ホームページ バックエンド開発 Python チュートリアル Python を MySQL、MongoDB、Redis、memcache、その他のデータベースに接続する方法

Python を MySQL、MongoDB、Redis、memcache、その他のデータベースに接続する方法

Jun 16, 2016 am 08:46 AM
Pythonからmysqlに接続する

私は以前から Python でスクリプトを書いていて、データベース (MySQL) を操作することが多いので、後で新しいパラメーターがあれば追加して改善していきます。

1. Python 操作 MySQL: 詳細については、
[apt-get install python-mysqldb]

を参照してください。

コードをコピー コードは次のとおりです:

#!/bin/env python
# -*- エンコーディング: utf- 8 -*-
#-------------------------------------- ------ -------------------------------------
# 目的: 例for python_to_mysql
# 作成者: zhoujy
# 作成日: 2013-06-14
# 更新日: 2013-06-14
#--------------- ------ -------------------------------------------- ------ --------
MySQLdb をインポート
OS をインポート

#データベース システムとの接続を確立します。形式
#conn = MySQLdb.connect(host='localhost',user='root',passwd='123456',db='test',port=3306) 、charset='utf8')

#設定ファイルを指定するか、ディレクトリを決定するか、絶対パスを記述します。
cwd = os.path.realpath(os.path.dirname(__file__))
db_conf = os.path.join(cwd) , ' db.conf')
conn = MySQLdb.connect(read_default_file=db_conf,host='localhost',db='test',port=3306,charset='utf8')

#実行するSQL文
query = 'select id from t1'

#操作カーソルを取得します
cursor = conn.cursor()

#SQL を実行
cursor.execute(query)

#レコードを取得すると、各レコードはタプルとして返され、3 が返され、カーソルは 2 番目のレコードを指します。
result1 =cursor.fetchone()
for i in result1:
print i
#影響を受ける行数を返す
printcursor.rowcount

#指定された数のレコードを取得します。各レコードはタプルとして返され、1、2 が返されます。カーソルは 2 番目のレコードから始まり、4 番目のレコードを指します。
result2 =cursor.fetchmany(2)
for i in result2:
for ii in i:
print ii


# すべてのレコードを取得し、各レコードをタプルとして返し、3、4、7、6 を返します。カーソルは 4 番目のレコードから最後まで始まります。
result3 =cursor.fetchall()
for i in result3:
for ii in i:
print ii

#すべてのレコードを取得し、各レコードをタプルとして返します。3、4、7、6 を返します。カーソルは最初のレコードから始まります。
#カーソル位置をリセットします。0 はオフセットです。モード =absoluterelative | 、デフォルトはrelative
cursor.scroll(0,mode='absolute')
result3 =cursor.fetchall()
for i in result3:
for ii in i:
print ii

#次の 2 つのメソッドを使用してデータベースにデータを挿入できます:
#(one)
for i in range (10,20):
query2 = 'insert into t1 names(" %d" ,now())' %i
cursor.execute(query2)
#Submit
conn.rollback()
#(two)
行 = []
for i in range (10,20):
rows.append(i)
query2 = 't1 値に挿入 ("%s",now())'
#executemany 2 パラメーター、2 番目パラメータは変数です。
cursor.executemany(query2,rows)
#Submit
conn.commit()

#データベースを選択
query3 = 'dba_hospitalからIDを選択'
#データベースを再選択
conn.select_db('chushihua')

cursor.execute(query3)

result4 =cursor.fetchall()
for i in result4:
for ii in i:
print ii
#クエリを定義せず、直接実行します:
cursor.execute( " set session binlog_format='mixed'")

#カーソルを閉じてリソースを解放します
cursor.close()

'''
+-----+---------------------+
| id |
+------+----------+
| 2010-01-01 00:00:00 |
| 1 | 2010-01-01 00:00:00 |
2010-01-01 00:00:00 >| 4 | 2013-06-04 17:04:54 |
| 2013-06-04 17:05:17 | 🎜>+------+----------+

'''

