


Was zum Herstellen einer Verbindung zur Datenbank in Python3 verwendet werden soll
Was ist PyMySQL?
PyMySQL ist eine Bibliothek zur Verbindung mit der MySQL-Datenbank in der Python3.x-Version, In Python2, mysqldb wird verwendet.
PyMySQL folgt der Python Database API v2.0-Spezifikation und enthält die reine Python-MySQL-Clientbibliothek. (Empfohlenes Lernen: Python-Video-Tutorial)
PyMySQL-Installation
Bevor wir PyMySQL verwenden, müssen wir sicherstellen, dass PyMySQL installiert ist.
PyMySQL-Downloadadresse: https://github.com/PyMySQL/PyMySQL.
Wenn es noch nicht installiert wurde, können wir den folgenden Befehl verwenden, um die neueste Version von PyMySQL zu installieren:
$ pip3 install PyMySQL
Bevor Sie eine Verbindung zur Datenbank herstellen, bestätigen Sie bitte Folgendes:
Sie haben die Datenbank TESTDB erstellt.
In der Datenbank TESTDB haben Sie die Tabelle MITARBEITER erstellt
Die Felder der Tabelle MITARBEITER sind VORNAME, NACHNAME, ALTER, SEX und EINKOMMEN.
Der Benutzername, der für die Verbindung zur Datenbank TESTDB verwendet wird, ist „testuser“ und das Passwort ist „test123“. Sie können es selbst festlegen oder direkt den Root-Benutzernamen und das Passwort verwenden. Für die Benutzerautorisierung der MySQL-Datenbank verwenden Sie bitte den Grant-Befehl.
Das Python MySQLdb-Modul ist bereits auf Ihrem Computer installiert.
Das folgende Beispiel verweist auf die TESTDB-Datenbank von MySQL:
#!/usr/bin/python3 import pymysql # 打开数据库连接 db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" ) # 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor cursor = db.cursor() # 使用 execute() 方法执行 SQL 查询 cursor.execute("SELECT VERSION()") # 使用 fetchone() 方法获取单条数据. data = cursor.fetchone() print ("Database version : %s " % data) # 关闭数据库连接 db.close()
Weitere technische Artikel zum Thema Python finden Sie in der Spalte Python-Tutorial, um mehr darüber zu erfahren!
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas zum Herstellen einer Verbindung zur Datenbank in Python3 verwendet werden soll. 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

Dieses Tutorial zeigt, wie man Python verwendet, um das statistische Konzept des Zipf -Gesetzes zu verarbeiten, und zeigt die Effizienz des Lesens und Sortierens großer Textdateien von Python bei der Bearbeitung des Gesetzes. Möglicherweise fragen Sie sich, was der Begriff ZiPF -Verteilung bedeutet. Um diesen Begriff zu verstehen, müssen wir zunächst das Zipf -Gesetz definieren. Mach dir keine Sorgen, ich werde versuchen, die Anweisungen zu vereinfachen. Zipf -Gesetz Das Zipf -Gesetz bedeutet einfach: In einem großen natürlichen Sprachkorpus erscheinen die am häufigsten vorkommenden Wörter ungefähr doppelt so häufig wie die zweiten häufigen Wörter, dreimal wie die dritten häufigen Wörter, viermal wie die vierten häufigen Wörter und so weiter. Schauen wir uns ein Beispiel an. Wenn Sie sich den Brown Corpus in amerikanischem Englisch ansehen, werden Sie feststellen, dass das häufigste Wort "Th ist

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

Serialisierung und Deserialisierung von Python-Objekten sind Schlüsselaspekte eines nicht trivialen Programms. Wenn Sie etwas in einer Python -Datei speichern, führen Sie eine Objektserialisierung und Deserialisierung durch, wenn Sie die Konfigurationsdatei lesen oder auf eine HTTP -Anforderung antworten. In gewisser Weise sind Serialisierung und Deserialisierung die langweiligsten Dinge der Welt. Wen kümmert sich um all diese Formate und Protokolle? Sie möchten einige Python -Objekte bestehen oder streamen und sie zu einem späteren Zeitpunkt vollständig abrufen. Dies ist eine großartige Möglichkeit, die Welt auf konzeptioneller Ebene zu sehen. Auf praktischer Ebene können das von Ihnen ausgewählte Serialisierungsschema, Format oder Protokoll jedoch die Geschwindigkeit, Sicherheit, den Status der Wartungsfreiheit und andere Aspekte des Programms bestimmen

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 diesem Tutorial lernen Sie, wie Sie mit den Fehlerbedingungen in Python umgehen, aus Sicht des Systems. Fehlerbehandlung ist ein kritischer Aspekt des Designs und überschreitet von den niedrigsten Ebenen (manchmal der Hardware) bis zu den Endbenutzern. Wenn y

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

Dieses Tutorial baut auf der vorherigen Einführung in die schöne Suppe auf und konzentriert sich auf DOM -Manipulation über die einfache Baumnavigation hinaus. Wir werden effiziente Suchmethoden und -techniken zur Änderung der HTML -Struktur untersuchen. Eine gemeinsame DOM -Suchmethode ist Ex
