1.python连接数据库游标 # coding:utf-8 from sqlalchemy import create_engine class connet_databases: def __init__(self): ''' # 初始化数据库连接,使用pymysql模块 # MySQL的用户:root, 密码:147369, 端口:3306,数据库:mydb ''' _host = '39.108.131.88' _port = 3306 _databases = 'san_jin_sq'

前言 在工作中,我们需要经常对数据库进行操作,比如 Oracle.MySQL.SQL Sever 等,今天我们就学习如何利用Python来操作 MySQL 数据库. 本人环境:Python 3.7.0 .MySQL 5.7 安装第三方库 使用Python来操作MySQL,需要用到 PyMySQL 这个第三方库,具体安装如下: pip install PyMySQL 我这里安装的版本是 0.9.3. 基本操作-增删改查 Python操作MySQL的步骤如下: 建立数据库连接 通过 cursor()

1.Mysql 存储过程造测试数据 -- 创建一个用户表 CREATE TABLE `sys_user` ( -- `id` CHAR (32) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '主键', `id` ) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键', `username` ) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '用户名', `password` ) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '密码', `st

一. 数据库在自动化测试中的应用 存测试数据 有的时候大批量的数据,我们需要存到数据库中,在测试的时候才能用到,测试的时候就从数据库中读取出来.这点是非常重要的! 存测试结果 二. python中的数据库之必备前提条件 1. 安装:pyMysql python2中使用mysqldb,python3中不再支持,换成pyMysql 2. 安装步骤 1) 安装pyMysql模块:pip install PyMysql 2) python连接mysql数据库,需要下载驱动:https://dev.mys

Win10+Python+Django+Nginx+MySQL 开发环境搭建详解 PaulTsao 说明:本文由作者原创,仅供内部参考学习与交流,转载引用请注明出处,用于商业目的请联系作者本人. Win10+Python+Django+Nginx+MySQL 开发实例,共有三篇教程: 第一篇:Win10系统搭建Python+Django+Nginx+MySQL 开发环境搭建(完美版) 第二篇:Win10+Python+Django+Nginx+MySQL 中,用Python连通操作MySQL 第

需求描述 我们需要登录考勤系统(网页端,非手机端)进行签到,如果不想每天都早早起来打卡签到,就可以通过写程序实现这一功能. 业务梳理 通过长时间的早起打卡签到发现规律,我每天只是不停的点击,签到,都是规律性的操作,何尝不写一个程序加到Windows实现自动签到呢,这样我就不用每天都花时间上在打卡这件小事上.说干就干,我发现我每天的打卡行为可以归纳为"登录系统-->输入用户名.密码-->点击点击-->退出系统". 一天上网浏览社区,突然看到selenium的描述,然后查

利用itchat给女朋友定时发信息 涉及到的技术有itchat,redis,mysql,最主要的还是mysql咯,当然咯,这么多东西,我就只介绍我代码需要用到的,其他的,如果需要了解的话,就需要看参考资料了哟 实现的功能:1.可以保存微信的消息,包括群聊和好友(文字/视频/语音/图片)2.在群里@自己,可以调用图灵机器人的API进行文字回复(类似于机器人)3.调用定时任务,在指定时间发送消息至某人 需要了解的基础:1.python基础2.mysql基础3.redis基础 实现效果如下: 只需要在

引用自:https://blog.csdn.net/zhaoya_huangqing/article/details/48036839 一.在组成SQL语句并发送命令时完全按照Python中的样式去传递,这样在MySql中执行的时候就会遇到错误的命令,由单引号或者双引号引起.因此应该在组成字符串之前,手动将字符串中的单引号或者双引号之前加上反斜杠,这样在组合成字符串的时候,MySql就能够识别了. 例如: str="""select count(*) from %s wher

  不论是数据分析,数据可视化,还是数据挖掘,一切的一切全都是以数据作为最基础的元素.利用Python进行数据分析,同样最重要的一步就是如何将数据导入到Python中,然后才可以实现后面的数据分析.数据可视化.数据挖掘等. 在本期的Python学习中,我们将针对Python如何获取外部数据做一个详细的介绍,从中我们将会学习以下4个方面的数据获取: 1.读取文本文件的数据,如txt文件和csv文件 2.读取电子表格文件,如Excel文件 3.读取统计软件生成的数据文件,如SAS数据集.SPSS数据

利用Python网络爬虫爬取学校官网十条标题 案例代码: # __author : "J" # date : 2018-03-06 # 导入需要用到的库文件 import urllib.request import re import pymysql # 创建一个类用于获取学校官网的十条标题 class GetNewsTitle: # 构造函数 初始化 def __init__(self): self.request = urllib.request.Request("htt