注: スクリプト内にパスワードを記述すると、db.conf:
などの構成ファイルを使用してパスワードを保存できます。

コードをコピー

コードは次のとおりです:[client]user=rootpassword=123456



2 つ、
Python 操作 MongoDB:

コードをコピー

コードは次のとおりです:

#!/bin/env python
# -*- エンコーディング: utf-8 -*-
#------ -------------------------------------------------- -----------
# 目的: python_to_mongodb の例
# 著者: zhoujy
# 作成日: 2013-06-14
# 更新日: 2013-06-14
#----------------------------------------------- --- --------------------------------
pymongo をインポート
OS をインポート

#接続を作成するときに、ホストとポートのパラメーターを指定します。
conn = pymongo.Connection(host='127.0.0.1',port=27017)

#管理データベースにはアカウント、connect-authentication-switch library があります
db_auth = conn.admin
db_auth.authenticate('sa','sa')
#データベースに接続します
db = conn .abc

#接続テーブル
コレクション = db.stu

#すべてのテーブル名を表示
db.collection_names()
#print db.collection_names()

#テーブル データにアクセスし、 item の行の列
item = collection.find({},{"sname":1,"course":1,"_id":0})
を指​​定します。
print rows.values()

#テーブル内のデータ行にアクセスします
print collection.find_one()

#collection.find_one() の行のすべての列を取得
:
行を出力

#Insert
collection.insert({"sno":100,"sname":"jl","course":{"D":80,"S":85}})
#または
u = dict(sno=102,sname='zjjj',course={"D":80,"S":85})
collection.insert(u)

#行数を取得する
print collection.find().count()
print collection.find({"sno":100})

#特定の列の値で並べ替えます。 pymongo.DESCENDING: 逆順; pymongo.ASCENDING: 昇順。 sno 逆順によると
item = collection.find().sort('sno',pymongo.DESCENDING)
item の行に対して:
print rows.values()

#複数列の並べ替え
item = collection.find().sort([('sno',pymongo.DESCENDING),('A',pymongo.ASCENDING)])

#Update、最初のパラメータは条件、2 番目のパラメータは更新操作、$set,%inc,$push,$ne,$addToSet,$rename などです。
collection.update({" sno" :100},{"$set":{"sno":101}})
#複数の行と列を更新
collection.update({"sno":102},{"$set" : {"sno":105,"sname":"SSSS"}},multi=True)

#Delete、最初のパラメータは条件、2 番目のパラメータは削除操作です。
collection.remove({"sno":101})

'''
sno: 学生番号; sname: コース: 科目

db.stu.insert({"sno":1,"sname":"张三","course":{"A":95,"B":90,"C":65,"D ":74,"E":100}})
db.stu.insert({"sno":2,"sname":"李思","course":{"A":90,"B ":85,"X":75,"Y":64,"Z":95}})
db.stu.insert({"sno":3,"sname":"趙武"," course":{"A":70,"B":56,"F":85,"G":84,"H":80}})
db.stu.insert({"sno": 4,"sname":"zhoujy","course":{"A":64,"B":60,"C":95,"T":94,"Y":85}})
db.stu.insert({"sno":5,"sname":"abc","course":{"A":87,"B":70,"Z":56,"G":54, "H":75}})
db.stu.insert({"sno":6,"sname":"杨六","course":{"A":65,"U":80, "C":78,"R":75,"N":90}})
db.stu.insert({"sno":7,"sname":"陈二","course":{ "A":95,"M":68,"N":84,"S":79,"K":89}})
db.stu.insert({"sno":8,"sname) ":"zhoujj","course":{"P":90,"B":77,"J":85,"K":68,"L":80}})
db.stu. insert({"sno":9,"sname":"ccc","course":{"Q":85,"B":86,"C":90,"V":87,"U": 85}})

'''

Mongodb ドキュメント内のコレクションの数をカウントします:

