遍历技巧集

本文提供了一系列 SQL 查询语句,用于遍历 SQL Server 数据库中的各种对象,包括数据库名称、存储过程及其参数详情、触发器及用户定义的函数。
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--遍历服务器中所有数据库名称

select a.name

from master..sysdatabases a
where a.dbid>=7 

------------------------------------------------------------------------------------------------

--遍历数据库中的所有存储过程,并获得其参数个数、类型、长度

select
    c.[name] sp_name, --存储过程名称
    a.[name] pa_name, --参数名称
    b.[name] pa_type, --参数类型
    a.[length] pa_len --参数长度
from
    syscolumns a , systypes b , sysobjects c
where
    a.xtype=b.xtype and a.id=c.id
    and c.xtype='p' and c.category=0
order by
    sp_name

--c.category=0 也可改为c.status>=0 表示用户定义的储存过程
--category:用于发布、约束和标识
--status:保留,内部使用。Base_schema_ver统计的版本号

------------------------------------------------------------------------------------------------

--遍历数据库中的所有触发器名称

select a.name as tr_name
from sysobjects a
where a.xtype='tr' and a.category=0

------------------------------------------------------------------------------------------------

--遍历数据库中的所有函数,并获得其参数个数、类型、长度
select
    f_name=c.[name],       --函数名称
    pa_name=case a.[name] when '' then 'returns' else a.[name] end, --参数名称
    pa_type=b.[name],       --参数类型
    pa_len=a.[length]       --参数长度
from
    syscolumns a , systypes b , sysobjects c
where
    a.xtype=b.xtype and a.id=c.id
    and c.xtype in (N'FN', N'IF', N'TF') and c.category=0
order by
    f_name

 

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### 如何在 Python 中遍历数据 在 Python 编程环境中,`datasets` 库是一个非常强大的工具,用于加载和操作各种形式的数据。以下是关于如何遍历 `datasets.Dataset` 的详细介绍。 #### 使用 map 方法进行遍历 通过调用 `map()` 函数可以实现对数据中每一个样本的操作。此方法允许开发者定义自定义逻辑来处理每个数据条目,并返回一个新的数据对象[^2]。 ```python def handler(data): data['text'] = 'Prefix' + data['text'] return data dataset_map = dataset.map(handler) ``` 上述代码片段展示了如何利用 `handler` 函数修改原始数据中的字段值。这里的关键在于传递给 `map()` 的回调函数会逐一作用于数据内的每一项记录上。 #### 加载本地磁盘上的数据实例 如果已经有一个存储在硬盘上的现成数据,则可以通过如下方式重新导入它: ```python from datasets import load_from_disk dataset = load_from_disk(r"E:\allchat\pokemon") print(dataset) ``` 这条语句说明了怎样借助 `load_from_disk` API 来恢复先前保存过的数据结构[^3]。 #### 基本迭代器模式的应用 除了高级别的映射接口外,还可以采用传统的循环语法逐一遍访整个合的内容: ```python for sample in dataset: process(sample) # 对单个样例应用某些转换或者计算 ``` 这种方式更加直观易懂,适合那些只需要简单读取而无需复杂变换的情况。 另外值得注意的是,在涉及大规模文件处理时(比如报告所有清除数据),可能还需要考虑额外的因素如性能优化、内存管理等问题[^4]。 ### 数据保存与持久化支持 完成必要的预处理之后,也许希望将更新后的状态存回外部媒介供后续阶段继续使用。此时可依赖内置的 `.save_to_disk(path)` 功能轻松达成目标: ```python dataset.save_to_disk('./processed_data') ``` 以上就是有关于 Python 下基于 Hugging Face 提供的 Datasets 工具包来进行有效遍历的一些核心技巧总结。
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