Python の一般的なデータベースは何ですか?
Python の一般的なデータベースは何ですか?データベースは、リレーショナル データベースと非リレーショナル データベースの 2 つに大別されますが、ここではこれら 2 つのデータベースの関連知識を紹介します。
リレーショナル データベースを含む: sqlite、mysql、mssql
非リレーショナル データベース: MongoDB、Redis
1. 接続します。 Sqlite への
import sqlite3 import traceback try: # 如果表不存在,就创建 with sqlite3.connect('test.db') as conn: print("Opened database successfully") # 删除表 conn.execute("DROP TABLE IF EXISTS COMPANY") # 创建表 sql = """ CREATE TABLE IF NOT EXISTS COMPANY (ID INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, NAME TEXT NOT NULL, AGE INT NOT NULL, ADDRESS CHAR(50), SALARY REAL); """ conn.execute(sql) print("create table successfully") # 添加数据 conn.executemany("INSERT INTO COMPANY (NAME,AGE,ADDRESS,SALARY) VALUES (?, ?, ?, ? )", [('Paul', 32, 'California', 20000.00), ('Allen', 25, 'Texas', 15000.00), ('Teddy', 23, 'Norway', 20000.00), ('Mark', 25, 'Rich-Mond ', 65000.00), ('David', 27, 'Texas', 85000.00), ('Kim', 22, 'South-Hall', 45000.00), ('James', 24, 'Houston', 10000.00)]) # conn.execute("INSERT INTO COMPANY (NAME,AGE,ADDRESS,SALARY)\ # VALUES ( 'Paul', 32, 'California', 20000.00 )") # # conn.execute("INSERT INTO COMPANY (NAME,AGE,ADDRESS,SALARY)\ # VALUES ('Allen', 25, 'Texas', 15000.00 )") # # conn.execute("INSERT INTO COMPANY (NAME,AGE,ADDRESS,SALARY)\ # VALUES ('Teddy', 23, 'Norway', 20000.00 )") # # conn.execute("INSERT INTO COMPANY (NAME,AGE,ADDRESS,SALARY)\ # VALUES ( 'Mark', 25, 'Rich-Mond ', 65000.00 )") # # conn.execute("INSERT INTO COMPANY (NAME,AGE,ADDRESS,SALARY)\ # VALUES ( 'David', 27, 'Texas', 85000.00 )"); # # conn.execute("INSERT INTO COMPANY (NAME,AGE,ADDRESS,SALARY)\ # VALUES ( 'Kim', 22, 'South-Hall', 45000.00 )") # # conn.execute("INSERT INTO COMPANY (NAME,AGE,ADDRESS,SALARY)\ # VALUES ( 'James', 24, 'Houston', 10000.00 )") # 提交,否则重新运行程序时,表中无数据 conn.commit() print("insert successfully") # 查询表 sql = """ select id,NAME,AGE,ADDRESS,SALARY FROM COMPANY """ result = conn.execute(sql) for row in result: print("-" * 50) # 输出50个-,作为分界线 print("%-10s %s" % ("id", row[0])) # 字段名固定10位宽度,并且左对齐 print("%-10s %s" % ("name", row[1])) print("%-10s %s" % ("age", row[2])) print("%-10s %s" % ("address", row[3])) print("%-10s %.2f" % ("salary", row[4])) # or # print('{:10s} {:.2f}'.format("salary", row[4])) except sqlite3.Error as e: print("sqlite3 Error:", e) traceback.print_exc()
2.mysql への接続
関連する推奨事項:「Python ビデオ チュートリアル 」
2.2 MySQLdb の使用
#2.1 mysqldb ライブラリでの _mysql の使用##import MySQLdb
from contextlib import closing
import traceback
try:
# 获取一个数据库连接
with closing(MySQLdb.connect(host='localhost', user='root', passwd='root', db='test', port=3306,charset='utf8')) as conn:
print("connect database successfully")
with closing(conn.cursor()) as cur:
# 删除表
cur.execute("DROP TABLE IF EXISTS COMPANY")
# 创建表
sql = """
CREATE TABLE IF NOT EXISTS COMPANY
(ID INTEGER PRIMARY KEY NOT NULL auto_increment,
NAME TEXT NOT NULL,
AGE INT NOT NULL,
ADDRESS CHAR(50),
SALARY REAL);
"""
cur.execute(sql)
print("create table successfully")
# 添加数据
# 在一个conn.execute里面里面执行多个sql语句是非法的
cur.executemany("INSERT INTO COMPANY (NAME,AGE,ADDRESS,SALARY) VALUES ( %s, %s, %s, %s )",
[('Paul', 32, 'California', 20000.00),
('Allen', 25, 'Texas', 15000.00),
