python3生成随机数据,并存入sqlite3

#!/usr/bin/python
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2018/6/15 22:46
# @Author  : Kwan
# @File    : insert_db.py
# @Software: PyCharm

import sqlite3
import random
import datetime

# conn = sqlite3.connect('local.db')
#
# c = conn.cursor()
#
# c.execute("insert into system_cfg values(?,?,?)",(2,'test2',1))
#
# conn.commit()
#
# conn.close()

def make_date():
    # def make_card_number(bits):
    #     counter = bits
        # number_list = []
        # while counter:
        #     number_list.append(str(random.randrange(0, 10)))
        #     counter -= 1
        # return number_list

number_list = [str(x) for x in range(0, 10)]
    card_number = ''
    card_number = card_number.join(tuple(random.choices(number_list,k=10)))
    # card_number = ''
    # card_number = card_number.join(tuple(make_card_number(10)))
    car_type = random.choice(('m','p'))
    localtime = datetime.date.isoformat(datetime.datetime.now())
    data_title = ['card_number','car_type','localtime']
    data_dict = dict.fromkeys(data_title)
    data_dict['card_number'] = card_number
    data_dict['car_type'] = car_type
    data_dict['localtime'] = localtime

return data_dict

def insert_data(list):
    conn = sqlite3.connect('test.db')
    c = conn.cursor()
    try:
        id = max(c.execute("select max(id) from monthly_card").fetchall())
        max_id = int(id[0])
        for data in list:
            card_number = data['card_number']
            db_car_number = c.execute("select card_number from monthly_card").fetchall()
            if card_number in db_car_number:
                break
            else:
                car_type = data['car_type']
                localtime = data['localtime']
                max_id += 1
                c.execute("insert into monthly_card values (?,?,?,?)", (max_id, card_number, car_type, localtime))

except sqlite3.OperationalError:
        sql = '''create table if not exists monthly_card
                (id int primary key not null,
                card_number text not null,
                car_type text not null,
                valid text not null);'''
        c.execute(sql)
        id = 0
        for data in list:
            try:
                card_number = data['card_number']
                db_car_number = c.execute("select card_number from monthly_card").fetchall()
                if card_number in db_car_number:
                    break
                else:
                    car_type = data['car_type']
                    localtime = data['localtime']
                    id += 1
                    c.execute("insert into monthly_card values (?,?,?,?)", (id, card_number, car_type, localtime))

except sqlite3.OperationalError:
                card_number = data['car_number']
                car_type = data['car_type']
                localtime = data['localtime']
                id += 1
                c.execute("insert into monthly_card values (?,?,?,?)", (id, card_number, car_type, localtime))
    # print(type(id_1))
    # id = id_1.fetchall()
    conn.commit()
    conn.close()

# def select_data():
#     conn = sqlite3.connect('test.db')
#     c = conn.cursor()
#     db_car_number = c.execute("select card_number")

# test1 = make_date()
# my_list = []
# my_list.append(test1)
# insert_data(my_list)
# print('OK')

n = 500
my_list = []
while n:
    my_list.append(make_date())
    n-=1
insert_data(my_list)
print('OK')

原文地址:http://blog.51cto.com/1003227425/2131480

时间: 2024-10-02 10:56:55

python3生成随机数据,并存入sqlite3的相关文章

Python一个可以生成随机数据的库

发现一个十分有用的库 faker,作用竟是可以生成各种各样的随机数据 新版本要使用 pip install fake-factory 而不能直接 pip install fake git:https://github.com/joke2k/faker文档:http://fake-factory.readthedocs.io/en/master/index.html 文档十分清楚, 用法就是这样的了, #-*- coding:utf-8 -*- from faker import Factory

mock的命名用一(生成随机数据)

