


MySQL dan Python: Bagaimana untuk melaksanakan fungsi pertanyaan data
MySQL dan Python: Bagaimana untuk melaksanakan fungsi pertanyaan data
Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, pertumbuhan pesat data telah menjadikan pertanyaan dan analisis data sebagai tugas penting dalam pelbagai bidang. Sebagai sistem pengurusan pangkalan data hubungan yang digunakan secara meluas, MySQL, digabungkan dengan Python, bahasa pengaturcaraan yang berkuasa, boleh menyediakan fungsi pertanyaan data yang pantas dan fleksibel. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan MySQL dan Python untuk melaksanakan fungsi pertanyaan data dan menyediakan contoh kod.
Pertama, kita perlu memasang dan mengkonfigurasi MySQL dan Python. Pastikan pelayan MySQL telah dipasang dengan betul, dan pakej PyMySQL (digunakan untuk menyambung ke pelayan MySQL) dan pakej panda (digunakan untuk pemprosesan dan analisis data) dipasang dalam persekitaran Python. Selepas pemasangan selesai, kita boleh mula menulis kod.
Contoh kod 1: Mewujudkan sambungan pangkalan data
import pymysql # 建立数据库连接 conn = pymysql.connect( host='localhost', port=3306, user='root', password='your_password', db='your_database', charset='utf8mb4' ) # 创建游标对象 cursor = conn.cursor()
Dalam contoh kod 1, kami mula-mula memperkenalkan perpustakaan pymysql dan menggunakan fungsi connect() untuk mewujudkan sambungan dengan pangkalan data MySQL. Semasa proses sambungan, kita perlu memasukkan parameter seperti alamat pangkalan data, port, nama pengguna, kata laluan, nama pangkalan data, dan set aksara. Seterusnya, kami mencipta objek kursor (kursor) untuk melaksanakan pernyataan SQL dan memproses hasil.
Contoh kod 2: Laksanakan pernyataan pertanyaan SQL
# SQL查询语句 sql = "SELECT * FROM your_table WHERE condition" # 执行查询语句 cursor.execute(sql) # 获取查询结果 results = cursor.fetchall() # 输出查询结果 for row in results: print(row)
Dalam contoh kod 2, kami mula-mula mentakrifkan pernyataan pertanyaan SQL, yang merangkumi nama jadual untuk ditanya dan syarat pertanyaan. Kemudian, kami menggunakan kaedah execute() untuk melaksanakan pernyataan pertanyaan dan kaedah fetchall() untuk mendapatkan semua hasil pertanyaan. Akhir sekali, kami menggunakan gelung for untuk melelaran melalui set hasil dan mengeluarkan data untuk setiap baris.
Contoh kod 3: Gunakan perpustakaan panda untuk memproses hasil pertanyaan
import pandas as pd # 将查询结果转为DataFrame对象 df = pd.DataFrame(results, columns=['col1', 'col2', 'col3']) # 打印DataFrame对象 print(df)
Dalam contoh kod 3, kami memperkenalkan perpustakaan panda dan menggunakan fungsi DataFrame() untuk menukar hasil pertanyaan kepada objek DataFrame. Dalam fungsi, kami juga menentukan nama setiap lajur. Akhir sekali, kami menggunakan fungsi print() untuk mencetak objek DataFrame, dengan itu mengeluarkan keseluruhan hasil pertanyaan.
Melalui contoh di atas, kita dapat melihat cara menggunakan Python dan MySQL untuk membuat pertanyaan data secara fleksibel. Sebagai tambahan kepada pernyataan SELECT asas, anda juga boleh melaksanakan keperluan pertanyaan yang lebih kompleks dengan menggunakan operasi lanjutan seperti klausa WHERE, pernyataan JOIN dan subquery.
Perlu diingatkan bahawa untuk meningkatkan kecekapan pertanyaan dan mencegah serangan suntikan, kita harus menggunakan pertanyaan berparameter. Khususnya, anda boleh menggunakan fungsi lulus parameter kaedah execute() untuk memisahkan parameter yang perlu dihantar daripada pernyataan pertanyaan SQL, dengan itu mengelakkan penyambungan langsung pernyataan SQL.
Ringkasnya, gabungan MySQL dan Python boleh membantu kami mencapai fungsi pertanyaan data yang berkuasa. Dengan menggunakan penyataan SQL dan kemahiran pengaturcaraan Python secara fleksibel, kami boleh memproses dan menganalisis sejumlah besar data dengan cekap dan melaksanakan keperluan pertanyaan tersuai. Pada masa yang sama, kita harus memberi perhatian kepada keselamatan sambungan pangkalan data dan kecekapan pertanyaan untuk memastikan integriti data dan prestasi pertanyaan.
Rujukan:
- Python menyambung ke pangkalan data MySQL (n.d. Diperoleh daripada https://zhuanlan.zhihu.com/p/97929146
- 10 Minit ke panda .pydata.org/pandas-docs/stable/getting_started/10min.html
(Artikel ini mempunyai sejumlah 1516 perkataan)
Atas ialah kandungan terperinci MySQL dan Python: Bagaimana untuk melaksanakan fungsi pertanyaan data. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



PHP dan Python mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri, dan pilihannya bergantung kepada keperluan projek dan keutamaan peribadi. 1.PHP sesuai untuk pembangunan pesat dan penyelenggaraan aplikasi web berskala besar. 2. Python menguasai bidang sains data dan pembelajaran mesin.

