VS自动生成的DataSet中Fill方法(追加记录的实现)

这篇博客探讨了在VS中使用DataSet的Fill方法时,如何实现追加记录而不是清空原有数据的问题。关键在于调整Adapters类的ClearBeforeFill属性为false,这样在填充数据时就能保留并追加新的记录。

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       在VS2008中向一个winform project中加入一个绑定数据源的时候,IDE会自动生成一个相应的dataSet.xsd文件,这个文件的用途就是相当于封装了一层数据源,我们可以直接利用它来很方便地从数据库中读取数据,一般它会产生两个类,一个是DataSet类,另一个是Adapter类,这个类的名当然是根据数据库的表名来命名的,比如我们的数据库里面的表为test, 则产生的两个类分别为testDataSet类和testTableAdapters, Adapters类中会自动产生一个Fill方法,来读取数据源中的数据,当然我们也可以填加新的方法,但是默认的这些方法都不是向dataTable中追加数据,而是覆盖原有的数据,说得更加清楚一点,是先清空,然后再Fill这个dataTable,看了一下VS自动产生的源代码,如下:
  1. public virtual int Fill(testDataSet.testDataTable dataTable) {
  2.             this.Adapter.SelectCommand = this.CommandCollection[0];
  3.             if ((
### 关于Python中的PANEL库 PANEL是一个用于构建交互式Web应用程序的开源框架,它允许开发者轻松创建动态仪表板和数据可视化工具。PANEL基于Bokeh和其他流行的Python库(如Matplotlib、Plotly等),能够快速实现复杂的用户界面。 以下是关于PANEL的一些核心功能及其使用方法: #### 安装PANEL 为了安装PANEL库,可以使用`pip`命令来完成操作[^3]: ```bash pip install panel ``` 如果需要更全面的功能支持,则可以通过Conda进行安装[^4]: ```bash conda install -c conda-forge panel ``` #### 基础用法示例 下面展示了一个简单的例子,说明如何利用PANEL显示基本文本并添加按钮控件。 ```python import panel as pn pn.extension() text = pn.pane.Markdown(""" # Welcome to Panel! This is an example of using **Panel** for creating interactive web apps. """) button = pn.widgets.Button(name='Click me') def on_click(event): text.object += "\nButton was clicked!" button.on_click(on_click) layout = pn.Column(text, button) layout.servable() ``` 此代码片段定义了一段Markdown格式的文字以及一个可点击的按钮;当用户按下按钮之后,页面会追加一条消息通知已触发事件处理函数[^5]。 #### 高级特性——集成其他图表库 除了内置组件外,PANEL还提供了与其他主流绘图库无缝对接的能力。比如结合HoloViews生成高级统计图形或者调用Altair制作轻量化的SVG矢量图等等[^6]。 例如,这里有一个案例演示怎样把Seaborn画出来的热力图嵌入到PANEL应用里头去: ```python import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import panel as pn sns.set_theme(style="whitegrid", palette="pastel") data = sns.load_dataset("tips").groupby(["day", "sex"])["total_bill"].mean().unstack(fill_value=0).round(2) fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) sns.heatmap(data=data, annot=True, fmt=".1f", linewidths=.5, ax=ax) plot_pane = pn.pane.Matplotlib(fig) dashboard = pn.Row(pn.panel(data), plot_pane) dashboard.show() ``` 上述程序加载了小费数据集,并计算不同性别顾客每天消费金额平均值构成矩阵表形式的数据结构传给Seaborn绘制热度分布情况最后通过PANEL呈现出来[^7]。
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