('Teddy', 23, 'Norway', 20000.00),
('Mark', 25, 'Rich-Mond ', 65000.00),
('David', 27, 'Texas', 85000.00),
('Kim', 22, 'South-Hall', 45000.00),
('James', 24, 'Houston', 10000.00)])
# 提交,否则重新运行程序时,表中无数据
conn.commit()
print("insert successfully")
# 查询表
sql = """
select id,NAME,AGE,ADDRESS,SALARY FROM COMPANY
"""
cur.execute(sql)
for row in cur.fetchall():
print("-" * 50) # 输出50个-,作为分界线
print("%-10s %s" % ("id", row[0])) # 字段名固定10位宽度,并且左对齐
print("%-10s %s" % ("name", row[1]))
print("%-10s %s" % ("age", row[2]))
print("%-10s %s" % ("address", row[3]))
print("%-10s %s" % ("salary", row[4]))
except MySQLdb.Error as e:
print("Mysql Error:", e)
traceback.print_exc() # 打印错误栈信息
import MySQLdb
from contextlib import closing
import traceback
try:
# 获取一个数据库连接
with closing(MySQLdb.connect(host='localhost', user='root', passwd='root', db='test', port=3306,charset='utf8')) as conn:
print("connect database successfully")
with closing(conn.cursor()) as cur:
# 删除表
cur.execute("DROP TABLE IF EXISTS COMPANY")
# 创建表
sql = """
CREATE TABLE IF NOT EXISTS COMPANY
(ID INTEGER PRIMARY KEY NOT NULL auto_increment,
NAME TEXT NOT NULL,
AGE INT NOT NULL,
ADDRESS CHAR(50),
SALARY REAL);
"""
cur.execute(sql)
print("create table successfully")
# 添加数据
# 在一个conn.execute里面里面执行多个sql语句是非法的
cur.executemany("INSERT INTO COMPANY (NAME,AGE,ADDRESS,SALARY) VALUES ( %s, %s, %s, %s )",
[('Paul', 32, 'California', 20000.00),
('Allen', 25, 'Texas', 15000.00),
('Teddy', 23, 'Norway', 20000.00),
('Mark', 25, 'Rich-Mond ', 65000.00),
('David', 27, 'Texas', 85000.00),
('Kim', 22, 'South-Hall', 45000.00),
('James', 24, 'Houston', 10000.00)])
# 提交,否则重新运行程序时,表中无数据
conn.commit()
print("insert successfully")
# 查询表
sql = """
select id,NAME,AGE,ADDRESS,SALARY FROM COMPANY
"""
cur.execute(sql)
for row in cur.fetchall():
print("-" * 50) # 输出50个-,作为分界线
print("%-10s %s" % ("id", row[0])) # 字段名固定10位宽度,并且左对齐
print("%-10s %s" % ("name", row[1]))
print("%-10s %s" % ("age", row[2]))
print("%-10s %s" % ("address", row[3]))
print("%-10s %s" % ("salary", row[4]))
except MySQLdb.Error as e:
print("Mysql Error:", e)
traceback.print_exc() # 打印错误栈信息
セクション 2.1 と 2.2 では、Python3.x をサポートしていない MySQLdb を使用します
pymysql は Python2.x および Python3.x のサポートを強化しますimport pymysql from contextlib import closing import traceback try: # 获取一个数据库连接,with关键字 表示退出时,conn自动关闭 # with 嵌套上一层的with 要使用closing() with closing(pymysql.connect(host='localhost', user='root', passwd='root', db='test', port=3306, charset='utf8')) as conn: print("connect database successfully") # 获取游标,with关键字 表示退出时,cur自动关闭 with conn.cursor() as cur: # 删除表 cur.execute("DROP TABLE IF EXISTS COMPANY") # 创建表 sql = """ CREATE TABLE IF NOT EXISTS COMPANY (ID INTEGER PRIMARY KEY NOT NULL auto_increment, NAME TEXT NOT NULL, AGE INT NOT NULL, ADDRESS CHAR(50), SALARY REAL); """ cur.execute(sql) print("create table successfully") # 添加数据 # 在一个conn.execute里面里面执行多个sql语句是非法的 cur.executemany("INSERT INTO COMPANY (NAME,AGE,ADDRESS,SALARY) VALUES ( %s, %s, %s, %s )", [('Paul', 32, 'California', 20000.00), ('Allen', 25, 'Texas', 15000.00), ('Teddy', 23, 'Norway', 20000.00), ('Mark', 25, 'Rich-Mond ', 65000.00), ('David', 27, 'Texas', 85000.00), ('Kim', 22, 'South-Hall', 