コードをコピー コードは次のとおりです:

import pymongo

conn = pymongo.Connection(host='127.0.0.1',port=27017)
db = conn.abc #abc document
for tb_name in db.collection_names(): #各コレクション名をループアウトします
Count = db[tb_name].count() #各コレクションの数を計算
if Count > 2: フィルター条件
print tb_name + ':' + str(Count)

'''
conn = pymongo.Connection(host='127.0.0.1',port=27017)
db = conn.abc
for tb_name in db.collection_names():
print tb_name + ':'
exec('print ' + 'db.'+tb_name+'.count()') #変数をコレクションとして扱う方法

または

conn = pymongo.Connection(host='127.0.0.1',port=27017)
db = conn.abc
for tb_name in db.collection_names():
mon_dic=db.command( "collStats", tb_name) #辞書形式で返す
print mon_dic.get('ns'),mon_dic.get('count')

'''

3、Python 操作 Redis:

コードをコピー コードは次のとおりです:

#!/bin/env python
# -*- エンコーディング: utf-8 -*-
#------ -------------------------------------------------- -----------
# 目的: python_to_mongodb の例
# 著者: zhoujy
# 作成日: 2013-06-14
# 更新: 2013-06-14
#----------------------------------------------- --------------------------------

redis をインポート

f = open('aa.txt')
while True:
line = f.readline().strip().split(' # ')
if line == ['' ]:
Break
UserName,Pwd,Email = line
# print name.strip(),pwd.strip(),email.strip()
rc = redis.StrictRedis(host=' 127.0.0.1',port=6379,db=15)
rc.hset('名前:' + ユーザー名,'電子メール',電子メール)
rc.hset('名前:' + ユーザー名,'パスワード' ,Pwd)
f.close()

alluser = rc.keys('*')
#print alluser
print "========================== =========读残去データ=================================== "
alluser のユーザー:
print ' # '.join((user.split(':')[1],rc.hget(user,'Password'),rc.hget(user,'メール')))

四、Python 操作 memcache:

复制代 代码如下:

import memcache
mc = memcache.Client(['127.0.0.1:11211 '],debug=1)

复制代 代码如下:

#!/usr/bin/env python
#coding=utf-8
MySQLdb をインポート
memcache をインポート
sys をインポート
インポート時間

def get_data(mysql_conn):
# nn = raw_input("プレス文字列名:")
mc = memcache.Client(['127.0.0.1:11211'],debug=1)
t1 =time.time()
value = mc.get('zhoujinyia')
if value == None:
t1 = time.time()
print t1
query = " select company,email,sex,address from uc_user_offline where realName = 'zhoujinyia'"
cursor= mysql_conn.cursor()
cursor.execute(query)
item =cursor.fetchone()
t2 = time.time()
print t2
t =round(t2-t1)
print "mysql コスト %s 秒から" %t
print item
mc.set('zhoujinyia ',item,60)
else :
t2 = time.time()
t=round(t2-t1)
print "from memcache コスト %s 秒" %t
print value
if __name__ =='__main__':
mysql_conn = MySQLdb.connect(host='127.0.0.1',user='root',passwd='123456',db='member',port=3306 ,charset='utf8')
get_data(mysql_conn)

このウェブサイトの声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AIヘンタイを無料で生成します。

ホットツール

メモ帳++7.3.1

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6

ドリームウィーバー CS6

ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

Pythonを使用してテキストファイルのZIPF配布を見つける方法 Pythonを使用してテキストファイルのZIPF配布を見つける方法 Mar 05, 2025 am 09:58 AM

このチュートリアルでは、Pythonを使用してZIPFの法則の統計的概念を処理する方法を示し、法律の処理時にPythonの読み取りおよび並べ替えの効率性を示します。 ZIPF分布という用語が何を意味するのか疑問に思うかもしれません。この用語を理解するには、まずZIPFの法律を定義する必要があります。心配しないでください、私は指示を簡素化しようとします。 ZIPFの法則 ZIPFの法則は単に意味します。大きな自然言語のコーパスでは、最も頻繁に発生する単語は、2番目の頻繁な単語のほぼ2倍の頻度で表示されます。 例を見てみましょう。アメリカ英語の茶色のコーパスを見ると、最も頻繁な言葉は「thであることに気付くでしょう。

