python 数据库操作常用函数
python 标准库函数
python 标准库函数Python 的标准库中包含许多用于各种任务的函数和模块。
以下是一些常用标准库的简单介绍：1. 内置函数：如 `print()`, `len()`, `type()`, `int()`, `float()`, `str()`, `list()`,`dict()`, `tuple()` 等。
2. 数学模块：`math` 模块提供了许多数学函数和常数，如 `()`, `()`, `()`, `` 等。
3. random 模块：用于生成随机数。
例如，`(a, b)` 返回一个在 `a` 和 `b` 之间的随机整数。
4. re 模块：用于正则表达式匹配。
例如，`(pattern, string)` 尝试从字符串的开始处匹配一个模式。
5. datetime 模块：处理日期和时间。
例如，`()` 返回当前日期和时间。
6. os 模块：提供了许多与操作系统交互的函数。
例如，`()` 用于连接路径，`()` 用于创建目录。
7. sys 模块：提供对 Python 解释器的一些变量和与解释器强烈交互的函数的访问。
例如，`` 是命令行参数列表，`()` 是退出程序。
8. collections 模块：提供了几个有用的数据类型，如 `deque`, `Counter`, `OrderedDict` 等。
9. csv 模块：用于读写 CSV 文件。
例如，`()` 和 `()`。
10. json 模块：用于处理 JSON 数据。
例如，`()` 和 `()`。
11. argparse 模块：用于编写用户友好的命令行接口。
12. logging 模块：用于记录日志。
这只是 Python 标准库中的一小部分，还有许多其他模块和函数可用于各种任务，包括文件 I/O、网络编程、数据库交互、数据压缩等等。
python访问sqlite封装的常用类实例
python访问sqlite封装的常用类实例在Python中，访问SQLite数据库通常使用封装好的类库，如sqlite3模块提供了对SQLite数据库的底层访问。
SQLite是一种轻量级的关系型数据库，广泛应用于移动应用和嵌入式系统中。
下面将介绍SQLite数据库的常用类和实例。
1. 连接数据库：使用sqlite3.connect()函数可以建立与SQLite数据库的连接。
这个函数接受一个参数，表示数据库文件的路径。
如果数据库文件不存在，会自动创建。
示例代码：```import sqlite3conn = sqlite3.connect("test.db")```2. 创建表：使用游标（cursor）对象可以执行SQL语句。
首先，要调用游标的execute()方法，参数是一条创建表的SQL语句。
然后，调用commit()方法提交事务，确保表结构的改变生效。
示例代码：```cursor = conn.cursor()cursor.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS students (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, age INTEGER)")mit()```3. 插入数据：使用INSERT语句可以将数据插入到表中。
首先，要调用游标的execute()方法，参数是一条插入数据的SQL语句。
然后，调用commit()方法提交事务，确保数据的改变生效。
示例代码：```cursor.execute("INSERT INTO students (name, age) VALUES ('Alice', 20)")mit()```4. 查询数据：使用SELECT语句可以从表中查询数据。
首先，要调用游标的execute()方法，参数是一条查询数据的SQL语句。
然后，通过调用游标的fetchone()或fetchall()方法获取查询结果。
python操作数据库的主要步骤
python操作数据库的主要步骤Python 操作数据库的主要步骤1. 导入必要的模块使用 Python 操作数据库需要导入必要的模块。
最常用的模块是 `sqlite3`，它提供对 SQLite 数据库的接口。
对于更高级的数据库系统，可以使用 `MySQLdb`、`psycopg2` 或 `pymongo` 等特定于数据库的模块。
2. 连接到数据库使用 `sqlite3.connect()` 或特定数据库模块提供的类似函数建立与数据库的连接。
此函数通常需要数据库文件或服务器地址、用户名和密码等参数。
3. 创建游标对象游标对象允许与数据库交互并执行查询和更新。
使用`connection.cursor()` 创建一个游标对象。
4. 执行查询使用游标对象的 `execute()` 方法执行 SQL 查询。
查询可以是简单的选择语句或更复杂的语句，如更新、插入或删除。
5. 提取结果查询执行后，可以使用游标对象的 `fetchall()` 或`fetchone()` 方法提取结果。
这些方法返回一个包含查询结果的元组或列表。
6. 提交更改（对于更新操作）对于需要修改数据库的更新操作，例如插入或删除，需要使用`mit()` 方法显式提交更改。
7. 关闭连接完成所有操作后，必须关闭数据库连接以释放资源。
使用`connection.close()` 方法关闭连接。
示例：使用 SQLite3 查询数据库```pythonimport sqlite3# 连接到数据库connection = sqlite3.connect('mydb.db') # 创建游标对象cursor = connection.cursor()# 执行查询cursor.execute('SELECT FROM users')# 提取结果results = cursor.fetchall()# 处理结果for row in results:print(row)# 关闭连接cursor.close()connection.close()```其他注意事项对于更高级的数据库系统，安全连接至数据库可能需要额外的配置，如 SSL 认证或访问控制。
