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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.connectorimport randomhost = "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.connectorimport pandas as pdhost = "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:
pm250 80.62211 192.45802 291.44503 279.85504 92.35285 107.40406 144.20407 213.51208 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。
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。
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