Membolehkan pecutan GPU pytorch pada sistem CentOS memerlukan pemasangan cuda, cudnn dan GPU versi pytorch. Langkah-langkah berikut akan membimbing anda melalui proses: Pemasangan CUDA dan CUDNN Tentukan keserasian versi CUDA: Gunakan perintah NVIDIA-SMI untuk melihat versi CUDA yang disokong oleh kad grafik NVIDIA anda. Sebagai contoh, kad grafik MX450 anda boleh menyokong CUDA11.1 atau lebih tinggi. Muat turun dan pasang Cudatoolkit: Lawati laman web rasmi Nvidiacudatoolkit dan muat turun dan pasang versi yang sepadan mengikut versi CUDA tertinggi yang disokong oleh kad grafik anda. Pasang Perpustakaan Cudnn:

Docker menggunakan ciri -ciri kernel Linux untuk menyediakan persekitaran berjalan yang cekap dan terpencil. Prinsip kerjanya adalah seperti berikut: 1. Cermin digunakan sebagai templat baca sahaja, yang mengandungi semua yang anda perlukan untuk menjalankan aplikasi; 2. Sistem Fail Kesatuan (Unionfs) menyusun pelbagai sistem fail, hanya menyimpan perbezaan, menjimatkan ruang dan mempercepatkan; 3. Daemon menguruskan cermin dan bekas, dan pelanggan menggunakannya untuk interaksi; 4. Ruang nama dan cgroups melaksanakan pengasingan kontena dan batasan sumber; 5. Pelbagai mod rangkaian menyokong interkoneksi kontena. Hanya dengan memahami konsep -konsep teras ini, anda boleh menggunakan Docker dengan lebih baik.

Python dan JavaScript mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri dari segi komuniti, perpustakaan dan sumber. 1) Komuniti Python mesra dan sesuai untuk pemula, tetapi sumber pembangunan depan tidak kaya dengan JavaScript. 2) Python berkuasa dalam bidang sains data dan perpustakaan pembelajaran mesin, sementara JavaScript lebih baik dalam perpustakaan pembangunan dan kerangka pembangunan depan. 3) Kedua -duanya mempunyai sumber pembelajaran yang kaya, tetapi Python sesuai untuk memulakan dengan dokumen rasmi, sementara JavaScript lebih baik dengan MDNWebDocs. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Docker LNMP Container Call Langkah: Jalankan bekas: Docker Run -D -Name LNMP -Container -P 80:80 -P 443: 443 LNMP -Stack Untuk mendapatkan IP Container: Docker Memeriksa LNMP -Container | GREP IPADDRESS ACCESS Laman web: http: // & lt; container ip & gt; /index.phpssh akses: docker exec -it lnmp -container bash akses mysql: mysql -u roo

CentOS Memasang Nginx memerlukan mengikuti langkah-langkah berikut: memasang kebergantungan seperti alat pembangunan, pcre-devel, dan openssl-devel. Muat turun Pakej Kod Sumber Nginx, unzip dan menyusun dan memasangnya, dan tentukan laluan pemasangan sebagai/usr/local/nginx. Buat pengguna Nginx dan kumpulan pengguna dan tetapkan kebenaran. Ubah suai fail konfigurasi nginx.conf, dan konfigurasikan port pendengaran dan nama domain/alamat IP. Mulakan perkhidmatan Nginx. Kesalahan biasa perlu diberi perhatian, seperti isu ketergantungan, konflik pelabuhan, dan kesilapan fail konfigurasi. Pengoptimuman prestasi perlu diselaraskan mengikut keadaan tertentu, seperti menghidupkan cache dan menyesuaikan bilangan proses pekerja.

Kunci untuk memasang MySQL dengan elegan adalah untuk menambah repositori MySQL rasmi. Langkah -langkah khusus adalah seperti berikut: Muat turun kekunci GPG rasmi MySQL untuk mencegah serangan pancingan data. Tambah fail repositori MySQL: rpm -uvh https://dev.mysql.com/get/mysql80-community-release-el7-3.noarch.rpm kemas kini yum repository cache: yum update mysql: yum pemasangan mysql-server mysql Server.

MySQL sesuai untuk aplikasi web dan sistem pengurusan kandungan dan popular untuk sumber terbuka, prestasi tinggi dan kemudahan penggunaan. 1) Berbanding dengan PostgreSQL, MySQL melakukan lebih baik dalam pertanyaan mudah dan operasi membaca serentak yang tinggi. 2) Berbanding dengan Oracle, MySQL lebih popular di kalangan perusahaan kecil dan sederhana kerana sumber terbuka dan kos rendah. 3) Berbanding dengan Microsoft SQL Server, MySQL lebih sesuai untuk aplikasi silang platform. 4) Tidak seperti MongoDB, MySQL lebih sesuai untuk data berstruktur dan pemprosesan transaksi.
