psycopg2.errors.InvalidTextRepresentation

我正在尝试在 Flask 应用程序中运行原始 sql 查询。这就是我所拥有的

@app.route("/price/compare",methods=["POST"])
def post():
data= request.json
cur = conn.cursor()
query_stock = """SELECT name,size,MIN(price::float) as price,link
           FROM product
           WHERE name like '%{0}%' AND size='{1}'
           GROUP BY price,name,size,link
        """.format(data["name"],data["size"])
stock_r={}

try:
    cur.execute(query_stock)
    stock_r=cur.fetchone()
except Exception as e:
    raise e
    print(e)
    print("ERROR : ", str(e))
    stock_r={}

return jsonify({"stock_site":stock_r,"goat_site":goat_r})

当我向路由发出发布请求时，我收到以下错误

return super(RealDictCursor, self).execute(query, vars)

psycopg2.errors.InvalidTextRepresentation：双精度类型的输入语法无效：“”

我做错了什么？

错误消息“psycopg2.errors.InvalidTextRepresentation: 无效的输入语法，用于类型双精度: "”” 表示正在尝试将一个空字符串 ("") 插入到数据库表中名为 price 的 double precision 列中。

此错误出现在的 SQL 查询的这一部分中：

MIN(price::float) as price

这里的问题是，如果 price 列最初在的数据库中定义为 text 或类似类型，并且包含非数字值（如空字符串或文本），则在尝试将其转换为 float 时会出现问题。

可以通过以下方法解决此问题：

1. 在数据库中更正数据类型：

• 理想情况下，如果希望存储数字价格，则 price 列应具有 numeric 或 double precision 数据类型。
• 可以修改数据库架构以更改此列的类型。
• 警告： 确保在执行此操作之前备份数据，因为此操作可能会导致数据丢失。

ALTER TABLE product ALTER COLUMN price TYPE numeric(10, 2); -- 将“price”更改为具有 2 位小数的数字

2. 在 SQL 查询中处理非数字值：

• 可以使用 CASE 语句在转换之前检查 price 列中是否存在非数字值。

修改后的查询：

query_stock = """
SELECT name, size, MIN(CASE WHEN price ~ '^[0-9]+.?[0-9]*$' THEN price::float ELSE NULL END) as price, link
FROM product
WHERE name LIKE %s AND size = %s
GROUP BY price, name, size, link
"""

此查询仅在 price 包含数字值时才将其转换为浮点数，否则将使用 NULL 。这可以防止因尝试转换非数字值而导致的错误。

3. 在 Python 代码中清理数据：

• 可以通过在将其插入数据库之前检查和清理 price 值来防止此问题。

在将数据插入数据库之前，确保 price 值为数字或 None 。

通过实施这些解决方案之一，可以解决“psycopg2.errors.InvalidTextRepresentation”错误并确保的 Flask 应用程序正常工作。