


Verschiedene Probleme und Lösungen, die bei der Interaktion von Python mit MySQL auftreten
Der Inhalt dieses Artikels befasst sich mit verschiedenen Problemen und Lösungen, die bei der Interaktion zwischen Python und MySQL auftreten. Ich hoffe, dass er für Freunde hilfreich ist.
Begann, Python für die Interaktion mit MySQLdb zu lernen, und stieß auf viele Fallstricke
Die erste
%d-Format: Eine Zahl ist erforderlich, keine Zeichenfolge
Lösung:
# -*- coding: utf-8 -*- import MySQLdb try: conn=MySQLdb.connect(host='localhost',port='3306',db='test',user='root',passwd='toor',charset='utf-8') csl=conn.cursor() count=csl.execute("inser into stu(stu_id,stu_name,stu_phone,stu_hometown) values('0003','kj','19564832601',河北)") print count conn.commit() csl.close() conn.close() except Exception,e: print e.message an integer is required (got type str) port=3306
Nur
(1129, "Host '192.168.65.1' is blocked because of many connection errors; unblock with 'mysqladmin flush-hosts'")
mysql -u root -p, um die Datenbank aufzurufen
show variables like 'max_connect_errors';
Maximum anzeigen Anzahl der Verbindungen
set global max_connect_errors = 1000;
Ändern Sie den Wert von max_connect_errors:
(3) Überprüfen Sie, ob die Änderung erfolgreich ist
> show variables like '%max_connect_errors%';
Lösung 2: Verwenden Sie zum Bereinigen den Befehl mysqladmin Flush-Hosts Öffnen Sie die Hosts-Datei
(1) Verwenden Sie den Befehl zum Ändern im gefundenen Verzeichnis: mysqladmin -u xxx -p flush-hosts
oder
> flush hosts;
Lösung 3: Neu starten mysqld
kann auch verwendet werden. Erhöhen Sie vor dem Neustart diesen Parameter in der Konfigurationsdatei.
# vi /etc/my.cnf max_connect_errors = 100
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVerschiedene Probleme und Lösungen, die bei der Interaktion von Python mit MySQL auftreten. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen



Lösung für Erlaubnisprobleme beim Betrachten der Python -Version in Linux Terminal Wenn Sie versuchen, die Python -Version in Linux Terminal anzuzeigen, geben Sie Python ein ...

In diesem Artikel wird erklärt, wie man schöne Suppe, eine Python -Bibliothek, verwendet, um HTML zu analysieren. Es beschreibt gemeinsame Methoden wie find (), find_all (), select () und get_text () für die Datenextraktion, die Behandlung verschiedener HTML -Strukturen und -Anternativen (SEL)

Dieser Artikel vergleicht TensorFlow und Pytorch für Deep Learning. Es beschreibt die beteiligten Schritte: Datenvorbereitung, Modellbildung, Schulung, Bewertung und Bereitstellung. Wichtige Unterschiede zwischen den Frameworks, insbesondere bezüglich des rechnerischen Graps

Das Statistikmodul von Python bietet leistungsstarke Datenstatistikanalysefunktionen, mit denen wir die allgemeinen Merkmale von Daten wie Biostatistik und Geschäftsanalyse schnell verstehen können. Anstatt Datenpunkte nacheinander zu betrachten, schauen Sie sich nur Statistiken wie Mittelwert oder Varianz an, um Trends und Merkmale in den ursprünglichen Daten zu ermitteln, die möglicherweise ignoriert werden, und vergleichen Sie große Datensätze einfacher und effektiv. In diesem Tutorial wird erläutert, wie der Mittelwert berechnet und den Grad der Dispersion des Datensatzes gemessen wird. Sofern nicht anders angegeben, unterstützen alle Funktionen in diesem Modul die Berechnung der Mittelwert () -Funktion, anstatt einfach den Durchschnitt zu summieren. Es können auch schwimmende Punktzahlen verwendet werden. zufällig importieren Statistiken importieren Aus Fracti

In dem Artikel werden beliebte Python-Bibliotheken wie Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, TensorFlow, Django, Flask und Anfragen erörtert, die ihre Verwendung in wissenschaftlichen Computing, Datenanalyse, Visualisierung, maschinellem Lernen, Webentwicklung und h beschreiben

Dieser Artikel führt die Python-Entwickler in den Bauen von CLIS-Zeilen-Schnittstellen (CLIS). Es werden mit Bibliotheken wie Typer, Click und ArgParse beschrieben, die Eingabe-/Ausgabemedelung betonen und benutzerfreundliche Designmuster für eine verbesserte CLI-Usabilität fördern.

Bei der Verwendung von Pythons Pandas -Bibliothek ist das Kopieren von ganzen Spalten zwischen zwei Datenrahmen mit unterschiedlichen Strukturen ein häufiges Problem. Angenommen, wir haben zwei Daten ...

Der Artikel erörtert die Rolle virtueller Umgebungen in Python und konzentriert sich auf die Verwaltung von Projektabhängigkeiten und die Vermeidung von Konflikten. Es beschreibt ihre Erstellung, Aktivierung und Vorteile bei der Verbesserung des Projektmanagements und zur Verringerung der Abhängigkeitsprobleme.
