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如何在 psycopg2 python 中转义 to_tsquery 的特殊字符？

我正在运行 Mac OSX。直到今天，我的 Python 2.6 和 psycopg2 都运行得很好，我将它与 Django 和 Pylons 一起使用。我刚刚重新安装了 postgres（我不知道这是否已连接），突然间我无法将 psycopg2 导入 Python 而不出现奇怪的错误：

尝试使用 Python 2.5 会出现类似的错误：

我不知道这意味着什么，它来自哪里，或者该怎么做。请问有人可以帮忙吗？

我使用 psycopg2 在 python 中访问我的 postgres 数据库。我的函数应该创建一个新的数据库，代码如下所示：

当我调用 createDB 时，我的 postgres 服务器抛出一个错误：CREATE DATABASE 不能在事务块内运行，错误代码 25001 代表“ACTIVE SQL TRANSACTION”。

我很确定同时没有其他连接在运行，并且我在调用 createDB 之前使用的每个连接都已关闭。

这已经让我发疯了 2 天。

我一直在尝试使用 easy_install 安装 psycopg2，无论我尝试什么（即使用 gcc-4.0 而不是雪豹默认的）我总是得到同样的错误：

错误：安装脚本退出并出现错误：命令“/usr/bin/gcc-4.0”失败，退出状态为 1

请参阅：http ://dpaste.com/hold/228252/

我已经用谷歌搜索了很多次这个错误，但我发现似乎没有任何帮助。

执行以下任务时出现此错误，

results = db1.executeSelectCommand(siteSql, (),) TypeError: unbound method executeSelectCommand() must be called with dbConnn instance as the first argument (得到 str 实例)

我的代码如下：

我在这里使用这个类：

在windows中，似乎没有这个问题？上帝，它一定很初级，但我找不到。

考虑以下 Python 中的代码，使用 psycopg2cursor对象（为清楚起见，更改或省略了一些列名）：

• 该数据库位于快速 LAN 上的远程计算机上。
• 使用\COPYfrom bash 的速度非常快，即使对于大型（约 1,000,000 行）文件也是如此。

这段代码对于 5,000 行来说是超快的，但是当data.csv超过 10,000 行时，程序会完全冻结。

任何想法\解决方案？

亚当

我正在尝试一种快速，即快速而不是大量代码，将 csv 数据放入 postgres 数据库的方法。我正在使用 csvDictreader 阅读 python，它工作正常。然后我需要以某种方式生成代码，将字典放入表中。我想自动执行此操作，因为我的表通常有数百个变量。（我不想直接阅读 Postgres，因为在很多情况下我必须转换数据，而 python 对此有好处）

这是我得到的一些：

使用 psycopg2，我得到以下形式的查询结果：

[[（15002325，24，24，24，20，1393，-67333094L，38，4，493.48763257822799，493.633348372593703），（15002339，76，76，20 1394, -67333094L, 38, 4, 493.493464900383, 493.63348372593703), (15002483, 76, 20, 1394, -67333094L, 91, 3, 499.9590402442434, 945]42742434, 499)

我正在尝试使用 RPY2 将此嵌套元组/列表转换为 R 数据框：具有九列名称和四行数据（此嵌套列表中的元素数））

但我不明白如何，我正在尝试使用 taggedList （进入 RPY2 容器库）但没有成功.. 标记列表似乎只需要一个列表一个列表。

谢谢帮助！

我正在尝试为 django 安装购物车插件，但在运行 manage.py syncdb 时出现问题。

运行时，它会安装 4 个表，然后我收到以下错误消息：

文件“(mypath)/django/db/backends/postgresql_psycopg2/base.py”，第 44 行，执行 return self.cursor.execute(query, args) django.db.utils.DatabaseError: NUMERIC scale 127 must be between 0和精度 10

我猜models.py很可能有问题，但我不知道要看哪一行。

有没有人遇到过类似的事情？

实际上我使用R + Python 和 RPY2 来操作数据和 ggplot 来创建漂亮的图形。我在 PostgreSQL 数据库中有一些数据，我正在使用 psycopg2 来查询数据。

我正在开始一篇论文，将来我需要一个OLAP 多维数据集来存储我的（非常大的）模拟数据：多维、聚合查询等。

Python（我想要 Python + R，没有 jpivot 或 Java 中的其他仪表板）和像Mondrian这样的 OLAP 引擎之间的接口是否有任何最佳或标准实践？我在谷歌上搜索了任何解决方案，但我没有找到任何东西。

我已经简要评估了SQLAlchemy和 Django-ORM，但它们没有MDX或 XML/A 接口来查询 OLAP 服务器（蒙德里安或其他）......

是否可以在 MDX 中编写查询，并使用 psycopg + ODBC 查询我的 OLAP 服务器，并且 OLAP 服务器从我的模拟数据中给出答案（Python 对象上没有映射，但对我来说没问题）？

更新 1：

为什么我需要围绕 OLAP + Mondrian 技术进行搜索？

因为拉瓦尔大学（GeoSoa 部门 + Thierry Badard）为 OLAP 编写了空间扩展：SOLAP，并在 Mondrian 中将其实现为GeoMondrian。这让我很感兴趣，因为我正在研究基于空间多代理的模拟（~= geosimulation）。

GeoSoa 部门创建了一个基于 Ajax 的组件来与 GeoMondrian 进行通信和可视化空间数据：SOLAPLAYERS，它可以通过其 Xlma servlet 查询 Mondrian 服务器。

问题：大数据操作可能很慢，需要 Internet 或 Apache 2。简而言之，它只是可视化数据或地图......在我的情况下，我需要原始数据来制作我自己的数据操作 + 用 R 绘制的图形：空间分析，回归分析，rank-tail 等。在这里，SOLAP 帮助我为以后的复杂 R 分析准备数据。

为什么是 Python？

1 - 对空间数据的 Web 访问 -

我正在尝试使用“酷”的 Python 框架，例如GeoDjango或MapFish：GIS 中的大型社区，开源，使用GeoAlchemy来操作空间查询/数据，包括带有 JavaScript 扩展和OpenLayers的可视化等。

2 - 在 GIS 中对空间数据的本地访问 -

我想在 QGIS（开源 GIS）中创建一个插件来访问和可视化数据，以及 QGIS 插件和 API = Python。

3 - 自动分析数据 -

用户或科学家使用网格计算运行模拟，并选择他们想要在此数据上运行的自动分析（R + ggplot2 + MDX 查询）。我的目标是创建模拟的综合报告（图形、表格数据等）。

因此，在模拟之后，数据进入 OLAP/SOLAP 多维数据集，许多 Python 脚本（由用户创建）使用 MDX 获取数据，使用 R + RPY2 操作数据，并在 doku-wiki 或其他网站上为科学家编写和生成酷炫的输出社区平台。

问题？

1 - Olap4j，Mondrian 与外部组件通信的 API 核心，是 Java 制造的：/

2 - SOLAPLAYERS 使用 Ajax 访问数据，对我来说太慢了。

3 - SQLAlchemy 和 GeoAlchemy 没有与多维数据库 (OLAP) 的驱动程序连接。

* 解决方案？*

1 - Py4j 使用 Python 访问 olap4j 中的 Java 对象或 Java 集合？编写我自己的函数来访问 Java 映射集合？=> 危险且不容易？...

2 - XLMA 与 Ajax Mondrian 服务器？它太慢了。

3 - 为 OLAP Mondrian 编写我自己的 py 连接器？=> 哎哟。我认为这是一条艰难的道路。

我应该怎么办？