python sql 结果集 函数定义
python sql 结果集函数定义Python中的SQL结果集函数是一种非常有用的工具，它可以帮助我们处理和操作数据库中的数据。
本文将介绍一些常用的Python SQL 结果集函数，并详细解释它们的用法和功能。
一、fetchone()函数fetchone()函数用于从结果集中获取一条数据。
它返回一个包含数据的元组或None（如果结果集为空）。
该函数的用法如下：```pythoncursor.fetchone()```例如，我们可以使用fetchone()函数获取数据库中的第一条记录，并将其打印出来：```pythonimport pymysql# 连接数据库conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', database='test')# 创建游标对象cursor = conn.cursor()# 执行SQL查询cursor.execute("SELECT * FROM students")# 获取第一条记录result = cursor.fetchone()# 打印结果print(result)# 关闭游标和连接cursor.close()conn.close()```这段代码会输出数据库中的第一条记录。
二、fetchall()函数fetchall()函数用于从结果集中获取所有的数据。
它返回一个包含所有数据的元组或空元组（如果结果集为空）。
该函数的用法如下：```pythoncursor.fetchall()```例如，我们可以使用fetchall()函数获取数据库中所有学生的信息，并将其打印出来：```pythonimport pymysql# 连接数据库conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', database='test')# 创建游标对象cursor = conn.cursor()# 执行SQL查询cursor.execute("SELECT * FROM students")# 获取所有记录results = cursor.fetchall()# 打印结果for result in results:print(result)# 关闭游标和连接cursor.close()conn.close()```这段代码会输出数据库中所有学生的信息。
python中query的用法
python中query的用法Python是一种非常流行的编程语言，广泛应用于Web开发、数据科学、机器学习、人工智能等领域。
在Python中，查询是一种常见的操作，能够帮助我们在数据库中获取所需的数据。
本文将介绍Python 中query的用法，帮助读者更好地掌握这一重要工具。
1.导入必要的库在应用Python中query之前，必须先导入必要的库。
常用的库包括pandas和sqlalchemy。
pandas是一个专门用于处理数据的库，而sqlalchemy是一个数据库工具库，可以用于访问各种不同类型的数据库。
在导入这些库后，我们需要使用sqlalchemy创建一个数据库连接对象。
```import pandas as pdfrom sqlalchemy import create_engineengine = create_engine('数据库类型://用户名:密码@主机地址:端口/数据库名字')```2.读取数据一旦连接到数据库，我们就可以使用pandas中的read_sql_query函数从数据库中读取数据。
该函数需要两个参数：SQL 查询语句和数据库连接对象。
例如，以下代码可读取employees表中的所有数据，并将其保存为DataFrame对象。
```query = 'SELECT * FROM employees;'employees_df = pd.read_sql_query(query, engine)```3.查询数据使用query功能，可以进一步限制所需数据的范围，只返回满足查询条件的数据。
query函数需要一个字符串作为参数，其中包括所需的查询条件。
以下是一些基本的查询操作：- 筛选数据我们可以通过对数据进行筛选，只返回满足一定条件的数据。
例如，以下代码会返回在某个部门工作的所有员工信息。
```query = 'SELECT * FROM employees WHERE department ='Marketing';'marketing_employees_df = pd.read_sql_query(query, engine)```- 聚合数据我们可以将数据聚合成汇总信息，例如求和、平均等。
python mysql cursor executemany原理 -回复
python mysql cursor executemany原理-回复Python是一种功能强大的编程语言，广泛用于数据处理和数据库操作。
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，具有高效、快速的特点。
Python提供了一个MySQL连接库，名为PyMySQL，通过该库可以轻松地在Python中操作MySQL数据库。
在PyMySQL库中，有一个非常有用的类叫做Cursor。
Cursor类允许我们执行SQL语句并获取结果。
Cursor提供了多个执行方法，其中之一是execute()方法。
execute()方法用于执行单个SQL语句，并获取结果。
