pymysql

mysql 审核引擎 goInception 的基本使用 官网地址 https://github.com/hanchuanchuan/goInception 安装 git clone https://github.com/hanchuanchuan/goInception.git cd goInception 修改配置 开启备份 vim config/config.toml [inc] backup_host="127.0.0.1" backup_port=3306 backup_user="root" backup_password="123456" 启动 make parser go build -o goInception tidb-server/main.go ./goInception -config=config/config.toml pip install pymysql prettytable 代码 import pymysql import prettytable as pt tb = pt.PrettyTable() sql = '''/*--user=root;--password=123456;--host=192.168.100.90;--check=0;--port=3306;--execute=1;--backup=1;*/ inception

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 最近一直在关注百度明星吧，发现很多有趣的帖子，于是我就想用python把这些帖子都爬下来，并对内容进行分析。 很多人学习python，不知道从何学起。 很多人学习python，掌握了基本语法过后，不知道在哪里寻找案例上手。 很多已经做案例的人，却不知道如何去学习更加高深的知识。 那么针对这三类人，我给大家提供一个好的学习平台，免费领取视频教程，电子书籍，以及课程的源代码！ QQ群：1097524789 本文的知识点： 介绍了mysql数据库内容插入及提取的简单应用； 介绍了如何从mysql数据库提取文本并进行分析； 介绍了数据分析的切入点及思路。 对于初学者想更轻松的学好Python开发技术，Python爬虫，Python大数据分析,人工智能等技术，这里给大家分享一套系统教学资源，加一下我建的Python技术的学习裙；七八四七五八二一四，一起学习。有相关开发工具，学习教程，每天还有专业的老司机在线直播分享知识与技术答疑解惑！ 下面给大家详细介绍一下实现过程： 一、网站分析 贴吧的翻页通过url的变化来实现，主要是pn参数: https: //tieba.baidu.com/f?kw=明星&ie=utf-8&pn=页数*50 帖子的内容

import pymysql class c_mysql ( object ): def __init__ ( self , ip, port, user, password, databasename): self .ip = ip self .port = port self .user = user self .password = password self .databasename = databasename def connect_mysql ( self ): try : db = pymysql.connect( self .ip, self .user, self .password, self .databasename, self .port) return db except Exception as e: print (e) # 操作 # def action_sql(self, db): # cursor = db.cursor() # sql ="insert into subiject (id,name,content,tuition) values (4,'d','ac','20');" # cursor.execute(sql) # db.commit() # cursor.close() # db.close() # 查看 def b

我的新书 《基于股票大数据分析的Python入门实战》 于近日上架，在这篇博文 向大家介绍我的新书：《基于股票大数据分析的Python入门实战》 里，介绍了这本书的内容。这里将摘录出部分内容，用以推广本书，请大家多多支持。 1 MACD指标的计算方式 从数学角度来分析，MACD指标是根据均线的构造原理，对股票收盘价进行平滑处理，计算出算术平均值以后再进行二次计算，它是属于趋向类指标。 MACD指标是由三部分构成的，分别是：DIF（离差值，也叫差离值）、DEA（离差值平均）和BAR（柱状线）。 具体的计算过程是，首先算出快速移动平均线（EMA1）和慢速移动平均线（EMA2），用这两个数值来测量两者间的差离值（DIF），在此基础上再计算差离值（DIF）N周期的平滑移动平均线DEA（也叫MACD、DEM）线。 如前文所述，EMA1周期参数一般取12日，EMA2一般取26日，而DIF一般取9日，在此基础上，MACD指标的计算步骤如下所示。 第一步： 计算移动平均值（即EMA）。 12日EMA1的计算方式是：EMA（12）= 前一日EMA（12）× 11/13 ＋ 今日收盘价 × 2/13 26日EMA2的计算方式是：EMA（26）= 前一日EMA（26）× 25/27 ＋ 今日收盘价 ×2 /27 第二步： 计算MACD指标中的差离值（即DIF）。 DIF = 今日EMA（12）－

