rails 向数据库插入数据时怎么跳过before_create

Python015

rails 向数据库插入数据时怎么跳过before_create,第1张

save：rails中的save其实是create_or_update，新建或修改记录！不一定是新建，切记 new ：只是在内存中新建一个对象，操作数据库要调用save方法。 create = new + 执行sql。 build：与new基本相同，多用于一对多情况下。还有一个不同请看使用示例 !：new!, create!, build!与new, create, build的区别是带!的方法会执行validate，如果验证失败会抛出导常。 save是实例方法，而create, build, new是模型类的类方法

还有另外一种说法，也挺好，如下 首先说new吧，app = App.new(params[:app]),这个是用给定的params来实例化一个app对象，注意此时只是初始化了一个对象，ruby只是在内存里面给app分配了一个内存地址，但是,这 个地址还没有指定任何的有效的内存，所以接下来ruby要做的就是调用model里面的initialize函数来根据给定的参数进行初始化这个对象，并将该对象保存到堆里面。 对于new！来说，这个跟new相比，就是在save到数据库的时候，如果save失败，就会报一个错误。 对于create来说，过程大致跟new差不多，唯一的区别是，create = new + save，即create一步操作等于new和save的两部操作。 对于create！来说，类似于new！ 过程大致也是跟new！差不多 区别是create！ = new！ + save 如果保存失败的话会返回一个错误。 对于build来说，主要的混淆的地方在于与new的区别，其实，我认为build是new的一个别名，但是用的地方可能跟new有点区别，在我看来，build大多是用于有关联关系的对象模型的时 候，用来创建子model用的，比如说 Person 与 Order是一对多的关系，那么我们可以用 @persion.build()方法来创建于该person对应的orders

1.R数据的保存与加载

可通过save()函数保存为.Rdata文件，通过load()函数将数据加载到R中。

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> a <- 1:10

> save(a,file='d://data//dumData.Rdata')

> rm(a)   #将对象a从R中删除

> load('d://data//dumData.Rdata')

> print(a)

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2.CSV文件的导入与导出

下面创建df1的数据框，通过函数write.csv()保存为一个.csv文件，然后通过read.csv()将df1加载到数据框df2中。

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> var1 <- 1:5

> var2 <- (1:5)/10

> var3 <- c("R and","Data Mining","Examples","Case","Studies")

> df1 <- data.frame(var1,var2,var3)

> names(df1) <- c("VariableInt","VariableReal","VariableChar")

> write.csv(df1,"d://data//dummmyData.csv",row.names = FALSE)

> df2 <- read.csv("d://data//dummmyData.csv")

> print(df2)

VariableInt VariableReal VariableChar

1           1          0.1        R and

2           2          0.2  Data Mining

3           3          0.3     Examples

4           4          0.4         Case

5           5          0.5      Studies

3.通过ODBC导入与导出数据

RODBC提供了ODBC数据库的连接。

3.1从数据库中读取数据

odbcConnect()建立一个数据库连接，sqlQuery()向数据库发送一个SQL查询，odbcClose()关闭数据库连接。

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library(RODBC)

connection <- odbcConnect(dsn="servername",uid="userid",pwd="******")

query <- "SELECT * FROM lib.table WHERE ..."

# or read query from file

# query <- readChar("data/myQuery.sql", nchars=99999)

myData <- sqlQuery(connection, query, errors = TRUE)

odbcClose(connection)

sqlSave()和sqlUpdate()用于写入或更新一个ODBC数据库表。

3.2从Excel文件中导入与导出数据

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library("RODBC")

conn<-odbcConnectExcel("D:/data/Amtrak.xls")

Amtrak<-sqlFetch(conn,"Data")

close(conn)