45000.00), ('James', 24, 'Houston', 10000.00)]) # 提交,否则重新运行程序时,表中无数据 conn.commit() print("insert successfully") # 查询表 sql = """ select id,NAME,AGE,ADDRESS,SALARY FROM COMPANY """ cur.execute(sql) for row in cur.fetchall(): print("-" * 50) # 输出50个-,作为分界线 print("%-10s %s" % ("id", row[0])) # 字段名固定10位宽度,并且左对齐 print("%-10s %s" % ("name", row[1])) print("%-10s %s" % ("age", row[2])) print("%-10s %s" % ("address", row[3])) print("%-10s %s" % ("salary", row[4])) except pymysql.Error as e: print("Mysql Error:", e) traceback.print_exc()
3.mssql
import pymssql
from contextlib import closing
try:
# 先要保证数据库中有test数据库
# 获取一个数据库连接,with关键字 表示退出时,conn自动关闭
# with 嵌套上一层的with 要使用closing()
with closing(pymssql.connect(host='192.168.100.114', user='sa', password='sa12345', database='test', port=1433,
charset='utf8')) as conn:
print("connect database successfully")
# 获取游标,with关键字 表示退出时,cur自动关闭
with conn.cursor() as cur:
# 删除表
cur.execute(
'''if exists (select 1 from sys.objects where name='COMPANY' and type='U') drop table COMPANY''')
# 创建表
sql = """
CREATE TABLE COMPANY
(ID INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY NOT NULL ,
NAME TEXT NOT NULL,
AGE INT NOT NULL,
ADDRESS CHAR(50),
SALARY REAL);
"""
cur.execute(sql)
print("create table successfully")
# 添加数据
# 在一个conn.execute里面里面执行多个sql语句是非法的
cur.executemany("INSERT INTO COMPANY (NAME,AGE,ADDRESS,SALARY) VALUES ( %s, %s, %s, %s )",
[('Paul', 32, 'California', 20000.00),
('Allen', 25, 'Texas', 15000.00),
('Teddy', 23, 'Norway', 20000.00),
('Mark', 25, 'Rich-Mond', 65000.00),
('David', 27, 'Texas', 85000.00),
('Kim', 22, 'South-Hall', 45000.00),
('James', 24, 'Houston', 10000.00)])
# 提交,否则重新运行程序时,表中无数据
conn.commit()
print("insert successfully")
# 查询表
sql = """
select id,NAME,AGE,ADDRESS,SALARY FROM COMPANY
"""
cur.execute(sql)
for row in cur.fetchall():
print("-" * 50) # 输出50个-,作为分界线
print("%-10s %s" % ("id", row[0])) # 字段名固定10位宽度,并且左对齐
print("%-10s %s" % ("name", row[1]))
print("%-10s %s" % ("age", row[2]))
print("%-10s %s" % ("address", row[3]))
print("%-10s %s" % ("salary", row[4]))
except pymssql.Error as e:
print("mssql Error:", e)
# traceback.print_exc()
import pymongo
from pymongo.mongo_client import MongoClient
import pymongo.errors
import traceback
try:
# 连接到 mongodb 服务
mongoClient = MongoClient('localhost', 27017)
# 连接到数据库
mongoDatabase = mongoClient.test
print("connect database successfully")
# 获取集合
mongoCollection = mongoDatabase.COMPANY
# 移除所有数据
mongoCollection.remove()
# 添加数据
mongoCollection.insert_many([{"Name": "Paul", "Age": "32", "Address": "California", "Salary": "20000.00"},
{"Name": "Allen", "Age": "25", "Address": "Texas", "Salary": "15000.00"},
{"Name": "Teddy", "Age": "23", "Address": "Norway", "Salary": "20000.00"},
{"Name": "Mark", "Age": "25", "Address": "Rich-Mond", "Salary": "65000.00"},
{"Name": "David", "Age": "27", "Address": "Texas", "Salary": "85000.00"},
{"Name": "Kim", "Age": "22", "Address": "South-Hall", "Salary": "45000.00"},
{"Name": "James", "Age": "24", "Address": "Houston", "Salary": "10000.00"}, ])
#获取集合中的值
for row in mongoCollection.find():
print("-" * 50) # 输出50个-,作为分界线
print("%-10s %s" % ("_id", row['_id'])) # 字段名固定10位宽度,并且左对齐
