[转载]mysqldb 查询返回字典结构

MySQLdb默认查询结果都是返回tuple,输出时候不是很方便,必须按照0,1这样读取,无意中在网上找到简单的修改方法,就是传递一个cursors.DictCursor就行。

默认程序:

import MySQLdb 

db = MySQLdb.connect(host = 'localhost', user = 'root', passwd = '123456', db = 'test') 
cursor = db.cursor() 
cursor.execute('select * from user') 
rs = cursor.fetchall() 
print rs 

 # 返回类似如下
# ((1000L, 0L), (2000L, 0L), (3000L, 0L))

修改后:

import MySQLdb 
import MySQLdb.cursors 

db = MySQLdb.connect(host = 'localhost', user = 'root', passwd = '123456', db = 'test',cursorclass = MySQLdb.cursors.DictCursor) 
cursor = db.cursor() 
cursor.execute('select * from user') 
rs = cursor.fetchall() 
print rs

# 返回类似如下
# ({'age': 0L, 'num': 1000L}, {'age': 0L, 'num': 2000L}, {'age': 0L, 'num': 3000L})

或者也可以用下面替换connect和cursor部分 

db = MySQLdb.connect(host = 'localhost', user = 'root', passwd = '123456', db = 'test') 
cursor = conn.cursor(cursorclass = MySQLdb.cursors.DictCursor) 
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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