Python轻松读取数据库 30字 (python读取数据库文件)
Python 轻松读取数据库
Python 是一种通用编程语言，已经成为科学和数据分析领域的热门语言。对于处理数据库中的数据，Python 的优越性能和易用性使它成为一个非常有用的工具。
通过 Python 操作数据库，在数据分析、Web 应用开发、自动化测试等领域上可以获得很多好处。Python 语言具有非常丰富的用于操作数据库的相关库，比如 psycopg2、MySQLDB、sqlite3 等库。
Python 通过 psycopg2 模块可以与 PostgreSQL 数据库进行集成，可以轻松实现对 PostgreSQL 数据库的增加、删除、修改、查询等操作。Python 通过 MySQLdb 模块可以与 MySQL 数据库进行集成，可以轻松实现对 MySQL 数据库的增加、删除、修改、查询等操作。Python 还通过 sqlite3 模块支持 SQLite 数据库，通过它可以轻松实现对 SQLite 数据库的增加、删除、修改、查询等操作。
在 Python 中连接数据库主要分为以下几步：
1. 导入连接数据库的库文件；
2. 与数据库建立连接；
3. 创建游标对象；
4. 执行 SQL 语句；
5. 获取数据；
6. 关闭游标；
7. 关闭连接。
数据 常常存储在各种各样的数据库中，比如关系型数据库、文档数据库、缓存数据库等等。Python 虽然可以直接连接这些数据库，但为了方便管理，Python 还提供了一种接口，通过这个接口可以统一访问各种数据库。
这个接口就是所谓的 ORM（对象关系映射）。ORM 把关系数据库中的表映射成了 Python 语言中的类，把记录映射成了实例对象。ORM 的作用是把面向对象的思想引入到关系数据库中，使程序员可以像操作对象一样操作数据库。
Python 中的 ORM 有很多种，比如 Django ORM、SQLAlchemy 等。Django ORM 是 Python 中更流行的 ORM，它默认使用的是 SQLite 数据库，但也支持 PostgreSQL、MySQL 等数据库。SQLAlchemy 是一个非常强大的 ORM，它支持多种数据库，包括 MySQL、 PostgreSQL、Oracle、SQLite、Microsoft SQL Server 等数据库。
Python 轻松读取数据库等操作的简单易用性使得其成为处理数据的强大工具，深受数据分析人员的欢迎。
相关问题拓展阅读：
- python使用数据库
- python从mysql数据库提取出来的数据怎么在html里显示
python使用数据库
增加一条数据
import pymysql
#返回Connection对象
#host=”localhost”
con = pymysql.connect(host=”192.168.31.28″,
port=3306,user=”atguigu”,
password=”atguigu”,
db=”atguigudb”,
charset=”utf8″)
#返回瞎绝cursor对象
cursor = con.cursor()
#SQL语言-SQL语句
sql = “insert into students(name) value(‘李四’)”
#插入数据
cursor.execute(sql)
#提交数据,没有提交就没有数据
con.commit()
#关闭释放资源
cursor.close()
#关闭资源
con.close()
修改数据
import pymysql
#修改任意一条数据
#返回Connection对象
conn = pymysql.connect(
host=”192.168.31.28″,
db=”atguigudb”,
port=3306,
user=”atguigu”,
password=”atguigu”,
charset=”utf8″
)
cursor = conn.cursor()
sql = “update students set name=’郭靖’ where id = 1”
count = cursor.execute(sql)
print(“count=”,count)
#提交正常数据物理上修改了
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()
删除数据
import pymysql
#修改任意一条数据
#返回Connection对象
conn = pymysql.connect(
host=”192.168.31.28″,
db=”atguigudb”,
port=3306,
user=”atguigu”,
password=”atguigu”,
charset=”utf8″
)
cursor = conn.cursor()
sql = “delete from students where id =20”
count = cursor.execute(sql)
print(“count=”,count)
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()
查询一条数据
import pymysql
try:
conn=pymysql.connect(
host=’192.168.31.28′,
port=3306,
db=’atguigudb’,
user=’atguigu’,
passwd=’atguigu’,
charset=’utf8′
)
cursor=conn.cursor()
cursor.execute(‘select * from students where id = 3’)
#返回满足这个条件的这个数据,如果有多条返回之一条,并且封装元组中
result = cursor.fetchone()
print(result)
for i in result:
print(i)
cursor.close()
conn.close()
except Exception as e:
print(e.message)
查询多条数据
import pymysql
try:
conn=pymysql.connect(
host=’192.168.31.28′,
port=3306,
db=’atguigudb’,
user=’atguigu’,
passwd=’atguigu’,
charset=’utf8′
)
衫培 cursor=conn.cursor()
cursor.execute(‘select * from students’)
#返回元组,如果多条数据,元组里面嵌套元组
result = cursor.fetchall()
print(result)
for i in result:
print(i)
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()
except Exception as e:
或神唯print(e.message)
读取mysql数据，填写数据到excel
from pyexcel_xls import save_data
from pyexcel_xls import get_data
from collections import OrderedDict
import mysql.connector
#和数据库建立连接
cnx =mysql.connector.connect(user=’root’, password=”,
host=’127.0.0.1′,
database=’test’)
#查询语句
sql = “select my_name,my_value from tbl_members “
#执行查询
cursor.execute(sql)
#获得查询结果
result = cursor.fetchall()
cursor.close()
cnx.close()
#打开预定义表头文件
xls_header= get_data(“d:/xh.xls”)
#获得表头数据
xh = xls_header.pop(“Sheet1”)
#拼接整表数据
xd = OrderedDict()
xd.update({“Sheet 1”:xh+result})
#保存到另一个文件中
save_data(“d:/xd.xls”,xd)
python从mysql数据库提取出来的数据怎么在html里显示
python从mysql数据戚闹氏弯早库提取出来的数据在html里显高散示
import
mysql.connector
con
=
mysql.connector.connect(host=’127.0.0.1′,user=’root’,password=”,db=’testt’)
rel
=
con.cursor()
rel.execute(‘select
*
from
school’)
val
=
rel.fetchall()
val
=
val
con.close();
rel.close();
方法碰橡和一：使用Flask等框架
将查询结果赋值给users
使用params=Locals()传递给HTML页面，
在页面中，使用循环，接收数据：
{% for u in params.users %}
{{u.id}}
{{u.name}}
{{u.sfzh}}
{{u.age}}
{{u.gender}}
{% endfor %}
=========================
方法二:直接使用pymysql 执行SQL语句
将查询结如侍果赋值给users,由于结果里users包含笑盯的是
元组
，前台调用时使用
{{u}}
{{u}}
{{u}}
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