print("%-10s %s" % ("name", row['Name']))
print("%-10s %s" % ("age", row['Age']))
print("%-10s %s" % ("address", row['Address']))
print("%-10s %s" % ("salary", row['Salary']))
print('\n\n\n')
# 使id自增
mongoCollection.remove()
# 创建计数表
mongoDatabase.counters.save({"_id": "people_id", "sequence_value": 0})
# 创建存储过程
mongoDatabase.system_js.getSequenceValue = '''function getSequenceValue(sequenceName){
var sequenceDocument = db.counters.findAndModify({
query: {_id: sequenceName},
update: {$inc:{sequence_value: 1}},
new:true
});
return sequenceDocument.sequence_value;
}'''
mongoCollection.insert_many(
[{"_id": mongoDatabase.eval("getSequenceValue('people_id')"), "Name": "Paul", "Age": "32",
"Address": "California", "Salary": "20000.00"},
{"_id": mongoDatabase.eval("getSequenceValue('people_id')"), "Name": "Allen", "Age": "25",
"Address": "Texas", "Salary": "15000.00"},
{"_id": mongoDatabase.eval("getSequenceValue('people_id')"), "Name": "Teddy", "Age": "23",
"Address": "Norway", "Salary": "20000.00"},
{"_id": mongoDatabase.eval("getSequenceValue('people_id')"), "Name": "Mark", "Age": "25",
"Address": "Rich-Mond", "Salary": "65000.00"},
{"_id": mongoDatabase.eval("getSequenceValue('people_id')"), "Name": "David", "Age": "27",
"Address": "Texas", "Salary": "85000.00"},
{"_id": mongoDatabase.eval("getSequenceValue('people_id')"), "Name": "Kim", "Age": "22",
"Address": "South-Hall", "Salary": "45000.00"},
{"_id": mongoDatabase.eval("getSequenceValue('people_id')"), "Name": "James", "Age": "24",
"Address": "Houston", "Salary": "10000.00"}, ])
for row in mongoCollection.find():
print("-" * 50) # 输出50个-,作为分界线
print("%-10s %s" % ("_id", int(row['_id']))) # 字段名固定10位宽度,并且左对齐
print("%-10s %s" % ("name", row['Name']))
print("%-10s %s" % ("age", row['Age']))
print("%-10s %s" % ("address", row['Address']))
print("%-10s %s" % ("salary", row['Salary']))
except pymongo.errors.PyMongoError as e:
print("mongo Error:", e)
traceback.print_exc()
5.1redis の使用
import redis r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0, password="12345") print("connect", r.ping()) # 看信息 info = r.info() # or 查看部分信息 # info = r.info("Server") # 输出信息 items = info.items() for i, (key, value) in enumerate(items): print("item %s----%s:%s" % (i, key, value)) # 删除键和对应的值 r.delete("company") # 可以一次性push一条或多条数据 r.rpush("company", {"id": 1, "Name": "Paul", "Age": "32", "Address": "California", "Salary": "20000.00"}, {"id": 2, "Name": "Allen", "Age": "25", "Address": "Texas", "Salary": "15000.00"}, {"id": 3, "Name": "Teddy", "Age": "23", "Address": "Norway", "Salary": "20000.00"}) r.rpush("company", {"id": 4, "Name": "Mark", "Age": "25", "Address": "Rich-Mond", "Salary": "65000.00"}) r.rpush("company", {"id": 5, "Name": "David", "Age": "27", "Address": "Texas", "Salary": "85000.00"}) r.rpush("company", {"id": 6, "Name": "Kim", "Age": "22", "Address": "South-Hall", "Salary": "45000.00"}) r.rpush("company", {"id": 7, "Name": "James", "Age": "24", "Address": "Houston", "Salary": "10000.00"}) # eval用来将dict格式的字符串转换成dict for row in map(lambda x: eval(x), r.lrange("company", 0, r.llen("company"))): print("-" * 50) # 输出50个-,作为分界线 print("%-10s %s" % ("_id", row['id'])) # 字段名固定10位宽度,并且左对齐 print("%-10s %s" % ("name", row['Name'])) print("%-10s %s" % ("age", row['Age'])) print("%-10s %s" % ("address", row['Address'])) print("%-10s %s" % ("salary", row['Salary'])) # 关闭当前连接 # r.shutdown() #这个是关闭redis服务端
