第10章 Python操作数据库
利用Python进行数据库编程的基本原理和技术
利用Python进行数据库编程的基本原理和技术Python是一种广泛使用的编程语言，它可以轻松地与各种数据库进行交互和操作。
本文将介绍利用Python进行数据库编程的基本原理和技术。
1. 数据库编程概述数据库编程是指通过编程语言与数据库进行交互、查询、插入、更新和删除数据的过程。
Python提供了多种库和模块，可以方便地连接和操作各种类型的数据库，如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。
2. 连接数据库在Python中，可以使用相应的库来连接不同的数据库。
例如，使用`mysql-connector-python`库连接MySQL数据库，使用`psycopg2`库连接PostgreSQL数据库。
首先，需要安装相应的库，然后使用库提供的函数或方法创建数据库连接对象。
3. 执行SQL语句一旦建立了数据库连接，就可以通过执行SQL语句来与数据库交互。
Python提供了与数据库交互的接口，可以执行查询语句、插入、更新和删除数据等操作。
可以通过库提供的函数或方法来执行SQL语句，并获得结果。
4. 查询数据查询是数据库编程中最常用的操作之一。
通过执行SQL的SELECT 语句，可以从数据库中检索数据。
Python提供了多种方式来执行查询操作，可以直接执行原始SQL查询，也可以使用ORM（对象关系映射）工具，通过类和对象来执行查询。
5. 插入数据插入数据是向数据库中添加新记录的操作。
通过执行SQL的INSERT语句，可以将数据插入到指定的表中。
在Python中，可以使用库提供的函数或方法来执行插入操作，传递相应的数据参数即可。
6. 更新数据更新数据是修改数据库中已有记录的操作。
通过执行SQL的UPDATE语句，可以修改表中的数据。
在Python中，可以使用库提供的函数或方法来执行更新操作，传递相应的条件和新数据参数即可。
7. 删除数据删除数据是从数据库中删除记录的操作。
通过执行SQL的DELETE语句，可以删除表中的数据。
python jdbc连接数据库 定义方法
python jdbc连接数据库定义方法JDBC连接是一种在Python编程语言中与数据库进行交互的标准方法。
它是一种简单而强大的工具，允许我们通过Python代码来执行SQL语句、查询数据库和更新数据。
本文将一步一步地详细介绍如何使用Python JDBC连接数据库的方法。
第一步：安装JDBC驱动程序要使用JDBC连接数据库，我们需要安装相应的JDBC驱动程序。
根据您所使用的数据库类型，您需要下载相应的JDBC驱动程序。
例如，如果您使用的是MySQL数据库，您可以从MySQL官方网站下载MySQL JDBC驱动程序。
确保将驱动程序文件保存在适当的位置，以便在后续步骤中引用它。
第二步：导入必要的模块要在Python中使用JDBC连接数据库，我们需要导入合适的模块。
常用的模块包括`jaydebeapi`和`pyodbc`。
`jaydebeapi`模块是一个纯Python模块，可用于通过JDBC连接到多种数据库。
而`pyodbc`模块则是一个用于连接到ODBC数据库的模块。
根据您的数据库类型和个人偏好，您可以选择导入相应的模块。
第三步：建立数据库连接一旦我们导入了所需的模块，我们就可以开始建立数据库连接了。
对于大多数数据库，我们需要提供以下连接参数：数据库URL、用户名以及密码。
这些参数将用于验证和建立与数据库的连接。
对于`jaydebeapi`模块，我们可以使用`jaydebeapi.connect()`函数来建立数据库连接。
以下是一个示例代码：pythonimport jaydebeapi# 定义数据库连接参数database_url = "jdbc:mysql:localhost:3306/mydatabase" username = "myuser"password = "mypassword"# 建立数据库连接conn = jaydebeapi.connect("com.mysql.jdbc.Driver", database_url, [username, password])对于`pyodbc`模块，我们可以使用`pyodbc.connect()`函数来建立数据库连接。
python操作数据库的主要步骤
python操作数据库的主要步骤Python 操作数据库的主要步骤1. 导入必要的模块使用 Python 操作数据库需要导入必要的模块。
最常用的模块是 `sqlite3`，它提供对 SQLite 数据库的接口。
对于更高级的数据库系统，可以使用 `MySQLdb`、`psycopg2` 或 `pymongo` 等特定于数据库的模块。
2. 连接到数据库使用 `sqlite3.connect()` 或特定数据库模块提供的类似函数建立与数据库的连接。
此函数通常需要数据库文件或服务器地址、用户名和密码等参数。
3. 创建游标对象游标对象允许与数据库交互并执行查询和更新。
使用`connection.cursor()` 创建一个游标对象。
4. 执行查询使用游标对象的 `execute()` 方法执行 SQL 查询。
查询可以是简单的选择语句或更复杂的语句，如更新、插入或删除。
5. 提取结果查询执行后，可以使用游标对象的 `fetchall()` 或`fetchone()` 方法提取结果。
这些方法返回一个包含查询结果的元组或列表。
6. 提交更改（对于更新操作）对于需要修改数据库的更新操作，例如插入或删除，需要使用`mit()` 方法显式提交更改。
7. 关闭连接完成所有操作后，必须关闭数据库连接以释放资源。
使用`connection.close()` 方法关闭连接。
示例：使用 SQLite3 查询数据库```pythonimport sqlite3# 连接到数据库connection = sqlite3.connect('mydb.db') # 创建游标对象cursor = connection.cursor()# 执行查询cursor.execute('SELECT FROM users')# 提取结果results = cursor.fetchall()# 处理结果for row in results:print(row)# 关闭连接cursor.close()connection.close()```其他注意事项对于更高级的数据库系统，安全连接至数据库可能需要额外的配置，如 SSL 认证或访问控制。
pycharm数据库用法
PyCharm数据库用法PyCharm是一种功能强大的集成开发环境（IDE），旨在用于Python语言的开发。
除了标准的代码编辑和调试功能外，PyCharm还提供了各种插件和工具，方便开发人员进行数据库管理和操作。
本文将介绍PyCharm中数据库的使用方法和技巧。
1. 安装数据库插件PyCharm支持多种数据库，包括MySQL、PostgreSQL、SQLite等。
要在PyCharm中使用数据库功能，首先需要安装相应的数据库插件。
在PyCharm的插件市场中搜索并安装所需的数据库插件。
2. 创建数据库连接打开PyCharm后，点击窗口上方的“View”菜单，然后选择“Tool Windows”中的“Database”。
