray.item

使用python3

3 个答案: