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Python是一种通用编程语言，广泛用于各种开发任务，包括数据科学、Web开发、自动化等。Python中的“row factory”是指一种机制，通过它可以自定义查询结果集的行处理方式，从而更好地满足特定需求。

当使用Python与SQL数据库进行交互时，查询返回的结果通常是元组或命名元组（namedtuple），每个元素代表一行数据。然而，这些元组并没有提供对行的数据进行更多高级处理的方法。因此，Python提供了一种“row factory”机制，允许用户自定义一个函数来处理查询结果中的每一行数据，以便更轻松地操作这些数据。

以下是一个简单的例子，演示如何使用“row factory”来自定义元组和命名元组：

python
import sqlite3

# 定义一个自定义的 row factory 函数
def my_row_factory(cursor, row):
data = {}
for idx, col in enumerate(cursor.description):
data[col[0]] = row[idx]
return tuple(data.values())

# 连接至 SQLite 数据库
conn = sqlite3.connect('mydatabase.db')

# 绑定 row factory 函数至连接对象
conn.row_factory = my_row_factory

# 获取游标对象
cur = conn.cursor()

# 执行查询语句，并获取所有结果
cur.execute("SELECT * FROM mytable")
rows = cur.fetchall()

# 遍历结果集，输出每行数据
for row in rows:
print(row)


在这个例子中，我们定义了一个名为“my_row_factory”的函数，它将每一行数据转换为元组，并返回该元组。然后，我们将这个函数绑定到数据库连接对象的“row_factory”属性上，使得所有查询结果都使用该函数进行处理。

最后，我们执行查询语句，并使用“fetchall()”方法获取所有结果集。遍历结果集时，每一行数据都将自动通过“my_row_factory”函数进行处理，并输出相应的元组。

需要注意的是，“row factory”机制只对当前连接对象有效，因此如果你创建了多个连接对象，则需要分别为它们设置不同的“row factory”函数。