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作者: 风兰 . 阅读量： 3 . 发表时间：2022-09-20 18:56:36

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2019年，龙海区地区生产总值646.96亿元，增长7.5%。其中，第一产业增加值69.44亿元，增长4.4%；第二产业增加值369.28亿元，增长9.6%；第三产业增加值209.24亿元，增长6.0%。三次产业结构比例为10.7︰56.9︰32.4。

2019年，龙海区居民人均可支配收入30461元，增长9.1%。居民人均生活消费支出20679元，增长9.5%。按常住地分，城镇居民人均可支配收入40053元、增长8.1%，人均生活消费支出26285元、增长9.7%；农村居民人均可支配收入20935元、增长10.1%，人均生活消费支出15239元、增长9.3%。

2019年，龙海区公共财政总收入46.09亿元，增长7.4%。其中，上划中央收入22.07亿元，增长2.5%；地方级公共财政收入24.02亿元，增长12.4%。公共财政支出34.76亿元，增长8.8%。其中，一般公共服务支出4.17亿元，下降3.7%；

2019年，龙海区公共安全支出2.29亿元，增长5.4%；教育支出9.82亿元，增长7.7%；科学技术支出0.49亿元，增长98.9%；社会保障和就业支出6.83亿，增长22.2%；医疗卫生支出4.98亿元，增长9.1%；节能环保支出0.68亿元，下降32.6%；城乡社区事务支出3.00亿元，下降17.0%；农林水事务支出4.09亿元，增长13.6%。

2019年，龙海区固定资产投资（不含农户）284.44亿元，增长5.8%；其中，第一产业投资1.36亿元，下降2.9%；第二产业投资67.08亿元，增长56.5%，其中工业投资67.08亿元，增长56.5%；第三产业投资216.00亿元，下降3.2%，其中房地产投资114.50亿元，下降21.0%。 [3]

第一产业

2019年，龙海区农林牧渔业总产值121.53亿元，增长3.8%。其中，种植业产值37.87亿元，增长2.5%；林业产值2.21亿元，增长6.1%；渔业产值60.01亿元，增长6.0%；牧业产值19.11亿元，下降0.4%；农林牧渔服务业产值2.33亿元，增长5.4%。 [3]

第二产业

2019年，龙海区工业增加值250.52亿元，增长9.6%，其中规模以上工业增长9.7%。规模以上工业法人企业310家，比2018年增加6家。产值798.98亿元，增长10.0%。工业产品销售率98.9%，比2018年提0.1%。从分行业看，农副食品加工业产值214.02亿元，现价增长5.4%；食品制造业产值241.75亿元，增长16.9%；电力热力生产和供应业产值66.71亿元，增长0.7%。以上三大行业产值522.49亿元，占规模工业的比重65.39%，对规模工业增长的贡献率52.56%，拉动规模工业增长6.5%。从企业规模看，产值上亿元的企业共195家，产值737.93亿元，占规模以上工业总产值92.36%，对规模工业增长的贡献率133.14%，拉动规模工业增长16.5%。其中，产值上5亿元的企业38家，产值365.09亿元。新增规模企业24家，产值23.60亿元，对规模工业增长的贡献率17.1%，拉动规模工业增长2.1%。

UPDATE 操作

下面的 Python 代码显示了如何使用 UPDATE 语句来更新任何记录，然后从 COMPANY 表中获取并显示更新的记录：

实例

#!/usr/bin/python

import sqlite3

conn = sqlite3.connect('test.db')
c = conn.cursor()
print ("数据库打开成功")

c.execute("UPDATE COMPANY set SALARY = 25000.00 where ID=1")
conn.commit()
print "Total number of rows updated :", conn.total_changes

cursor = conn.execute("SELECT id, name, address, salary  from COMPANY")
for row in cursor:
   print "ID = ", row[0]
   print "NAME = ", row[1]
   print "ADDRESS = ", row[2]
   print "SALARY = ", row[3], "
"

print ("数据操作成功")
conn.close()

上述程序执行时，它会产生以下结果：

数据库打开成功Total number of rows updated : 1ID =  1NAME =  PaulADDRESS =  CaliforniaSALARY =  25000.0ID =  2NAME =  AllenADDRESS =  TexasSALARY =  15000.0ID =  3NAME =  TeddyADDRESS =  NorwaySALARY =  20000.0ID =  4NAME =  MarkADDRESS =  Rich-MondSALARY =  65000.0数据操作成功

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