在打开的Database工具窗口中，点击左上方的加号图标，选择“Data Source”并选择所需的数据库类型。
在弹出的对话框中，填写数据库的连接信息，包括主机名、端口号、数据库名称、用户名和密码等。
点击“Test Connection”按钮测试连接是否成功，然后点击“OK”保存配置。
3. 查看数据库结构在Database工具窗口中，可以浏览和查看数据库的表、视图、存储过程等结构。
展开数据库连接后，可以逐级展开各种数据库对象，直观地查看数据库的结构。
4. 编写SQL查询语句在PyCharm中使用数据库，最常见的操作是执行SQL查询语句。
在Database工具窗口中选择相应的数据库连接，右键点击选择“New” -> “SQL File”创建一个新的SQL文件。
在SQL文件中输入要执行的SQL查询语句，例如：SELECT * FROM users;然后点击工具栏上的运行按钮或按下快捷键（通常是Ctrl+Enter）来执行查询。
查询结果将在下方的窗口中显示。
5. 数据库表格编辑PyCharm还提供了方便的数据库表格编辑功能。
在Database工具窗口中，双击要编辑的表格，将会以表格形式展示数据。
《Python数据分析》教学大纲
Python数据分析教学大纲课程编号：XXXXXXXX课程名称：Python数据分析与实践英文名称：Python Data analysis and Practice课程类型：专业课课程要求：学时/学分：48/3 （讲课学时：32 上机学时：16）适用专业：信息管理与信息系统、电子商务、计算机科学与技术01课程的性质和教学目的Python是信管、电子商务、计算机科学与技术专业学生进行数据分析所需要掌握基础性语言和分析工具，是未来学生掌握大数据分析技术的学习基础。
本课程在教学内容方面着重以Python语言讲解及Python语言数据分析工具包应用为主。
通过一系列的Python语言数据分析训练项目，培养学生具有一定的Python语言数据分析理解和应用实践能力。
02课程与其他课程的联系本课程的先修课程为Java语言，后续课程为大数据技术导论和Hadoop在大数据中应用。
Java语言是Python语言学习的基础，Python数据分析知识为后续的大数据技术导论和Hadoop在大数据中的应用奠定基础。
03课程教学目标1．学习Python基本编程语言知识，了解Python在互联网和智能商务分析中的应用。
2．掌握Python机器学习基础库，具有应用Python语言解决数据分析中实际问题能力。
3.掌握网络数据抓取技术，Python数据库应用开发，实现Python数据可视化操作，提高数据收集和数据分析能力。
4.掌握Python地理信息系统数据分析能力，具有应用Python解决地理信息问题能力。
5.应用Python编程技术进行电子商务企业运营、信息技术创新创业提供技能准备。
05其他教学环节（课外教学环节、要求、目标）1.案例分析针对教学内容，本课程选取具体商业数据作为案例，完成相应的Python 语言编程操作，更好的理解知识点。
2.上机实验针对教学中Python基本语句练习、面向对象编程、网络数据抓取、文本文件操作、数据库操作、数据可视化操作、Python机器学习—有监督学习算法与无监督学习算法、Python地理空间分析进行上机实验，分次计算上机成绩。
pymysql_python操作MySQL数据库
pymysql_python操作MySQL数据库1 数据的介绍概念：数据库是⼀个⽤来存放数据的仓库，是按照⼀定的数据结构来存储、组织和管理数据。
分类⽅法：关系型数据库：Mysql（开源），Oracle（收费，银⾏使⽤），SQL Server（收费），SQLite等⾮关系型数据库：redis，mongodb等Python操作Mysql数据库的⼏种⽅式MysqlDB是早期python2.x时代所使⽤⼯具，但是由于现在已经进⼊python3.x时代，已经不再使⽤这个⼯具了。
mysqlclient是mysqldb衍⽣版本，完全兼容mysqldb。
是django框架的orm映射⼯具pymysql是纯python实现的驱动，也兼容mysqldb也是我们重点学习的⼯具sqlalchemy是即⽀持原⽣SQL，也⽀持ORM的⼯具，类似于java的hibernate2 数据库的基本操作1 pymysql的安装在线安装：打开cmd输⼊命令pip install pymysql2 pymysql操作数据库的流程流程图：流程的⽂字描述：1 导包2 建⽴连接3 获取游标4 执⾏SQL语句5 关闭游标6 关闭连接3 案例数据准备先启动数据库，我们使⽤phpstudy来启动如下图所⽰，如果Mysql右边的绿点是绿⾊的，那么就证明mysql启动了连接到数据库通过navicat⼯具来连接数据库打开navicat，然后新建连接确认测试连接成功后，点击确定（不是测试连接成功的确定，⽽是建⽴连接的确定）连接到数据库然后打开数据库，点击顶部查询然后点击下⾯的新建查询检查有没有运⾏成功的⽅式：先关闭当前的数据库连接，然后重新连接到数据库下⾯是sql语句:CREATE DATABASE IF NOT EXISTS books default charset utf8;USE books;DROP TABLE IF EXISTS `t_book`;CREATE TABLE `t_book` (`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`title` varchar(20) NOT NULL COMMENT '图书名称',`pub_date` date NOT NULL COMMENT '发布⽇期',`read` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '阅读量',`comment` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '评论量',`is_delete` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '逻辑删除',PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='图书表';INSERT INTO `t_book` VALUES ('1', '射雕英雄传', '1980-05-01', '12', '34', '0');INSERT INTO `t_book` VALUES ('2', '天龙⼋部', '1986-07-24', '36', '40', '0');INSERT INTO `t_book` VALUES ('3', '笑傲江湖', '1995-12-24', '20', '80', '0');DROP TABLE IF EXISTS `t_hero`;CREATE TABLE `t_hero` (`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`name` varchar(20) NOT NULL COMMENT '姓名',`gender` smallint(6) NOT NULL