将数据库中数据写到uer。xml

本文介绍了一种将Java中数据库查询结果转化为XML文件的方法。利用DocumentBuilderFactory和TransformerFactory等工具,实现了从ResultSet获取数据并构建XML文档的过程。适用于需要进行数据交换或存档的场景。

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 package com.xml.xmldbwrite;
import javax.xml.parsers.DocumentBuilderFactory;
import javax.xml.parsers.DocumentBuilder;
import javax.xml.transform.TransformerFactory;
import javax.xml.transform.Transformer;
import javax.xml.transform.dom.DOMSource;
import javax.xml.transform.stream.StreamResult;
import org.w3c.dom.Document;
import org.w3c.dom.Element;
import org.w3c.dom.Text;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.ResultSetMetaData;
import java.util.Vector;

public class Business {
  public Business() {
  }
  public static void convertToXml(ResultSet rs,String xmlFileName)
  {
    try
    {
      ResultSetMetaData rsmd = rs.getMetaData();    //获取结果集媒体数据--结果集的列信息
      Vector<String> columns=new Vector<String>();
      for(int i=1;i<=rsmd.getColumnCount();i++)
      {
        columns.addElement(rsmd.getColumnName(i));    //把列信息封装到集合变量中
      }
      DocumentBuilderFactory dfactory=DocumentBuilderFactory.newInstance();    //创建文档生成器工厂
      DocumentBuilder dbuilder=dfactory.newDocumentBuilder();      //创建文档生成器
      Document doc=dbuilder.newDocument();     //通过文档生成器创建Document
      Element root=doc.createElement("datatable");   //创建一个根元素,元素名称是datatable
      doc.appendChild(root);   //把根元素添加到文档元素的字节点
      while(rs.next())
      {
        Element datarow=doc.createElement("datarow");    //创建行元素,元素名称是datarow
        root.appendChild(datarow);        //把行元素添加为datatable的字节点
        for(int i=0;i<columns.size();i++)   //在当前行中遍历列集合
        {
          Element datacolumn=doc.createElement(columns.get(i).toString());    //创建列元素,元素名为对应列的名称
          datarow.appendChild(datacolumn);    //把列元素添加为当前行元素的字节点
          String temp=rs.getString(i+1);      //获取当前行相应列的字符串值
          temp=temp==null?"":temp;          //转换空值
          Text t=doc.createTextNode(temp);   //把当前列值创建为文本节点
          datacolumn.appendChild(t);       //把文本节点添加为当前列节点的字节点
        }
      }
      DOMSource source=new DOMSource(doc);   //封装DOM源
      StreamResult result=new StreamResult(xmlFileName);   //封装文件流结果
      TransformerFactory tfactory=TransformerFactory.newInstance();   //创建转换器工厂
      Transformer former=tfactory.newTransformer();   //创建转换器
      former.transform(source,result);   //把源中的数据转换为相应的流结果!
      System.out.println("complete!");
    }
    catch(Exception ex)
    {
      ex.printStackTrace();
    }
  }
}
//*******************************************

package com.xml.xmldbwrite;
import com.xml.xmldbwrite.Business;
import com.xml.xmldbwrite.Sql;

import java.sql.*;

public class Test {
  public Test() {
  }
  static Connection con = null;
  public static void main(String[] args) {
  
   try
   {
    Class.forName(Sql.DIRVER);
  con = DriverManager.getConnection(Sql.URL,Sql.USERNAME,Sql.PASSWORD);
     Statement stmt=con.createStatement();
     ResultSet rs=stmt.executeQuery("select * from user");
     Business.convertToXml(rs,"user.xml");
   }
   catch(Exception ex)
   {
     ex.printStackTrace();
   }
  }
}
//**********************************************

 

 

 

 

package com.xml.xmldbwrite;

public interface Sql {

 public static final String DIRVER="com.mysql.jdbc.Driver";
 public static final String URL = "jdbc:mysql://localhost:3306/testdb?useUnicode=true&characterEncoding=GBK";
 public static final String USERNAME = "root";
 public static final String PASSWORD = "321";
 
 public static final String INSERT_SCORE = "insert into score(class,results,stu_id) values(?,?,?)";
 
 public static final String STUDENT_LOGIN = "select name,password from student where name = ? and password = ?";
 
 public static final String FIND_ALLSTUDENT = "select * from student";
}

将CSV文件中的数据库数据转换为向量格式是许多机器学习任务中的常见需求,特别是在自然语言处理、推荐系统和向量检索系统中。以下是实现这一目标的几种常见方法,结合引用内容进行说明。 ### 1. 使用Pandas加载数据并进行预处理 在进行向量化之前,首先需要将CSV文件加载为结构化数据。通常使用 `pandas` 来读取CSV文件并进行数据清洗和预处理。 ```python import pandas as pd # 加载CSV文件 data = pd.read_csv("data.csv") # 数据清洗或预处理示例 data.dropna(inplace=True) # 删除缺失值 ``` ### 2. 文本数据的向量化 对于文本字段,可以使用预训练的嵌入模型(如Word2Vec、BERT、UER等)将文本转换为向量表示。例如,引用中提到的《UER: An Open-Source Toolkit for Pre-training Models》提供了一系列可用于文本嵌入的模型[^2]。 ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModel import torch # 加载预训练模型和分词器 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("uer/bert-base-chinese-cluecorpussmall") model = AutoModel.from_pretrained("uer/bert-base-chinese-cluecorpussmall") # 将文本编码为向量 def text_to_vector(text): inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True) outputs = model(**inputs) return outputs.last_hidden_state.mean(dim=1).detach().numpy() # 应用于DataFrame中的文本列 data["vector"] = data["text_column"].apply(text_to_vector) ``` ### 3. 数值和类别特征的向量化 对于数值型或类别型字段,可以使用标准化、独热编码(One-Hot Encoding)或嵌入层进行向量化处理。 ```python from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, StandardScaler # 对类别型变量进行One-Hot编码 encoder = OneHotEncoder() categorical_features = encoder.fit_transform(data[["category_column"]]).toarray() # 对数值型变量进行标准化 scaler = StandardScaler() numerical_features = scaler.fit_transform(data[["numerical_column"]]) ``` ### 4. 构建完整的向量表示 将不同类型的特征向量拼接在一起,形成最终的向量表示。 ```python import numpy as np # 假设text_vectors是文本向量,numerical_features是数值特征向量 final_vectors = np.hstack((np.vstack(data["vector"]), numerical_features)) ``` ### 5. 将向量数据注入向量数据库 如引用中所述,可以将生成的向量数据注入到向量数据库(如 ChromaDB 或 Faiss)中,用于后续的相似性搜索或推荐系统[^1]。 ```python import chromadb # 初始化ChromaDB客户端 client = chromadb.Client() # 创建集合 collection = client.create_collection("my_collection") # 添加向量数据 collection.add( embeddings=final_vectors.tolist(), metadatas=[{"id": i, "text": text} for i, text in enumerate(data["text_column"])], ids=[str(i) for i in range(len(data))] ) ``` ### 6. 图神经网络中的表格数据向量化(可选) 对于图结构任务,可以使用 `PyTorch Geometric` 将表格数据转换为图数据格式,如引用中提到的动漫推荐系统案例[^3]。 ```python from torch_geometric.data import Data import torch # 构建图结构(示例) edge_index = torch.tensor([[0, 1, 1, 2], [1, 0, 2, 1]], dtype=torch.long) x = torch.tensor(numerical_features, dtype=torch.float) data = Data(x=x, edge_index=edge_index) ``` ---
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