Python工具箱系列(二十三)

基于游标得操作

游标是数据库操作的相对底层的能力。简单的操作如下:

import mysql.connector
import random

host = 'localhost'
user = 'root'
password = '8848is8848'
dbname = 'demodb'


def fakedata(maxtimes):

    # 连接数据库
    demodb = mysql.connector.connect(
        host=host, user=user, password=password, database=dbname)
    democur = demodb.cursor()

    # 插入模拟出来的数据。
    for _ in range(maxtimes):
        pm25 = random.uniform(0, 300)
        insertsql = f'insert into demotb(pm25) values({pm25})'
        democur.execute(insertsql)

    demodb.commit()
    democur.close()
    demodb.close()


def querydata():

    # 连接数据库
    demodb = mysql.connector.connect(
        host=host, user=user, password=password, database=dbname)
    democur = demodb.cursor()

    # 进行一个简单的查询,返回多个值
    selsql = 'select pm25 from demotb where pm25 >50.0'
    democur.execute(selsql)
    for i in democur:
        print(i)
    demodb.commit()
    democur.close()
    demodb.close()


def queryresult():

    # 连接数据库
    demodb = mysql.connector.connect(
        host=host, user=user, password=password, database=dbname)
    democur = demodb.cursor()

    # 进行一个简单的查询,返回多个值
    selsql = 'select max(pm25) from demotb'
    democur.execute(selsql)
    result = democur.fetchone()
    print(result)
    demodb.commit()
    democur.close()
    demodb.close()


fakedata(10)
querydata()
queryresult()

上述操作是比较底层的,尤其是使用游标操作,只能够是遍历操作,然后依次处理数据。为此,需要引入更加抽象与高层的工具。

基于pandas的操作

pandas虽然字面意思是熊猫,但实际上它是一个强力的数据分析工具框架。网上对于pandas的介绍非常多,但笔者还是推荐直接看官方文档更好。使用pandas访问数据库的代码如下:

 

import mysql.connector
import pandas as pd

host = 'localhost'
user = 'root'
password = '8848is8848'
dbname = 'demodb'


def querydata():

    # 连接数据库
    demodb = mysql.connector.connect(
        host=host, user=user, password=password, database=dbname)

    # 进行一个简单的查询,返回多个值
    selsql = 'select pm25 from demotb where pm25 >50.0'
    listpd = pd.read_sql(selsql, demodb)
    demodb.close()
    print(listpd)


querydata()

 

此时返回的输出结果如下所示:

      pm25
0   80.6221
1  192.4580
2  291.4450
3  279.8550
4   92.3528
5  107.4040
6  144.2040
7  213.5120
8  226.6060

如下所示,pandas使用DataFrame来管理记录,其输出本身就具有表格的特性,与数据库表也很相似,理解与操作起来非常方便。

Python工具箱系列(二十三)

 

 在新版本的pandas中,上述代码会引起警告,建议改成SQLAlchemy connectable(engine/connection),后续代码将引入这种升级的连接方式。

 

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:Python工具箱系列(二十三) - Python技术站

(0)
上一篇 2023年3月31日 下午9:08
下一篇 2023年3月31日 下午9:08

相关文章

  • Python工具箱系列(十六)

    前面介绍了对称加密算法,本文将介绍密码学中另一类重要应用:消息摘要(Digest),什么是消息摘要?简单的定义是:对一份数据,进行一个单向的Hash函数,生成一个固定长度的Hash值,这个值就是这份数据的摘要,也称为指纹。 常见的摘要算法有: MD5 SHA1 SHA256 其它 特点如下:   无论输入的消息有多长,计算出来的消息摘要的长度总是固定的。例如…

    Python开发 2023年4月2日
    00
  • Python工具箱系列(三十一)

    Neo4j是一个高性能的开源的,使用Java语言实现的NoSQL图数据库,它将结构化数据存储在网络上而不是表中。它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎,但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中。Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎,该引擎具有成熟数据库的所有特性。现实中很多数据都是用图来表达的,比如社交…

    python 2023年5月11日
    00
  • Python工具箱系列(二十四)

    不管多少人黑微软,微软出品的大多数产品都能够深入人心,成为精品。在数据库领域,微软为专业人士提供SQL Server(简称mssql)。为日常办公人士提供Access与Excel这两款数据存储与分析的神器。 SQL Server是微软在数据库领域打造的旗舰产品,使用起来安全、稳定、可靠,并且对于SQL语言的语法与特性支持的非常好。长期以来由于微软敌视开源运动…

    2023年3月31日
    00
  • Python工具箱系列(十二)

    在计算机世界里只有二进制。唯有人类才会对数据进行类型与价值判断。例如,认为某些文件是文本文件、是WORD/EXCEL文件或者是图片。对于加密算法来说也是一样的,加解密算法处理的只是字节流,根本不关心所谓的文件类型。对于文件来说,存在以下基本操作: ◆ open ◆ close ◆ read ◆ write ◆ delete 在Unix世界中,更是将文件这一概…

    2023年4月2日
    00
  • Python工具箱系列(二十五)

    Redis是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API。从2010年3月15日起,Redis的开发工作由VMware主持。从2013年5月开始,Redis的开发由Pivotal赞助。Redis是一个nosql数据库。nosql是not-only sql的意思,泛指非关系型数据库。…

    Python开发 2023年3月31日
    00
  • Python工具箱系列(十一)

    上文讲的古典加密算法虽然很简单,但是在密码史上是使用最久的加密方式。历史上由于算力有限,加上有学识的人有限,所以直到概率论出现后,古典密码才开始破防。归根结底,英文单词中字母出现的频率是不同的,e以12.702%的百分比占比最高,z只占到0.074%,感兴趣的同学可以去百科查字母频率详细统计数据。如果密文数量足够大,仅仅采用频度分析法就可以破解。如果再加上现…

    Python开发 2023年4月2日
    00
  • Python工具箱系列(六)

    相比较于windows下安装python,在Linux下安装python实际上是一个非常困难的选择。首先要解决的就是选择哪个发行版本的问题。Linux的内核掌握在技术团队中,但是Linux发行版本则掌握在不同的公司手中。不同的公司出于不同的考虑,在Linux内核的基础上,打包了不同的应用程序,安装了不同的包管理器,实现了不同的发布策略,这就导致了数以百计的发…

    Python开发 2023年4月2日
    00
  • Python工具箱系列(十四)

    上文介绍了命令行方式来对文件进行加解密操作。本文将继续在此基础上,实现一个快速简易的GUI界面方便操作,先上代码看效果。 import argparse import configparser import json import os import struct import sys from configparser import ConfigParse…

    2023年4月2日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部