HTMLを解析するために美しいスープを使用するにはどうすればよいですか? HTMLを解析するために美しいスープを使用するにはどうすればよいですか? Mar 10, 2025 pm 06:54 PM

この記事では、Pythonライブラリである美しいスープを使用してHTMLを解析する方法について説明します。 find()、find_all()、select()、およびget_text()などの一般的な方法は、データ抽出、多様なHTML構造とエラーの処理、および代替案(SEL

Pythonでの画像フィルタリング Pythonでの画像フィルタリング Mar 03, 2025 am 09:44 AM

ノイズの多い画像を扱うことは、特に携帯電話や低解像度のカメラの写真でよくある問題です。 このチュートリアルでは、OpenCVを使用してPythonの画像フィルタリング手法を調査して、この問題に取り組みます。 画像フィルタリング:強力なツール 画像フィルター

TensorflowまたはPytorchで深い学習を実行する方法は? TensorflowまたはPytorchで深い学習を実行する方法は? Mar 10, 2025 pm 06:52 PM

この記事では、深い学習のためにTensorflowとPytorchを比較しています。 関連する手順、データの準備、モデルの構築、トレーニング、評価、展開について詳しく説明しています。 特に計算グラップに関して、フレームワーク間の重要な違い

Pythonの並列および同時プログラミングの紹介 Pythonの並列および同時プログラミングの紹介 Mar 03, 2025 am 10:32 AM

データサイエンスと処理のお気に入りであるPythonは、高性能コンピューティングのための豊富なエコシステムを提供します。ただし、Pythonの並列プログラミングは、独自の課題を提示します。このチュートリアルでは、これらの課題を調査し、グローバルな承認に焦点を当てています

Pythonで独自のデータ構造を実装する方法 Pythonで独自のデータ構造を実装する方法 Mar 03, 2025 am 09:28 AM

このチュートリアルでは、Python 3にカスタムパイプラインデータ構造を作成し、機能を強化するためにクラスとオペレーターのオーバーロードを活用していることを示しています。 パイプラインの柔軟性は、一連の機能をデータセットに適用する能力にあります。

Pythonオブジェクトのシリアル化と脱介入:パート1 Pythonオブジェクトのシリアル化と脱介入:パート1 Mar 08, 2025 am 09:39 AM

Pythonオブジェクトのシリアル化と脱介入は、非自明のプログラムの重要な側面です。 Pythonファイルに何かを保存すると、構成ファイルを読み取る場合、またはHTTPリクエストに応答する場合、オブジェクトシリアル化と脱滑り化を行います。 ある意味では、シリアル化と脱派化は、世界で最も退屈なものです。これらすべての形式とプロトコルを気にするのは誰ですか? Pythonオブジェクトを維持またはストリーミングし、後で完全に取得したいと考えています。 これは、概念レベルで世界を見るのに最適な方法です。ただし、実用的なレベルでは、選択したシリアル化スキーム、形式、またはプロトコルは、プログラムの速度、セキュリティ、メンテナンスの自由、およびその他の側面を決定する場合があります。

Pythonの数学モジュール:統計 Pythonの数学モジュール:統計 Mar 09, 2025 am 11:40 AM

Pythonの統計モジュールは、強力なデータ統計分析機能を提供して、生物統計やビジネス分析などのデータの全体的な特性を迅速に理解できるようにします。データポイントを1つずつ見る代わりに、平均や分散などの統計を見て、無視される可能性のある元のデータの傾向と機能を発見し、大きなデータセットをより簡単かつ効果的に比較してください。 このチュートリアルでは、平均を計算し、データセットの分散の程度を測定する方法を説明します。特に明記しない限り、このモジュールのすべての関数は、単に平均を合計するのではなく、平均()関数の計算をサポートします。 浮動小数点数も使用できます。 ランダムをインポートします インポート統計 fractiから

See all articles