Mock.Random 是一个工具类,用于生成各种随机数据. Mock.Random 的方法在数据模板中称为『占位符』,书写格式为 @占位符(参数 [, 参数]) . var Random = Mock.Random Random.email() // => "[email protected]" Mock.mock('@email') // => "[email protected]" Mock.mock( { email: '@email' } )

oracle使用DBMS_RANDOM包生成随机数据

(一)DBMS_RANDOM包信息 DBMS_RANDOM包包含3个存储过程,4个函数,1个类型,一共8个模块,如下. SQL> desc dbms_random Element Type ---------- --------- VALUE FUNCTION NORMAL FUNCTION STRING FUNCTION RANDOM FUNCTION INITIALIZE PROCEDURE SEED PROCEDURE TERMINATE PROCEDURE NUM_ARRAY TYPE

Python 脚本生成测试数据,Python生成随机数据,Python生成大量数据保存到文件夹中

代码如下: import random import datetime import time dataCount = 10*100*100 #10M. codeRange = range(ord('a'),ord('z')) alphaRange = [chr(x) for x in codeRange] alphaMax = len(alphaRange) daysMax = 42003 theDay = datetime.date(1900,1,1) def genRandomName(n

pyhton2 and python3 生成随机数字、字母、符号字典(用于撞库测试/验证码等)

本文介绍Python3中String模块ascii_letters和digits方法,其中ascii_letters是生成所有字母,从a-z和A-Z,digits是生成所有数字0-9.string.punctuation是所有标点'!"#$%&\'()*+,-./:;<=>[email protected][\\]^_`{|}~' String模块中的常量: string.digits:数字0~9 string.ascii_letters:所有字母(大小写) string.l

前端开发:mock.js的简单应用(生成随机数据,拦截 Ajax 请求)

摘要 在前端开发过程中,后端接口还没有完全开发完成时,前端开发人员就需要学会自己模拟后端接口数据,更快更好的完成开发任务.模拟后端接口数据的js库有很多,今天就简单就简单的分享下mock.js在前端开发的应用(嘿嘿,毕竟这个mock应用的开发人员较多). 内容 1.Mock的安装 根据官方文档安装mock,运行安装命令安装即可. npm install mockjs 2.Mock的简单介绍 2.1.mock数据模板定义 根据官方文档示例介绍,输出一个随机数的‘*’字符串来展示mock的数据模板,

机器学习算法的随机数据生成

在学习机器学习算法的过程中,我们经常需要数据来验证算法,调试参数.但是找到一组十分合适某种特定算法类型的数据样本却不那么容易.还好numpy, scikit-learn都提供了随机数据生成的功能,我们可以自己生成适合某一种模型的数据,用随机数据来做清洗,归一化,转换,然后选择模型与算法做拟合和预测.下面对scikit-learn和numpy生成数据样本的方法做一个总结. 1. numpy随机数据生成API numpy比较适合用来生产一些简单的抽样数据.API都在random类中,常见的API有:

随机数据的生成

import numpy as np # (1)random(d0,d1,....dn)用来生成d0*d1*....*dn维的数组.数组的值在[0,1)之间 np.random.rand(3,2,2)#生成一个3*2*2的数组 array([[[0.10141273, 0.97087629], [0.57045156, 0.62780166]], [[0.15425975, 0.21828791], [0.03630166, 0.60174227]], [[0.20345412, 0.51719

[转]一个简单的生成随机手机/电话号码/身份证号/银行卡号/地址/电子邮件等的Oracle小程序

在某些场景下我们可能需要生成一些随机数据,比如在测试环境中生成手机号.电子邮件地址等数据用来进行功能测试.或者将生产的数据导入到测试环境中,进行简单的脱敏处理.这是我在DBMS_RANDOM的基础上进行扩展开发的能够生成: 手机号码 电话号码 电子邮件 身份证号 银行卡号 住址 的一个Oracle Package,有兴趣的朋友可以从这里下载:http://pan.baidu.com/s/1pJBkVyF当然限于个人能力等原因,还有许多不足,恳请指正. 生成随机手机号码: 点击(此处)折叠或打开