python&pandas 与mysql 连接

1. python 与mysql 连接及操作,直接上代码,简单直接高效:

import MySQLdb

try:
    conn = MySQLdb.connect(host=‘localhost‘,user=‘root‘,passwd=‘××××ב,db=‘test‘,charset=‘utf8‘)
    cur = conn.cursor()
    cur.execute(‘create table user(id int,name varchar(20))‘ )

    value = [1,‘jkmiao‘]
    cur.execute("insert into user values(%s,%s)",value)

    users = []

    for i in range(20):
        users.append((i,"user"+str(i))) 

    cur.executemany("insert into user values(%s,%s)",users)

    cur.execute("update user set name="test" where id=2")

    res = cur.fetchone()
    print res

    res = cur.fetchmany(10)
    print res

    print cur.fetchall()

    conn.commit()
    cur.close()
    conn.close()
    cur.execute(‘select * from user‘)
    cur.close()
    conn.close()
except MySQLdb.Error,e:
     print "Mysql Error %d: %s" % (e.args[0], e.args[1])    

2. pandas 连接操作mysql

import pandas as pd
import MySQLdb

conn = MySQLdb.connect(host="localhot",user="root",passwd="*****",db="test",charset="utf8")

# read
sql = "select * from user limit 3"
df = pd.read_sql(sql,conn,index_col="id")
print df

# write
cur = conn.cursor()
cur.execute("drop table if exists user")cur.execute(‘create table user(id int,name varchar(20))‘ )pd.io.sql.write_frame(df,"user",conn)
时间: 2024-11-05 13:40:55

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python & pandas链接mysql数据库

Python&pandas与mysql连接 1.python 与mysql 连接及操作,直接上代码,简单直接高效: 1 import MySQLdb 2 3 try: 4 5 conn = MySQLdb.connect(host='localhost',user='root',passwd='×××××',db='test',charset='utf8') 6 7 cur = conn.cursor() 8 9 cur.execute('create table user(id int,nam

python下保持mysql连接,避免“MySQL server has gone away“方法

因需要对saltstack的所有动作进行入库采集,网上采集脚本mysql连接会因超时而断开,导致守护进程在下一次采集数据时提示: Traceback (most recent call last):   File "./salt_event_to_mysql.py", line 39, in <module>     ret['success'], json.dumps(ret)))   File "build/bdist.linux-x86_64/egg/MyS

Python多进程爬虫东方财富盘口异动数据+Python读写Mysql与Pandas读写Mysql效率对比

先上个图看下网页版数据.mysql结构化数据 通过Python读写mysql执行时间为:1477s,而通过Pandas读写mysql执行时间为:47s,方法2速度几乎是方法1的30倍.在于IO读写上,Python多线程显得非常鸡肋,具体分析可参考:https://cuiqingcai.com/3325.html 1.Python读写Mysql # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd import tushare as ts import pymys

Python(Django) 连接MySQL(Mac环境)

看django的文档,详细的一塌糊涂,这对文档来时倒是好事,可是数据库连接你别一带而过啊.感觉什么都想说又啥都没说明白,最有用的一句就是推荐mysqlclient.展开一个Django项目首先就是成功连接数据库然后安装顶层应用.那链接数据库就分两点: 首先你的python环境可以连接到你的mysql环境. 把数据库参数写到Django配置文件中. 第二点文档写的很明白了照做即可,关键是小弟没用python连过mysql啊.当年用php的时候哪有这么多事,一键搭建环境舒服的不行,部署也就是FTP传

python学习之 -mysql 连接和db_config配置

最近学习python,记录下自己写学习python的代码和心得,自己写了一个使用python mysql 的查询语句和做的一个db_config.py 配置信息. 1.db_config.py 配置文件 1 #/usr/bin/python 2 3 class mysql_config(): 4 '''def __init__(self,name): 5 #print 'aaaa' 6 self.name = name 7 print name 8 ''' 9 def get_config(se

python在windows下连接mysql数据库

一,安装MySQL-python python 连接mysql数据库需要 Python interface to Mysql包,包名为 MySQL-python ,PyPI上现在到了1.2.5版本.MySQL-python在windows下是通过.exe文件的installer安装的, 前提是已经安装的python需要写入注册表,参考这篇文章:windows安装python2.7后的注册(registry)问题. 然后开始安装MySQL-python,不过这里有个坑,从PyPI上下载的MySQL

使用pandas操作MySQL数据库

转载(有添加.修改)作者:但盼风雨来_jc链接:https://www.jianshu.com/p/238a13995b2b來源:简书著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 本次分享将介绍如何在Python中使用Pandas库实现MySQL数据库的读写.首先我们需要了解点ORM方面的知识 ORM技术   对象关系映射技术,即ORM(Object-Relational Mapping)技术,指的是把关系数据库的表结构映射到对象上,通过使用描述对象和数据库之间映射的元数

在python中使用mysql

缘由 最近在折腾一个小东西需要抓取网上的页面,然后进行解析,将结果放到数据库中.了解到Python在这方面有优势,便选用之.因为我有台服务器上面安装有mysql,自然使用之.在进行数据库的这个操作过程中遇到了不少问题,这里记录一下,大家共勉. python中mysql的调用 百度之后可以通过MySQLdb进行数据库操作,查看文档,了解到python中提供了一个mysql时直接实现了mysql的c语言API.MySQLdb是对其在更高一层的封装,因此,使用起来更加方便.我们可以使用mysql,但更

python json及mysql——读取json文件存sql、数据库日期类型转换、终端操纵mysql及python codecs读取大文件问题

preface: 近期帮师兄处理json文件,须要读到数据库里面,以备其兴许从数据库读取数据.数据是关于yelp站点里面的: https://github.com/Yelp/dataset-examples,http://www.yelp.com/dataset_challenge/. 涉及到一些json和sql的问题,记录下. 一.python sql安装 python 自带轻型数据库sqlite,只是用不了.须要mysql才行.pip安装mysql失败.easy_install安装也失败.这