然而，在某些情况下，我们可能希望执行多个相似的SQL语句，这时就可以使用executeMany()方法。
executeMany()方法可以一次执行多个SQL语句，从而提高数据库操作的效率。
该方法接受两个参数：SQL语句和参数列表。
SQL语句是一个字符串，包含了一个或多个占位符（?）作为参数的位置标记。
参数列表是一个包含多个元组的列表，每个元组对应一个SQL语句的参数。
当我们调用executeMany()方法时，Python会将SQL语句和参数列表发送给MySQL服务器。
服务器接收到参数列表后，会将每个元组的值替换占位符，并依次执行SQL语句。
执行结果可以通过Cursor对象的一些方法来获取。
下面，我们来逐步解释executeMany()方法的原理。
步骤1：建立与MySQL数据库的连接在使用executeMany()方法之前，我们需要先建立与MySQL数据库的连接。
可以使用PyMySQL库的connect()函数来实现这一目的。
connect()函数接受一些连接参数，如主机名、用户名、密码和数据库名。
成功建立连接后，会返回一个Connection对象。
import pymysql# 建立与MySQL数据库的连接conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root',passwd='password', database='mydatabase')步骤2：创建Cursor对象在建立与数据库的连接后，我们可以使用Connection对象的cursor()方法创建一个Cursor对象。
python的库函数
python的库函数Python 有许多强大的标准库和第三方库，涵盖了各种用途。
以下是一些常用的Python 库：标准库（Standard Library）：1. `os`：提供了与操作系统交互的功能，如文件操作、目录操作等。
2. `sys`：提供了对Python 解释器的访问，包括命令行参数、标准输入输出等。
3. `math`：包含了数学运算函数，如三角函数、对数函数等。
4. `datetime`：用于处理日期和时间。
5. `json`：用于JSON 数据的编码和解码。
6. `requests`：用于发送HTTP 请求的库。
第三方库：1. `numpy`：用于科学计算，提供了高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。
2. `pandas`：提供了数据分析工具，包括数据结构和数据分析函数。
3. `matplotlib`：用于绘制数据可视化图表的库。
4. `beautifulsoup4`：用于解析HTML 和XML 文档的库，常用于网页爬虫。
5. `scikit-learn`：用于机器学习的库，包含了许多经典的机器学习算法。
6. `django`：用于构建Web 应用程序的高级框架。
7. `flask`：轻量级Web 框架，适用于构建简单的Web 应用。
8. `tensorflow` 和`pytorch`：用于深度学习和神经网络的库。
9. `sqlalchemy`：用于数据库操作的SQL 工具包和对象关系映射（ORM）库。
10. `pytest`：用于编写单元测试的框架。
这只是Python 库中的一小部分，实际上有数以千计的库可供选择，以满足各种需求。
在使用这些库之前，建议查看它们的文档以获取详细的信息和用法示例。
PythonSQLite3数据库日期与时间常见函数用法分析
PythonSQLite3数据库⽇期与时间常见函数⽤法分析本⽂实例讲述了Python SQLite3数据库⽇期与时间常见函数。
分享给⼤家供⼤家参考，具体如下：import sqlite3#con = sqlite3.connect('example.db')con = sqlite3.connect(":memory:")c = con.cursor()# Create tablec.execute('''CREATE TABLE stocks(date text, trans text, symbol text, qty real, price real)''')# Insert a row of datac.execute("INSERT INTO stocks VALUES (?,?,?,?,?)", ('2006-03-27','BUY','RHAT',100,60.14))# Larger example that inserts many records at a timepurchases = [('2006-03-28', 'BUY', 'IBM', 1000, 45.00),('2006-04-05', 'BUY', 'MSFT', 1000, 72.00),('2006-04-06', 'SELL', 'IBM', 500, 53.00),('2006-04-07', 'SELL', 'MSFT', 500, 74.00),('2006-04-08', 'SELL', 'IBM', 500, 54.00),('2006-04-09', 'SELL', 'MSFT', 500, 73.00),('2006-04-10', 'SELL', 'MSFT', 500, 75.00),('2006-04-12', 'SELL', 'IBM', 500, 55.00),]c.executemany('INSERT INTO stocks VALUES (?,?,?,?,?)', purchases)# Save (commit) the changesmit()# Do this insteadt = ('RHAT',)c.execute('SELECT * FROM stocks WHERE symbol=?', t)#print(c.fetchone())#for row in c.execute('SELECT * FROM stocks ORDER BY price'):# print(row)#for row in c.execute('SELECT * FROM stocks LIMIT 5 OFFSET 0'):# print(row)for row in c.execute('SELECT * FROM stocks LIMIT 5 OFFSET 1'):print(row)#Select Top N * From# ====================================================================================# SQLite ⽇期 & 时间# ====================================================================================print('='*30)print('SQLite ⽇期 & 时间')print('='*30)# 计算当前⽇期c.execute("SELECT date('now')")print(c.fetchone())# 计算当前⽉份的最后⼀天：c.execute("SELECT date('now','start of month','+1 month','-1 day');")print(c.fetchone())# 计算给定 UNIX 时间戳 1092941466 的⽇期和时间：c.execute("SELECT datetime(1092941466, 'unixepoch');")print(c.fetchone())# 计算给定 UNIX 时间戳 1092941466 相对本地时区的⽇期和时间：c.execute("SELECT datetime(1092941466, 'unixepoch', 'localtime');")print(c.fetchone())# 计算当前的 UNIX 时间戳：c.execute("SELECT datetime(1092941466, 'unixepoch', 'localtime');")print(c.fetchone())# 计算美国"独⽴宣⾔"签署以来的天数：c.execute("SELECT julianday('now') - julianday('1776-07-04');")print(c.fetchone())# 计算从 2004 年某⼀特定时刻以来的秒数：c.execute("SELECT strftime('%s','now') - strftime('%s','2004-01-01 02:34:56');")print(c.fetchone())# 计算当年 10 ⽉的第⼀个星期⼆的⽇期：c.execute("SELECT date('now','start of year','+9 months','weekday 2');")print(c.fetchone())# 计算从 UNIX 纪元算起的以秒为单位的时间（类似 strftime('%s','now') ，不同的是这⾥有包括⼩数部分）：c.execute("SELECT (julianday('now') - 2440587.5)*86400.0;")print(c.fetchone())# 在 UTC 与本地时间值之间进⾏转换，当格式化⽇期时，使⽤ utc 或 localtime 修饰符，如下所⽰：c.execute("SELECT time('12:00', 'localtime');")print(c.fetchone())#c.execute("SELECT time('12:00', 'utc');")print(c.fetchone())con.close()# ====================================================================================# SQLite 常⽤函数# ====================================================================================print('='*30)print('SQLite 常⽤函数')print('='*30)con = sqlite3.connect(":memory:")c = con.cursor()# Create tablec.execute('''CREATE TABLE COMPANY(ID integer, NAME text, AGE integer, ADDRESS text, SALARY real)''')# Larger example that inserts many records at a timepurchases = [(1,'Paul',32,'California',20000.0),(2,'Allen',25,'Texas',15000.0),(3,'Teddy',23,'Norway',20000.0),(4,'Mark',25,'Rich-Mond',65000.0),(5,'David',27,'Texas',85000.0),(6,'Kim',22,'South-Hall',45000.0),(7,'James',24,'Houston',10000.0)]c.executemany('INSERT INTO COMPANY VALUES (?,?,?,?,?)', purchases)# Save (commit) the changesmit()# 返回数据库表最后 n ⾏记录# 先计算⼀个数据库表中的⾏数c.execute("SELECT count(*) FROM COMPANY;")last = c.fetchone()[0]n = 5c.execute("SELECT * FROM COMPANY LIMIT ? OFFSET ?;", (n, last-n))for row in c:print(row)# 计算⼀个数据库表中的⾏数c.execute("SELECT count(*) FROM COMPANY;")print(c.fetchone())# 选择某列的最⼤值c.execute("SELECT max(salary) FROM COMPANY;")print(c.fetchone())# 选择某列的最⼩值c.execute("SELECT min(salary) FROM COMPANY;")print(c.fetchone())# 计算某列的平均值c.execute("SELECT avg(salary) FROM COMPANY;")print(c.fetchone())# 为⼀个数值列计算总和c.execute("SELECT sum(salary) FROM COMPANY;")print(c.fetchone())# 返回⼀个介于 -9223372036854775808 和 +9223372036854775807 之间的伪随机整数c.execute("SELECT random() AS Random;")print(c.fetchone())# 返回数值参数的绝对值c.execute("SELECT abs(5), abs(-15), abs(NULL), abs(0), abs('ABC');")print(c.fetchone())# 把字符串转换为⼤写字母c.execute("SELECT upper(name) FROM COMPANY;")print(c.fetchone())# 把字符串转换为⼩写字母c.execute("SELECT lower(name) FROM COMPANY;")print(c.fetchone())# 返回字符串的长度c.execute("SELECT name, length(name) FROM COMPANY;")print(c.fetchone())# 返回 SQLite 库的版本c.execute("SELECT sqlite_version() AS 'SQLite Version';")print(c.fetchone())#c.execute("SELECT CURRENT_TIMESTAMP;")print(c.fetchone())PS：这⾥再为⼤家推荐2款SQL⼯具，附带常⽤语句，供⼤家参考：另：关于时间戳转换还可参考本站时间戳转换⼯具（附带各种常⽤编程语⾔时间戳操作）：更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题：《》、《》、《》、《》、《》、《》、《》及《》希望本⽂所述对⼤家Python程序设计有所帮助。
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在Python中，我们通常使用像SQLite，MySQL，PostgreSQL，Oracle等数据库。
Python的标准库中包含了一个名为sqlite3的模块，它提供了一个API用于操作SQLite数据库。
对于其他数据库，Python 社区提供了许多第三方库，例如PyMySQL用于MySQL，Psycopg2用于PostgreSQL，cx_Oracle用于Oracle等。
下面是一些在Python中进行数据库操作时常用的函数和语句：
1. 建立连接:
```python
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('example.db')
```
对于其他数据库，您可能需要使用以下方式：
```python
import mysql.connector
conn = mysql.connector.connect(user='username', password='password', host='localhost', database='database_name') ```
2. 创建游标:
```python
cursor = conn.cursor()
```
3. 执行SQL语句:
```python
cursor.execute("CREATE TABLE company (id INT, name TEXT, age INT, salary REAL)")
```
4. 提交事务:
```python
mit()
```
5. 关闭连接:
```python
conn.close()
```
6. 插入数据:
```python
cursor.execute("INSERT INTO company VALUES (1, 'John Doe', 30, 50000)")
mit()
```
7. 查询数据:
```python
cursor.execute("SELECT * FROM company")
rows = cursor.fetchall() # fetchall() fetches all rows.
for row in rows:
print(row)
```
8. 更新数据:
```python
cursor.execute("UPDATE company SET age = 31 WHERE id = 1") mit()
```
9. 删除数据:
```python
cursor.execute("DELETE FROM company WHERE id = 1")
mit()
```
请注意，上述代码块中的SQL语句可能会根据使用的数据库类型稍有不同。
另外，这里展示的是非常基础的数据库操作，实际上在进行数据库操作时还需要考虑错误处理、SQL注入防护、事务管理等问题。