正确处理 Python 中的 NULL 值：字符串与浮点数的转换（字符串.正确处理.转换.浮点数.NULL...）

正确处理 python 中的 null 值：字符串与浮点数的转换

在 Python 中处理数据库查询结果时，经常会遇到 NULL 值，也就是 Python 中的 None。特别是在将数据转换为 JSON 格式返回时，需要将 None 转换为合适的值，例如空字符串 "" 或数值 0.00。原始代码的问题在于，isinstance 的判断在 item is None 的情况下永远不会执行，因为 None 不是任何类型的实例。

正确处理 NULL 值

以下是经过修改和优化的 format_item 函数，它能正确处理 None 值，并将其转换为合适的类型：

from decimal import Decimal

def format_item(item):
    if item is None:
        # 根据需要返回默认值：空字符串或 0.00
        return 0.00  # 或者 ""
    elif isinstance(item, (Decimal, float)):
        return float(item)
    else:
        return str(item)

代码解释：

if item is None:: 首先检查 item 是否为 None。如果是，则直接返回预定义的默认值。根据实际需求，可以选择返回 0.00 (浮点数) 或者 "" (空字符串)。
elif isinstance(item, (Decimal, float)):: 如果 item 不是 None，则检查它是否是 Decimal 或 float 类型的实例。如果是，则将其转换为 float 类型。
else:: 如果 item 既不是 None，也不是 Decimal 或 float 类型，则将其转换为字符串类型。

注意事项：

None 不是任何类型的实例，所以 isinstance(item, (Decimal, float)) 在 item is None 的情况下永远不会被执行。
Decimal 类型需要从 decimal 模块导入。
根据实际需求，选择合适的默认值。如果该字段是数值类型，则选择 0.00 可能更合适；如果该字段是字符串类型，则选择 "" 可能更合适。

应用到数据库查询结果

将上述 format_item 函数应用到数据库查询结果的转换过程中：

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import mysql.connector
import os
import json
import logging
from dotenv import load_dotenv
from decimal import Decimal

def get_db_password(rds_host):
    # Replace this with your actual password retrieval logic
    return "your_db_password"

def format_item(item):
    if item is None:
        # 根据需要返回默认值：空字符串或 0.00
        return 0.00  # 或者 ""
    elif isinstance(item, (Decimal, float)):
        return float(item)
    else:
        return str(item)

def stored_procedure_call(SP_name, id, entity):
    logging.info(f"Fetching DB connection details.")
    try:
        # Load env file
        load_dotenv()
        # Create the connection object
        conn = mysql.connector.connect(
            user=os.getenv('USER_NAME'),
            password=get_db_password(os.getenv('RDS_HOST')),
            host=os.getenv('RDS_HOST'),
            database=os.getenv('DB_NAME'),
            port=os.getenv('PORT'))

        # Create a cursor
        cursor = conn.cursor()
    except Exception as error:
        logging.error("An unexpected error occurred: {}".format(error))
        return {
            'statusCode': 500,
            'body': json.dumps(f"Error connecting to database: {error}")
        }

    try:
        # Call the stored procedure with the provided ID
        cursor.callproc(SP_name, [id, entity])
        conn.commit()

        result_list = []
        for result in cursor.stored_results():
            rows = result.fetchall()
            for row in rows:
                result_list.append(list(row))
                logging.info(row)

        if not result_list:
            return {
                'statusCode': 200,
                'body': json.dumps([])
            }

        result_list_serializable = [list(format_item(item) for item in tup) for tup in result_list]

        return {
            'statusCode': 200,
            'headers': {
                'Content-Type': 'application/json'
            },
            'body': json.dumps(result_list_serializable)
        }

    except Exception as e:
        logging.error(f"Error executing stored procedure: {e}")
        return {
            'statusCode': 500,
            'body': json.dumps(f"Error executing stored procedure: {e}")
        }

    finally:
        if conn:
            cursor.close()
            conn.close()

代码解释：

在 stored_procedure_call 函数中，数据库查询结果 result_list 中的每个元素 item 都会经过 format_item 函数处理。
format_item 函数会将 None 值转换为预定义的默认值，并将其他类型的值转换为字符串或浮点数类型。
最终，result_list_serializable 包含了经过转换后的数据，可以安全地转换为 JSON 格式。

总结：

通过使用 format_item 函数，可以有效地处理数据库查询结果中的 None 值，并将其转换为合适的类型，从而避免在后续处理过程中出现错误。确保在处理数据库查询结果时，始终考虑到 NULL 值的存在，并采取适当的措施来处理它们。这对于确保数据的完整性和应用程序的稳定性至关重要。

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