COMMENT '性别',`description` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '描述',`is_delete` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '逻辑删除',`book_id` int(11) NOT NULL COMMENT '所属图书ID',PRIMARY KEY (`id`),KEY `t_hero_book_id` (`book_id`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='英雄⼈物表';INSERT INTO `t_hero` VALUES ('1', '郭靖', '1', '降龙⼗⼋掌', '0', '1');INSERT INTO `t_hero` VALUES ('2', '黄蓉', '0', '打狗棍法', '0', '1');INSERT INTO `t_hero` VALUES ('3', '乔峰', '1', '降龙⼗⼋掌', '0', '2');INSERT INTO `t_hero` VALUES ('4', '令狐冲', '1', '独孤九剑', '0', '3');INSERT INTO `t_hero` VALUES ('5', '任盈盈', '0', '弹琴', '0', '3');4 数据库基本操作连接数据库⽰例代码# 1 导包# 注意如果导⼊的pymysql是黄⾊的，那么有可能你的项⽬名称和python⽂件名称是pymysql导致导包导⼊错误# 如果是⼀个波浪线，有可能没有选择运⾏环境和没有安装pymysqlimport pymysql# 2 建⽴连接conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='root', port=3306)# 3 获取游标cursor = conn.cursor()# 4 执⾏SQL语句：执⾏查询数据库版本的SQL语句# 注意SQL语句当中的符号都必须是英⽂的符号cursor.execute("select version();")# 打印执⾏的结果# 获取执⾏结果result = cursor.fetchone()# 打印查询结果print("result=", result)# 5 关闭游标cursor.close()# 6 关闭连接conn.close()数据库查询操作代码# 1 导包import pymysql# 2 建⽴连接：连接到数据库（host:localhost username:root password:root database:books）conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='root', database='books')# 3 获取游标curcor = conn.cursor()# 4 执⾏SQL语句：# 查询图书表的数据（包括：图书id、图书名称、阅读量、评论量）curcor.execute("select id,title,`read`,`comment` from t_book;")# 获取查询结果的总记录数:curcor.rowcount的意思是获取执⾏SQL语句之后影响的⾏数print("总记录数：", curcor.rowcount)# 获取查询结果的第⼀条数据print("第⼀条数据：", curcor.fetchone())# 获取全部的查询结果# 注意：如果在上⾯先运⾏的cursor.fetchone()那么，数据的指针会下移，导致cursor.fetchall()获取的数据# 会缺少⼀⾏。
pymysql使用方法
pymysql使用方法pymysql 是一款用于 Python 操作 MySQL 数据库的模块。
下面是一个简单的使用示例:1. 安装 pymysql使用 pip 命令安装 pymysql:```pip install pymysql```2. 导入 pymysql 模块导入 pymysql 模块，并建立一个连接:```import pymysqlconn = pymysql.connect(host="localhost", user="username", passwd="password", db="database_name", charset="utf8mb4")```其中，host 表示数据库连接地址，user 表示用户名，passwd 表示密码，db 表示数据库名，charset 表示字符集。
3. 生成游标使用游标可以进行数据的增删改查操作。
在生成游标后，可以通过游标遍历数据库中的数据，并进行相应的操作。
```cur = conn.cursor()```4. 执行 SQL 语句使用游标执行 SQL 语句。
在执行 SQL 语句前，需要先连接数据库，并设置字符集。
```cur.execute("SELECT * FROM table_name")```5. 提交语句提交语句并关闭游标和连接。
```cur.close()conn.close()```6. 完整代码示例```import pymysqlconn = pymysql.connect(host="localhost", user="username", passwd="password", db="database_name", charset="utf8mb4")cur = conn.cursor()sql = "SELECT * FROM table_name"cur.execute(sql)for row in cur:print(row)cur.close()conn.close()```上述示例代码中，我们通过 pymysql 模块建立了一个连接，并使用游标遍历了数据库中的数据。
python写入数据库的方法
python写入数据库的方法Python是一种流行的编程语言，广泛应用于各个领域的开发中。
在许多应用程序中，需要将数据写入数据库以进行持久化存储。
本文将详细介绍使用Python 进行数据库写入的方法。
1. 选择适合的数据库在开始之前，我们需要选择一个适合的数据库来存储数据。
Python支持许多数据库，如MySQL，SQLite，PostgreSQL等。
每个数据库都有其特定的优势和用例，因此我们需要根据项目的需求选择合适的数据库。
2. 安装数据库驱动Python需要与数据库进行通信，我们需要安装相应的数据库驱动程序。
常见的驱动程序如MySQLdb，psycopg2等。
通过使用pip命令安装所需的驱动程序，我们可以轻松地将其集成到Python环境中。
3. 连接数据库在将数据写入数据库之前，我们需要先连接到数据库。
使用所选数据库的特定API，我们可以在Python程序中建立与数据库的连接。
每个数据库的连接方法略有不同，但基本原理是相同的。
4. 创建数据库表在写入数据之前，我们需要在数据库中创建一个表来存储数据。
表的结构和字段取决于我们要存储的数据类型。
使用SQL命令，我们可以在数据库中创建表并定义所需的字段。
5. 构造SQL语句在将数据写入数据库之前，我们需要构造相应的SQL语句。
