【Python】【MySQL】Python将JSON数据以文本形式存放到MySQL的Text类型字段中

简介: 【Python】【MySQL】Python将JSON数据以文本形式存放到MySQL的Text类型字段中

1.起因

在做一个自动打卡的玩意。登录会得到那个平台一系列的信息。我又不想专门修改、增加数据库字段来存放,所有打算直接将返回的JSON数据保存到一个MySQL字段中。

内容肯定不能直接放,考虑下比如数据注入的问题,对吧,容易出问题,所有我是打算将JSON数据转为base64编码的格式。

先写一个专门的编码工具函数

defBase64_encode(s):
res=str(base64.b64encode(s.encode("utf-8"))).replace("b'","")[:-1]
returnres

str(base64.b64encode(s.encode("utf-8"))) 得到的是b'xxx'的文本,我不想要b'和后面的',所有要替换到,然后数据库操作的话如下:

try:
cur, db=db_connect()
except:
return {"code": 33060, "msg": "连接数据库失败", "data": {}}
try:
sql="update t_info set `token`='%s',`uid`='%s',`planids`='%s',`moguNo`='%s' where `gaccount`='%s'"%(Base64_encode(json.dumps(user_token)),user_id,Base64_encode(json.dumps(plan_ids)) ,moguNo,tel)
print("\n",sql,"\n")
result=cur.execute(sql)
exceptExceptionase:
print(e)
return {"code":-1,"msg":"发生了错误"}

注意长度问题噢!varchar(255)容易装不下,所有太长了用text类型来装。


然后就是解码

defBase64_decode(s):
returnbase64.b64decode(s).decode("utf-8")

总结一下:

defBase64_encode(s):
res=str(base64.b64encode(s.encode("utf-8"))).replace("b'","")[:-1]
returnresdefBase64_decode(s):
returnbase64.b64decode(s).decode("utf-8")
相关实践学习
每个IT人都想学的“Web应用上云经典架构”实战
本实验从Web应用上云这个最基本的、最普遍的需求出发,帮助IT从业者们通过“阿里云Web应用上云解决方案”,了解一个企业级Web应用上云的常见架构,了解如何构建一个高可用、可扩展的企业级应用架构。
MySQL数据库入门学习
本课程通过最流行的开源数据库MySQL带你了解数据库的世界。   相关的阿里云产品:云数据库RDS MySQL 版 阿里云关系型数据库RDS(Relational Database Service)是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务,提供容灾、备份、恢复、迁移等方面的全套解决方案,彻底解决数据库运维的烦恼。 了解产品详情: https://www.aliyun.com/product/rds/mysql 
相关文章
|
10月前
|
存储 JavaScript Java
(Python基础)新时代语言!一起学习Python吧!(四):dict字典和set类型;切片类型、列表生成式;map和reduce迭代器;filter过滤函数、sorted排序函数;lambda函数
dict字典 Python内置了字典:dict的支持,dict全称dictionary,在其他语言中也称为map,使用键-值(key-value)存储,具有极快的查找速度。 我们可以通过声明JS对象一样的方式声明dict
521 2
|
11月前
|
IDE 开发工具 开发者
Python类型注解:提升代码可读性与健壮性
Python类型注解:提升代码可读性与健壮性
497 102
|
索引 Python
Python的变量和简单类型
本文介绍了Python中变量命名规则、常用变量类型及字符串操作。变量命名需遵循字母、数字和下划线组合,不能以数字开头且不可与关键字冲突。字符串支持单引号、双引号或三引号定义,涵盖基本输出、转义字符、索引、拼接等操作。此外,还详细解析了字符串方法如`islower()`、`upper()`、`count()`等,帮助理解字符串处理技巧。
385 15
|
12月前
|
安全 JavaScript Java
Python中None与NoneType的真相:从单例对象到类型系统的深度解析
本文通过10个真实场景,深入解析Python中表示“空值”的None与NoneType。从单例模式、函数返回值,到类型注解、性能优化,全面揭示None在语言设计与实际编程中的核心作用,帮助开发者正确高效地处理“无值”状态,写出更健壮、清晰的Python代码。
4108 3
|
Python
Python技术解析:了解数字类型及数据类型转换的方法。
在Python的世界里,数字并不只是简单的数学符号,他们更多的是一种生动有趣的语言,用来表达我们的思维和创意。希望你从这个小小的讲解中学到了有趣的内容,用Python的魔法揭示数字的奥秘。
315 26
|
缓存 数据可视化 Linux
Python文件/目录比较实战:排除特定类型的实用技巧
本文通过四个实战案例,详解如何使用Python比较目录差异并灵活排除特定文件,涵盖基础比较、大文件处理、跨平台适配与可视化报告生成,助力开发者高效完成目录同步与数据校验任务。
361 0
|
IDE API 开发工具
Python类型注解:让代码“开口说话”的隐形助手
Python类型注解为动态语言增添类型信息,提升代码可读性与健壮性。通过变量、函数参数及返回值的类型标注,配合工具如mypy、IDE智能提示,可提前发现类型错误,降低调试与协作成本。本文详解类型注解的实战技巧、生态支持及最佳实践,助你写出更高质量的Python代码。
523 0
|
人工智能 安全 IDE
Python 的类型安全是如何实现的?
本文探讨了 Python 的类型安全实现方式。从 3.5 版本起,Python 引入类型提示(Type Hints),结合静态检查工具(如 mypy)和运行时验证库(如 pydantic),增强类型安全性。类型提示仅用于开发阶段的静态分析,不影响运行时行为,支持渐进式类型化,保留动态语言灵活性。泛型机制进一步提升通用代码的类型安全性。总结而言,Python 的类型系统是动态且可选的,兼顾灵活性与安全性,符合“显式优于隐式”的设计哲学。
352 2
|
存储 机器学习/深度学习 人工智能
多模态RAG实战指南:完整Python代码实现AI同时理解图片、表格和文本
本文探讨了多模态RAG系统的最优实现方案,通过模态特定处理与后期融合技术,在性能、准确性和复杂度间达成平衡。系统包含文档分割、内容提取、HTML转换、语义分块及向量化存储五大模块,有效保留结构和关系信息。相比传统方法,该方案显著提升了复杂查询的检索精度(+23%),并支持灵活升级。文章还介绍了查询处理机制与优势对比,为构建高效多模态RAG系统提供了实践指导。
2984 0
多模态RAG实战指南:完整Python代码实现AI同时理解图片、表格和文本

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多