利用python爬取58同城简历数据 利用python爬取58同城简历数据 最近接到一个工作,需要获取58同城上面的简历信息(http://gz.58.com/qzyewu/).最开始想到是用python里面的scrapy框架制作爬虫.但是在制作的时候,发现内容不能被存储在本地变量 response 中.当我通过shell载入网页后,虽然内容能被储存在response中,用xpath对我需要的数据进行获取时,返回的都是空值.考虑到数据都在源码中,于是我使用python里的beautifulSou

python进阶10 MySQL补充    编码.别名.视图.数据库修改 一.编码问题 #MySQL级别编码 #修改位置: /etc/mysql/mysql.conf.d/mysqld.cnf default-character-set = utf8 character-set-server =utf8 collation-server= utf8_general_ci #最佳实践 #1.无论mysql是否设置了对的编码都无所谓 #2.创建数据库的时候指定CHARSET utf8 #3.如果数据

数据测试001:利用python连接数据库插入excel数据 最近在做数据测试,主要是做报表系统,需要往数据库插入数据验证服务逻辑,本次介绍如何利用python脚本插入Oracle和Mysql库中: 1)Oracle部分 #coding=utf-8import osos.environ['NLS_LANG'] = 'SIMPLIFIED CHINESE_CHINA.UTF8' #这个很重要,不写会报错import cx_Oracleimport pandas as pd#连接oracle数据库c

通过python代码连接MySQL以及插入和显示数据: 数据库huahui创建一个shibie的表,里面有两个varcahr(100)的字段,num和result. import pymysql import pandas as pd conn = ) cursor = conn.cursor() #插入数据格式如下:insert into 表名(插入内容的表头) value(对应的数据) sql = "insert into shibie(num,result) value(1,'rose')

Navicat的使用与python中使用MySQL的基本方法 Navicat的下载及安装 下载地址 http://www.navicat.com.cn/download/navicat-premium 由于navict的功能非常强大所以navicat是收费的,我们下载并使用的话是需要收取费用的,但是我们可以先试着适用他的14天体验一下感觉 但是我们作为程序员的话,可以稍微修改一点东西让他试用实践较长一点 链接:https://pan.baidu.com/s/1aIKFM8oUpcTJX8cw3m

pandas 提供了三种主要方法可以对数据进行合并: pandas.merge()方法:数据库风格的合并: pandas.concat()方法:轴向连接,即沿着一条轴将多个对象堆叠到一起: 实例方法combine_first()方法:合并重叠数据. pandas.merge()方法:数据库风格的合并   例如,通过merge()方法将两个DataFrame合并: on='name'的意思是将name列当作键: 默认情况下,merge做的是内连接(inner),即键的交集. 其他方式还有左连接(l

概念理解 索引即通过一个无符号整数值获取数组里的值. 切片即对数组里某个片段的描述. 一维数组 一维数组的索引 一维数组的索引和Python列表的功能类似: 一维数组的切片 一维数组的切片语法格式为array[index1:index2],意思是从index1索引位置开始,到index2索引(不包括index2)位置结束的一段数组.例如: 当把一个值赋值为一个切片时,该值会作用于此数组片段里每一个元素,例如: 二维数组 二维数组的索引 当以一维数组的索引方式访问一个二维数组的时候,获取的元素不在

pandas 对象拥有一些常用的数学和统计方法.   例如,sum() 方法,进行列小计:   sum() 方法传入 axis=1 指定为横向汇总,即行小计:   idxmax() 获取最大值对应的索引:   还有一种汇总是累计型的,cumsum(),比较它和 sum() 的区别: unique() 方法用于返回数据里的唯一值:   value_counts() 方法用于统计各值出现的频率:   isin() 方法用于判断成员资格:   安装步骤已经在首篇随笔里写过了,这里不在赘述.利用 Pyt

一.reindex() 方法:重新索引 针对 Series   重新索引指的是根据index参数重新进行排序. 如果传入的索引值在数据里不存在,则不会报错,而是添加缺失值的新行. 不想用缺失值,可以用 fill_value 参数指定填充值. 例如:   fill_value 会让所有的缺失值都填充为同一个值,如果不想这样而是用相邻的元素(左或者右)的值填充,则可以用 method 参数,可选的参数值为 ffill 和 bfill,分别为用前值填充和用后值填充: 针对 DataFrame   重新

一.pandas 是什么 pandas 是基于 NumPy 的一个 Python 数据分析包,主要目的是为了数据分析.它提供了大量高级的数据结构和对数据处理的方法. pandas 有两个主要的数据结构:Series 和 DataFrame. 二.Series Series 是一个一维数组对象 ,类似于 NumPy 的一维 array.它除了包含一组数据还包含一组索引,所以可以把它理解为一组带索引的数组. 将 Python 数组转换成 Series 对象: 将 Python 字典转换成 Serie

一.NumPy 是什么 NumPy 是 Python 科学计算的基础包,它专为进行严格的数字处理而产生.在之前的随笔里已有更加详细的介绍,这里不再赘述. 利用 Python 进行数据分析(一)简单介绍 二.ndarray 是什么 ndarray 是一个多维的数组对象,具有矢量算术运算能力和复杂的广播能力,并具有执行速度快和节省空间的特点. ndarray 的一个特点是同构:即其中所有元素的类型必须相同. 三.ndarray 的创建 array() 函数 最简单的方法, 使用 NumPy 提供的