SQL语句通常包括INSERT INTO语句，用于将数据插入到表中。
根据需要，我们可以插入单个记录或一次插入多个记录。
6. 执行数据库写入操作一旦连接到数据库并构造SQL语句，我们可以执行写入操作。
使用数据库API 提供的函数，我们可以将SQL语句发送到数据库并执行。
执行成功后，数据将被写入数据库中。
7. 处理异常在进行数据库写入操作时，我们需要考虑异常情况。
例如，数据库连接失败或写入过程中出现错误。
通过使用try-except语句，我们可以捕获并处理这些异常。
在异常处理程序中，我们可以执行必要的操作，如重新连接数据库或回滚事务。
《Python程序开发案例教程》课程教学大纲
《Python程序开发案例教程》课程教学大纲（课程英文名称）课程编号：xxxxx学分：5学分学时：83学时（其中：讲课学时59 上机学时：24）先修课程：无后续课程：Django开发Web网站适用专业：计算机相关专业、信息技术相关专业，或工科类专业开课部门：计算机系一、课程的性质与目标《Python程序开发案例教程》是面向计算机相关专业、信息技术相关专业或工科类专业的一门基础课，本课程涉及案例开发流程、Python语法、数据类型、流程控制、函数、面向对象、模块、文件操作、异常、正则表达式、GUI编程、多任务编程、网络编程、数据库编程，以及Django框架基础，通过本课程的学习，学生能够全面系统地掌握Python开发的必备知识，具备独立开发Python简单项目的能力。
二、教学条件要求操作系统：Windows 7及以上版本Python环境：Python 3.7.3(64-bit)开发工具：PyCharm 2018.3.3三、课程的主要内容及基本要求第5章字典和集合第14章网络编程四、学时分配五、考核模式与成绩评定办法本课程为考试课程，期末考试采用百分制的闭卷考试模式。
学生的考试成绩由平时成绩（30%）和期末考试（70%）组成，其中，平时成绩包括出勤（5%）、作业（5%）、上机成绩（20%）。
六、选用教材和主要参考书本大纲是根据教材《Python程序设计：现代设计方法》所设计的。
参考书籍：[美]约翰·策勒（John Zelle）著王海鹏译.《Python程序设计（第3版）》中国工信出版集团人民邮电出版社.201801卫斯理春（美）.《Python核心编程（第2版）》人民邮电出版社.201502Python语言程序设计2018版电子教案-二级考试七、大纲说明本课程的授课模式为：课堂授课+上机，其中，课堂主要采用多媒体的方式进行授课，并且会通过测试题阶段测试学生的掌握程度；上机主要是编写程序，要求学生动手完成指定的程序设计或验证。
python将数据写入多个数据库的方法
python将数据写入多个数据库的方法Python是一种功能强大的编程语言，它提供了多种方法将数据写入多个数据库。
在本文中，我们将讨论一些常用的方法来实现这一目标。
1. 使用SQLAlchemy库：SQLAlchemy是一个流行的Python SQL工具包，它提供了一种简洁的方式将数据写入多个数据库。
首先，我们需要安装SQLAlchemy库，可以使用以下命令：```pip install SQLAlchemy```接下来，我们可以创建一个数据库引擎并连接到多个数据库。
然后，可以使用Session对象将数据写入这些数据库。
下面是一个示例代码：```pythonfrom sqlalchemy import create_enginefrom sqlalchemy.orm import sessionmaker# 连接到数据库1engine1 = create_engine('数据库1的连接字符串')Session1 = sessionmaker(bind=engine1)session1 = Session1()# 连接到数据库2engine2 = create_engine('数据库2的连接字符串')Session2 = sessionmaker(bind=engine2)session2 = Session2()# 将数据写入数据库1data = {'column1': 'value1', 'column2': 'value2'}session1.execute("INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (:column1, :column2)", data)# 将数据写入数据库2data = {'column1': 'value3', 'column2': 'value4'}session2.execute("INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (:column1, :column2)", data)mit()mit()```通过这种方法，我们可以轻松地将数据写入多个数据库。
python操作oracle数据库的简单方法和封装类实例
python操作oracle数据库的简单方法和封装类实例Python提供了多种方法来操作Oracle数据库，包括使用第三方库进行操作和使用标准库中的模块进行操作。
1. 使用cx_Oracle库进行操作：cx_Oracle是Python官方提供的一个Oracle数据库连接库。
可以使用pip命令进行安装。
使用cx_Oracle连接数据库的一般步骤如下：1. 导入cx_Oracle库：import cx_Oracle3. 创建游标对象：cursor = conn.cursor4. 执行SQL语句：cursor.execute('SELECT * FROM 表名')5. 获取查询结果：result = cursor.fetchall6. 关闭游标和连接：cursor.close(; conn.close以下是一个使用cx_Oracle库操作Oracle数据库的示例：```pythonimport cx_Oracledef query_data(:cursor = conn.cursorcursor.execute('SELECT * FROM 表名')result = cursor.fetchallcursor.closeconn.closereturn resultdef insert_data(data):cursor = conn.cursorcursor.execute('INSERT INTO 表名 VALUES (:1, :2)', data)cursor.closeconn.closeresult = query_dataprint(result)insert_data(('值1', '值2'))```2. 封装类操作Oracle数据库：为了方便使用，可以将数据库操作封装成一个类，提供常用的数据库操作方法，例如查询、插入、更新和删除等。
Python的数据库编程
Python的数据库编程随着互联网技术的不断发展和应用场景的不断拓宽，数据库的重要性也越来越被人们所关注。
其中，Python作为一种高级编程语言，拥有强大的数据库编程能力，在实际应用中广受欢迎。
本文将从数据库的概念、Python的特点及其在数据库编程方面的应用等方面进行阐述。
一、数据库的概念数据库是指按照一定的数据结构组织、存储、管理数据的系统。
它在现代信息技术领域中发挥着至关重要的作用。