5.2pyredis の使用
import pyredis r = pyredis.Client(host='localhost', port=6379, database=0, password="12345") print("connect", r.ping().decode("utf-8")) # 看信息 # info = r.execute("info").decode() # or 查看部分信息 info = r.execute("info", "Server").decode() # 输出信息 print(info) # 删除键和对应的值 r.delete("company") # 可以一次性push一条或多条数据 r.rpush("company", '''{"id": 1, "Name": "Paul", "Age": "32", "Address": "California", "Salary": "20000.00"}''', '''{"id": 2, "Name": "Allen", "Age": "25", "Address": "Texas", "Salary": "15000.00"}''', '''{"id": 3, "Name": "Teddy", "Age": "23", "Address": "Norway", "Salary": "20000.00"}''') r.rpush("company", '''{"id": 4, "Name": "Mark", "Age": "25", "Address": "Rich-Mond", "Salary": "65000.00"}''') r.rpush("company", '''{"id": 5, "Name": "David", "Age": "27", "Address": "Texas", "Salary": "85000.00"}''') r.rpush("company", '''{"id": 6, "Name": "Kim", "Age": "22", "Address": "South-Hall", "Salary": "45000.00"}''') r.rpush("company", '''{"id": 7, "Name": "James", "Age": "24", "Address": "Houston", "Salary": "10000.00"}''') # eval用来将dict格式的字符串转换成dict for row in map(lambda x: eval(x), r.lrange("company", 0, r.llen("company"))): print("-" * 50) # 输出50个-,作为分界线 print("%-10s %s" % ("_id", row['id'])) # 字段名固定10位宽度,并且左对齐 print("%-10s %s" % ("name", row['Name'])) print("%-10s %s" % ("age", row['Age'])) print("%-10s %s" % ("address", row['Address'])) print("%-10s %s" % ("salary", row['Salary'])) # 关闭当前连接 r.close()
以上がPython の一般的なデータベースは何ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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MySQLは、オープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)データベースとテーブルの作成:createdatabaseおよびcreateTableコマンドを使用します。 2)基本操作:挿入、更新、削除、選択。 3)高度な操作:参加、サブクエリ、トランザクション処理。 4)デバッグスキル:構文、データ型、およびアクセス許可を確認します。 5)最適化の提案:インデックスを使用し、選択*を避け、トランザクションを使用します。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Hash値として保存されているため、Navicatを介してMongoDBパスワードを直接表示することは不可能です。紛失したパスワードを取得する方法:1。パスワードのリセット。 2。構成ファイルを確認します(ハッシュ値が含まれる場合があります)。 3.コードを確認します(パスワードをハードコードできます)。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

データの専門家として、さまざまなソースから大量のデータを処理する必要があります。これは、データ管理と分析に課題をもたらす可能性があります。幸いなことに、AWS GlueとAmazon Athenaの2つのAWSサービスが役立ちます。

Redisサーバーを起動する手順には、以下が含まれます。オペレーティングシステムに従ってRedisをインストールします。 Redis-Server(Linux/Macos)またはRedis-Server.exe(Windows)を介してRedisサービスを開始します。 Redis-Cli ping(Linux/macos)またはRedis-Cli.exePing(Windows)コマンドを使用して、サービスステータスを確認します。 Redis-Cli、Python、node.jsなどのRedisクライアントを使用して、サーバーにアクセスします。

Redisのキューを読むには、キュー名を取得し、LPOPコマンドを使用して要素を読み、空のキューを処理する必要があります。特定の手順は次のとおりです。キュー名を取得します:「キュー:キュー」などの「キュー:」のプレフィックスで名前を付けます。 LPOPコマンドを使用します。キューのヘッドから要素を排出し、LPOP Queue:My-Queueなどの値を返します。空のキューの処理:キューが空の場合、LPOPはnilを返し、要素を読む前にキューが存在するかどうかを確認できます。

質問:Redisサーバーバージョンを表示する方法は?コマンドラインツールRedis-Cli-versionを使用して、接続されたサーバーのバージョンを表示します。 Info Serverコマンドを使用して、サーバーの内部バージョンを表示し、情報を解析および返信する必要があります。クラスター環境では、各ノードのバージョンの一貫性を確認し、スクリプトを使用して自動的にチェックできます。スクリプトを使用して、Pythonスクリプトとの接続やバージョン情報の印刷など、表示バージョンを自動化します。