简而言之，数据库可以看做是一个数据集合，其中存了所有需要保存的数据，并且可以被多个应用程序所访问。
数据库不仅能够存储数据，还能对数据进行加工、处理、组织和检索等操作，从而方便用户对数据的利用和管理。
在实际应用中，常用的数据库管理系统包括MySQL，Oracle，SQL Server等。
对于这些数据库管理系统，用户通常需要用特定的语言来与数据库进行交互，以实现方便快捷的数据管理和操作。
二、Python的特点Python作为一种高级编程语言，具有以下几个特点：1.简单易学：Python的语法简单明了，易于理解和掌握，甚至能够被初学者所掌握。
2.开发效率高：Python具有非常丰富的标准库，可以帮助开发人员快速完成各种任务，并能够快速开发较为复杂的应用程序。
3.代码清晰简洁：Python的代码风格较为简洁，可以减少冗余代码，使代码更加清晰。
4.解释型语言：Python是一种解释型语言，可以在执行程序时对程序进行动态解释和编译，从而能够快速执行，具有较好的交互性。
5.跨平台性：Python能够在多个操作系统上运行，并且不需要针对具体的操作系统来进行编译，使得其具有很高的可移植性。
三、Python在数据库编程方面的应用Python可以通过多种方式与数据库进行交互，从而实现对数据库的管理和操作，具有非常广泛的应用场景。
下面我们将从Python的标准库和其他常用模块两方面来进行阐述。
1. Python标准库Python的标准库中提供了多个模块用于数据库的操作和管理，其中比较重要的模块有：1. sqlite3模块：这个模块可以用于访问SQLite数据库。
python读取数据库数据的方法
一、介绍Python与数据库交互的重要性在现代技术领域，数据库是组织和存储数据的重要工具。
Python作为一种流行的编程语言，具有丰富的库和模块，使得与数据库交互变得简单和高效。
在实际应用中，我们通常需要从数据库中读取数据，并对其进行处理和分析。
学会使用Python读取数据库数据的方法是非常重要的。
二、连接数据库1. 安装数据库驱动要使用Python读取数据库数据，首先需要安装对应的数据库驱动。
不同的数据库有不同的驱动，比如MySQL需要安装`pymysql`，而PostgreSQL则需要安装`psycopg2`。
2. 导入数据库模块在Python中，使用`import`关键字导入对应的数据库模块，比如`import pymysql`或者`import psycopg2`。
3. 连接数据库使用数据库模块提供的方法，比如`connect()`方法，建立与数据库的连接，需要提供数据库的位置区域、用户名、密码等信息。
连接成功后，可以获得一个数据库连接对象。
三、查询数据1. 创建游标在与数据库建立连接后，需要创建一个游标对象。
游标可以用来执行SQL语句，并且获取执行结果。
2. 执行查询语句使用游标对象的`execute()`方法，传入SQL查询语句，就可以执行查询操作。
比如`cursor.execute("SELECT * FROM table")`。
3. 获取查询结果执行查询操作后，可以使用游标对象的`fetchall()`或者`fetchone()`等方法，获取查询结果。
`fetchall()`可以获取所有查询结果，而`fetchone()`只获取一条结果。
四、数据处理与展示1. 处理查询结果在Python中，可以使用各种数据处理库和工具，比如pandas、numpy等，对查询结果进行处理和分析，从而得到想要的数据结构和格式。
2. 展示数据处理完查询结果后，可以使用各种数据可视化工具，比如matplotlib、seaborn等，将数据展示出来，比如绘制图表、制作报表等。
python库调用方法
python库调用方法随着计算机技术的快速发展，Python语言以其简洁、易学的特点越来越受到程序员的喜爱。
Python库（库）是Python语言的扩展，可以为开发者提供各种功能和便捷性。
本文将介绍一些常用的Python库及其调用方法，并通过实例演示来帮助大家更好地理解和运用这些库。
1.Python库的概述Python库是Python语言的扩展，它为开发者提供了更多的功能和模块。
通过使用库，开发者可以更快地开发程序，提高工作效率。
库分为内置库和第三方库。
内置库随Python安装而自带，如math、os、sys等；第三方库则是开发者通过安装或者导入的方式使用的外部库，如NumPy、Pandas、Django等。
2.常用Python库的介绍（1）NumPy：一个用于数值计算的库，提供了高效的多维数组对象和相关操作函数。
（2）Pandas：一个用于数据处理和分析的库，提供了数据结构（如DataFrame、Series）和数据操作功能。
（3）Django：一个用于Web开发的库，提供了模板引擎、数据库访问、URL路由等功能的框架。
（4）TensorFlow：一个用于机器学习的库，提供了构建、训练和评估神经网络模型的功能。
3.Python库的调用方法Python库的调用方法主要有以下几种：（1）直接使用库名：如math.sqrt()，os.path.join()。
（2）导入库后再使用：如import numpy as np，import pandas as pd。
（3）使用from...import...：如from tensorflow import tf。
（4）使用库的实例：如from django.http import HttpResponse。
4.实例演示以下是一个使用Pandas库的实例：```pythonimport pandas as pd# 读取CSV文件data = pd.read_csv("data.csv")# 显示前5行数据print(data.head())# 数据筛选filtered_data = data[data["column_name"] > value]# 数据排序sorted_data = data.sort_values(by="column_name", ascending=False)# 数据分组grouped_data = data.groupby("column_name").mean()```5.总结与建议掌握Python库的调用方法对于提高编程效率至关重要。
python中常用的库及其用法
1. 引言在当今数据科学和编程领域，Python已经成为最受欢迎的编程语言之一。
作为一种高效、易于学习和强大的语言，Python拥有丰富的库和模块，能够满足各种不同领域的需求。
本文将重点介绍Python中一些常用的库及其用法，帮助读者更深入地了解这些库以及它们在实际项目中的应用。
2. NumpyNumpy是Python中用于科学计算的核心库，它提供了强大的多维数组对象和各种操作函数，能够帮助我们进行高效的数值计算。
在使用Numpy时，我们可以方便地进行数组的创建、索引、切片、广播等操作，同时还可以进行线性代数运算、傅里叶变换等高级数学运算。
Numpy的广泛应用使得它成为了数据科学和机器学习领域的基石之一。
3. PandasPandas是Python中用于数据分析和处理的重要库，它提供了丰富的数据结构和函数，能够帮助我们高效地进行数据处理、清洗、分析和可视化。
在使用Pandas时，我们可以方便地加载和处理各种类型的数据，进行数据的筛选、分组、聚合等操作，同时还可以进行时间序列分析、数据合并、透视表等高级数据处理。
Pandas的灵活性和高效性使得它成为了数据分析领域的重要工具。
4. MatplotlibMatplotlib是Python中用于绘制图表和可视化数据的重要库，它提供了丰富的绘图函数和样式，能够帮助我们创建各种类型的静态图表和动态交互式图表。
在使用Matplotlib时，我们可以方便地绘制折线图、散点图、柱状图、饼图、热力图等各种类型的图表，进行数据的可视化和分析。
Matplotlib的灵活性和定制性使得它成为了数据可视化领域的不可或缺的工具。
5. Scikit-learnScikit-learn是Python中用于机器学习和数据挖掘的重要库，它提供了丰富的机器学习模型和算法，能够帮助我们进行各种类型的监督学习、非监督学习、特征工程、模型评估等任务。
在使用Scikit-learn时，我们可以方便地加载和处理各种类型的数据，进行数据预处理、特征工程、模型训练和评估。
python中oracle数据库execute方法
python中oracle数据库execute方法在Python中，执行Oracle数据库操作是一个常见的需求。
为了实现这个目标，Python提供了Oracle数据库驱动程序cx_Oracle，并通过其execute()方法来执行SQL语句。
执行Oracle数据库操作的第一步是安装cx_Oracle模块。
可以通过pip包管理器来安装，使用命令`pip install cx_Oracle`即可。
安装完成后，我们需要导入cx_Oracle模块，并建立与数据库的连接。
创建连接需要提供数据库的主机名、端口号、服务名、用户名和密码等信息。
以下是一个示例：```pythonimport cx_Oracle# 连接数据库conn = cx_Oracle.connect('username/password@host:port/service_name')```连接成功后，我们可以创建一个游标对象，用来执行SQL语句。
游标相当于一个指针，可以在数据库中执行SQL语句，并获取结果。
以下是一个示例：```python# 创建游标cur = conn.cursor()# 执行SQL语句sql = 'SELECT * FROM table_name'cur.execute(sql)# 获取执行结果result = cur.fetchall()for row in result:print(row)# 关闭游标cur.close()```在以上示例中，我们首先创建了一个游标对象`cur`，然后使用`execute()`方法执行了一条SQL查询语句。
通过`fetchall()`方法可以获取到查询结果，并通过循环遍历打印出每一行的数据。
最后，我们关闭了游标对象。
除了查询操作，execute()方法还可以用于执行其他的SQL语句，例如插入、更新和删除等操作。
以下是一个示例：```python# 执行插入操作sql = 'INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (:1, :2)'cur.execute(sql, ['value1', 'value2'])# 执行更新操作sql = 'UPDATE table_name SET column1 = :1 WHERE column2 = :2'cur.execute(sql, ['new_value', 'condition'])# 执行删除操作sql = 'DELETE FROM table_name WHERE column = :1'cur.execute(sql, ['value'])```在以上示例中，我们使用execute()方法分别执行了插入、更新和删除语句。
你知道Python怎么异步操作数据库吗？（aiomysql、asyncpg、aioredis）
你知道Python怎么异步操作数据库吗？（aiomysql、asyncpg、aioredis）楔⼦Python ⽬前已经进化到了 3.8 版本，对操作数据库也提供了相应的异步⽀持。
当我们做⼀个 Web 服务时，性能的瓶颈绝⼤部分都在数据库上，如果⼀个请求从数据库中读数据的时候能够⾃动切换、去处理其它请求的话，是不是就能提⾼并发量了呢。
下⾯我们来看看如何使⽤ Python 异步操作 MySQL、PostgreSQL 以及 Redis，以上⼏个可以说是最常⽤的数据库了。
⾄于SQLServer、Oracle，本⼈没有找到相应的异步驱动，有兴趣可以⾃⼰去探索⼀下。
⽽操作数据库⽆⾮就是增删改查，下⾯我们来看看如何异步实现它们。
异步操作 MySQL异步操作 MySQL 的话，需要使⽤⼀个 aiomysql，直接 pip install aiomysql 即可。
aiomysql 底层依赖于 pymysql，所以aiomysql 并没有单独实现相应的连接驱动，⽽是在 pymysql 之上进⾏了封装。
查询记录下⾯先来看看如何查询记录。
import aiomysql.sa as aio_saasync def main():# 创建⼀个异步引擎engine = await aio_sa.create_engine(host="xx.xxx.xx.xxx",port=3306,user="root",password="root",db="_hanser",connect_timeout=10)# 通过 engine.acquire() 获取⼀个连接async with engine.acquire() as conn:# 异步执⾏, 返回⼀个 <class 'aiomysql.sa.result.ResultProxy'> 对象result = await conn.execute("SELECT * FROM girl")# 通过 await result.fetchone() 可以获取满⾜条件的第⼀条记录, ⼀个 <class 'aiomysql.sa.result.RowProxy'> 对象data = await result.fetchone()# 可以将 <class 'aiomysql.sa.result.RowProxy'> 对象想象成⼀个字典print(data.keys()) # KeysView((1, '古明地觉', 16, '地灵殿'))print(list(data.keys())) # ['id', 'name', 'age', 'place']print(data.values()) # ValuesView((1, '古明地觉', 16, '地灵殿'))print(list(data.values())) # [1, '古明地觉', 16, '地灵殿']print(data.items()) # ItemsView((1, '古明地觉', 16, '地灵殿'))print(list(data.items())) # [('id', 1), ('name', '古明地觉'), ('age', 16), ('place', '地灵殿')]# 直接转成字典也是可以的print(dict(data)) # {'id': 1, 'name': '古明地觉', 'age': 16, 'place': '地灵殿'}# 最后别忘记关闭引擎, 当然你在创建引擎的时候也可以通过 async with aio_sa.create_engine 的⽅式创建# async with 语句结束后会⾃动执⾏下⾯两⾏代码engine.close()await engine.wait_closed()loop = asyncio.get_event_loop()loop.run_until_complete(main())loop.close()怎么样，是不是很简单呢，和同步库的操作⽅式其实是类似的。
python连接数据库查询多条数据的方法
一、介绍Python连接数据库的重要性在如今的大数据时代，数据库已经成为了各行各业重要的数据存储和管理工具。
Python作为一种流行的编程语言，其连接数据库并进行数据查询的能力显得尤为重要。
Python连接数据库的流程通常可以分为四个步骤：首先是建立与数据库的连接，然后执行SQL语句，接着获取查询结果，最后关闭数据库连接。
本文将着重介绍Python连接数据库后，对数据库进行多条数据查询的方法。
二、Python连接数据库的基本步骤1. 导入必要的库在Python中，连接数据库需要使用到对应的数据库库，常见的有MySQL，PostgreSQL，SQLite等。
要连接MySQL数据库，可以使用MySQL冠方提供的Python库`pymysql`，首先要导入该库。
```pythonimport pymysql```2. 建立数据库连接在导入相关库之后，就需要建立与数据库的连接。
连接数据库通常需要指定主机名、用户名、密码、数据库名等信息。
对于MySQL数据库，可以使用如下代码建立连接：```pythondb = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='xxx', database='testdb', charset='utf8mb4')```3. 创建游标对象连接成功之后，接下来需要创建游标对象，通过游标对象执行SQL语句并获取查询结果。
```pythoncursor = db.cursor()```4. 执行SQL语句创建游标对象后，就可以执行SQL语句，比如查询数据。
```pythonsql = "SELECT * FROM table_name"cursor.execute(sql)```5. 获取查询结果执行SQL语句后，就可以通过游标对象获取查询结果。
PYTHON中CURSOR操作数据库
python中cursor操作数据库python操作数据库，要安装一个Python和数据库交互的包MySQL-python-1.2.2.win32-py2.5.exe，然后我们就可以使用MySQLdb这个包进行数据库操作了。
操作步骤如下：1、建立数据库连接import MySQLdbconn=MySQLdb.connect(host="localhost",user="root",passw d="sa",db="mytable")cursor=conn.cursor()2、执行数据库操作n=cursor.execute(sql,param)我们要使用连接对象获得一个cursor对象,接下来,我们会使用cursor提供的方法来进行工作.这些方法包括两大类:1.执行命令,2.接收返回值cursor用来执行命令的方法:callproc(self,procname,args):用来执行存储过程,接收的参数为存储过程名和参数列表,返回值为受影响的行数execute(self,query,args):执行单条sql语句,接收的参数为sql语句本身和使用的参数列表,返回值为受影响的行数executemany(self,query,args):执行单挑sql语句,但是重复执行参数列表里的参数,返回值为受影响的行数nextset(self):移动到下一个结果集cursor用来接收返回值的方法:fetchall(self):接收全部的返回结果行.fetchmany(self,size=None):接收size条返回结果行.如果size 的值大于返回的结果行的数量,则会返回cursor.arraysize条数据.fetchone(self):返回一条结果行.scroll(self,value,mode='relative'):移动指针到某一行.如果mode='relative',则表示从当前所在行移动value条,如果mode='absolute',则表示从结果集的第一行移动value条.下面的代码是一个完整的例子.#使用sql语句,这里要接收的参数都用%s占位符.要注意的是,无论你要插入的数据是什么类型,占位符永远都要用%ssql="insert into cdinfo values(%s,%s,%s,%s,%s)"#param应该为tuple或者listparam=(title,singer,imgurl,url,alpha)#执行,如果成功,n的值为1n=cursor.execute(sql,param)#再来执行一个查询的操作cursor.execute("select*from cdinfo")#我们使用了fetchall这个方法.这样,cds里保存的将会是查询返回的全部结果.每条结果都是一个tuple类型的数据,这些tuple组成了一个tuplecds=cursor.fetchall()#因为是tuple,所以可以这样使用结果集print cds[0][3]#或者直接显示出来,看看结果集的真实样子print cds#如果需要批量的插入数据,就这样做sql="insert into cdinfo values(0,%s,%s,%s,%s,%s)"#每个值的集合为一个tuple,整个参数集组成一个tuple,或者listparam=((title,singer,imgurl,url,alpha),(title2,singer2,imgu rl2,url2,alpha2))#使用executemany方法来批量的插入数据.这真是一个很酷的方法!n=cursor.executemany(sql,param)需要注意的是(或者说是我感到奇怪的是),在执行完插入或删除或修改操作后,需要调用一下mit()方法进行提交.这样,数据才会真正保存在数据库中.我不清楚是否是我的mysql设置问题,总之,今天我在一开始使用的时候,如果不用commit,那数据就不会保留在数据库中,但是,数据确实在数据库呆过.因为自动编号进行了累积,而且返回的受影响的行数并不为0.3.关闭数据库连接需要分别的关闭指针对象和连接对象.他们有名字相同的方法cursor.close()conn.close()Django操作数据库django是一个出色的用于python的web框架。
Python数据处理流程
Python数据处理流程Python是一种强大的编程语言，它提供了众多的功能和库，可以帮助我们高效地处理各种数据。
本文将为大家介绍Python数据处理的一般流程，并介绍几个常用的数据处理库。
一、数据获取在进行数据处理之前，我们首先需要获取数据。
数据可以来自于各种来源，比如数据库、文件、网络等。
Python提供了各种库和方法，可以帮助我们获取不同来源的数据。
1. 数据库：如果数据存储在数据库中，我们可以使用Python的数据库接口库，比如pymysql、psycopg2等，连接数据库并执行SQL查询语句来获取数据。
2. 文件：如果数据存储在文件中，Python提供了各种文件读写的方法。
我们可以使用open()函数打开文件，然后逐行读取或写入数据。
3. 网络：如果数据需要通过网络获取，可以使用Python的网络库，比如requests、urllib等。
这些库可以帮助我们发送HTTP请求，获取网络数据。
二、数据清洗获取到数据之后，往往需要进行清洗操作。
数据清洗是指对数据进行预处理，将数据中的噪声、冗余或不完整的部分删除或修复，以便后续的分析和处理。
1. 缺失值处理：在实际的数据中，经常会有一些缺失值。
我们可以使用Python的pandas库来处理缺失值。
pandas提供了fillna()函数，可以将缺失值用指定的数值或方法填充。
2. 重复值处理：有时候，数据中可能存在重复的记录。
我们可以使用pandas的duplicated()函数，找出重复的记录，并使用drop_duplicates()函数删除重复的记录。
3. 数据类型转换：数据的类型不一定都是我们需要的类型。
我们可以使用pandas的astype()函数将数据转换为特定的类型，比如将字符串转换为数值型。
三、数据分析清洗好的数据可以进行进一步的分析。
Python提供了许多数据分析的库，如pandas、NumPy等。
1. 描述统计分析：pandas提供了一系列描述统计方法，可以计算数据的均值、中位数、标准差等统计指标。
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第10 章Python 操作数据库
Python 数据分析（进阶篇）
主要内容CONTENTS
02结构化查询语言SQL 03操作数据库核心API 04Python操作数据库案例01数据库基础
01数据库基础
Python操作数据库
数据库基础
数据库是数据的仓库，将大量数据按照一定的方式组织并存储起来，方便进行管理和维护，例如快速检索和统计等。
数据库的主要特点：
☐以一定的方式组织、存储数据；
☐能为多个用户共享；
☐与程序彼此独立。
☐……
数据库管理系统是一种操纵和管理数据库的大型软件。
它对数据库进行统一的管理和控制，以保证数据库的安全性和完整性。
用户通过DBMS访问数据库中的数据，数据库管理员通过DBMS进行数据库的维护工作。
主要功能包括：数据定义（创建数据库、表等）、数据操纵（增删查改等）、数据库控制（并发、权限等）、数据库维护（转存、恢复等）等。
Python操作数据库
常见的数据库类型
当前常见的数据库类型有：关系型数据库、键值存储数据库、面向文档数据库、图数据库等。
☐关系型数据库：当前应用最广泛的数据库类型，把复杂的数据结构归结为简单的二元关系（即二维表形式），例如MySQL、SQL Server、Oracle、SQLite等；
☐键值存储数据库：使用简单的键值方法来存储数据，其中键作为唯一标记，是一种
非关系数据库，例如Redis；
☐面向文档数据库：用于存放并获取文档，主要是XML、JSON等具备自我描述特性、呈现层次结构的文档，例如MongoDB；
☐图数据库：一种存储图关系的数据库，应用图理论存储实体之间的关系信息，例如Neo4J。
关系型数据库
关系型数据库是指采用关系模型组织数据的数据库，它以行和列的形式存储数据，一系列的行和列组成了表，一组表组成了数据库。
在关系模型中，实体以及实体之间的联系都会映射成统一的关系：二维表，关系型数据库操作的对象和返回的结果都是二维表。
关系：可以理解为一张二维表，每个关系都有一个关系名，也就是表名；
属性: 可以理解为二维表中的一列，在数据库中称为字段，属性名就是表中的列名；域：属性值的取值范围，数据库中某一列的取值范围；
元组：可以理解为二维表中的一行，在数据库中称为记录；
分量：元组中的一个属性值；
关键字：可以唯一标识元组的属性或属性组，数据库中称为主键。
SQLite 数据库
SQLite是一个轻量级的关系型数据库，SQLite并没有包含大型客户/服务器数据库（如Oracle、SQL Server）的所有特性，但它包含了操作本地数据的所有功能，
简单易用、反应快，python标准库中内置了SQLlite3模块。
SQLite本质上就是一个文件，内部只支持NULL、INTEGER、REAL（浮点数）、TEXT(字符串文本)和BLOB(二进制对象)这五种数据类型，但实际上SQLite也接受varchar(n)等数据类型，只不过在运算或保存时会转成上面对应的数据类型。
SQLite最大的特点是可以把各种类型的数据保存到任何字段中，而不用关心字段声明的
数据类型是什么。
因此SQLite在解析建表语句时，会忽略建表语句中跟在字段名后面的数据
类型信息。
02结构化查询语言SQL
Python操作数据库
结构化查询语句SQL
结构化查询语言（Structured Query Language 简称SQL ），是一种特殊的编程语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系型数据库。
SQL是一种高级的非过程化编程语言，用户使用SQL对数据操作时，并不需要知道数据的存储方式和操作细节。
不同的关系型数据库底层存储方式
不同，但是可以使用相同的SQL语句进行操作，对于用户来说，操作方式类
似，可以快速在不同的数据库上进行移植。
SQL语言不仅可独立使用，还可嵌入到其他高级语言（如Java、Python等）中，两种方式下SQL语法结构基本一致，为用户提供了极大的灵活性和便利性。
结构化查询语句SQL
☐创建数据库表：create table [if not exists] 表名
create table if not exists 表名(列名1 数据类型,
列名2 数据类型,
列名3 数据类型,
....）☐删除数据库表：drop table [if exists] 表名
create table if not exists school (school_code char(6) primary key,
school varchar(50),province varchar(30),is_985 varchar(10),is_211 varchar(10),is_self_marking varchar(10),
school_type varchar(10)
)drop table if exists school 删除前，如果不进行判断，直接删除一个不存在的表时将会报错。
建表前，如果不进行判断，此时，若已经存在同名的表，将会导致错误。
结构化查询语句SQL
☐查询语句：select 字段列表from 表名where 查询条件group by 分组字段order by 字段[asc |desc ]
查询学校的名称以及所在省份字段列表：用于指定查询结果中所包含的列，可以是一组列名、表达式、星号等构成。
多个列名之间用逗号隔开，如果查询所有列，可直接用星号表示。
⏹select school, province from school
⏹select * from school 查询学校的所有信息
⏹select province, count(*) from
school group by province 统计各个省份的高校数量。