对于MySQL的一些个规范，某些公司建表规范中有一项要求是所有字段非空，意味着没有值的时候存储一个默认值。其实所有字段非空这么说应该是绝对了，应该说是尽可能非空，某些情况下不可能给出一个默认值。 那么这条要求，是基于哪些考虑因素，存储空间？相关增删查改操作的性能？亦或是其他考虑？该理论到底有没有道理或者可行性，本文就个人的理解，做一个粗浅的分析。 1，基于存储的考虑 这里对存储的分析要清楚MySQL数据行的存储格式， 这里直接从这篇文章白嫖一部分结论 ，文章里分析的非常清楚（其实也是参考《MySQL技术内容Innodb存储引擎》）。 对于默认的Dynamic或者Compact格式的数据行结构，其行结构格式如下： |变长字段长度列表（1~2字节）|NULL标志位（1字节）|记录头信息（5字节）|RowID（6字节）|事务ID（6字节）|回滚指针（7字节）|row content 1，对于变长字段，当相关的字段值为NULL时，相关字段不会占用存储空间。NULL值没有存储，不占空间，但是需要一个标志位（一行一个）。 2，对于变长字段，相关字段要求NOT NULL，存储成''的时候，也不占用空间，如果一个表中所有的字典都NOT NULL，行头不需要NULL的标志位 3，所有字段都是定长，不管是否要求为NOT NULL，都不需要标志位，同时不需要存储变长列长度 鉴于null值和非空（not

什么要做python连接mysql，一般是解决什么问题的 　　做自动化测试时候，注册了一个新用户，产生了多余的数据，下次同一个账号就无法注册了，这种情况怎么办呢？自动化测试都有数据准备和数据清理的操作，如果因此用例产生了多余数据，就需要清理数据，可以用Pyhthon连接Mysql直接删除多余的数据就可以了。 　　Python3如何连接Mysql呢？PyMySQL是在Py3版本用于连接Mysql python连接mysql的模块安装 在线安装 在Pycharm---点击--Terminal---输入pip install PyMySQL等待完装完毕即可，如图所示 离线安装 有时候在线安装第三方模块的时，会因为网络原因总是装不上，那怎么办呢？那就手动安装 下载所需要的模块包 解压该文件 将文件名改短，然后放入非C盘且放在根目录 打开cmd---->E:---->cd xlrd---->python setup.py install 等待完装完毕 导入模块 import xlrd,运行如果没报错就说明安装正常 连接MySql import pymysql # 打开数据库连接 db = pymysql.connect("localhost", "root", "111223", "study_date") # 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor cursor =

启动项目时报错：django.core.exceptions.ImproperlyConfigured: mysqlclient 1.3.13 or newer is required; you have 0.9 .3. 可以在manage.py文件中加上如下语句： import pymysql pymysql.version_info = (1, 3, 13, " final " , 0) pymysql.install_as_MySQLdb() 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4356138/blog/4285332

# 导入需要的包 import requests import time,random from openpyxl import Workbook import pymysql.cursors #@ 连接数据库； # 这个是我本地上边运行的程序，用来获取代理服务器。 def get_proxy(): try: PROXY_POOL_URL = 'http://localhost:5555/random' response = requests.get(PROXY_POOL_URL) print(response.text) if response.status_code == 200: return response.text except ConnectionError: return None # 用来连接本地mysql，可以不连接，直接写入Excel中 def get_conn(): """连接本地数据库""" # 定义要连接的主机IP，账号名称和密码，连接的数据库，编码等等 conn = pymysql.connect(host = 'localhost', user = 'root', password = '123456', db = 'python', charset = 'utf8mb4', cursorclass = pymysql.cursors

工作中你是否遇见这样的问题： 接手新业务时需要了解数十上百张的数据库表结构； 表中的数据量级均是百万级以上； 希望可以批量快速生成如下表格。 数据探查结果表 如果你遇到了以上的问题，恭喜你，本文可以帮助你解决！ 1、解决思路 但有人会有疑问，Python进行数据探查不是非常简单的事吗，一个函数分分钟搞定，还有必要专门介绍吗。如果你这样想就too yong too simple了。 你可以回想下，当我们采用descirbe()函数时，默认的前提是已经将数据读入了Python之中。但你可曾想过，实际工作中数据读入也会成为一种问题。对的，当数据量级一旦达到百万以上甚至更多时，Python读取数据的效率就很低了。读取一张表可能就要半小时以上，几十张表的话差不多就得一天了。这样低效的方法，肯定是不可取的。 本文就是来源于工作中的实际需求，在上述的方式行不通时，我转变思路寻找了另一种方式。具体的逻辑思路如下： 也就是说，为了快速进行探查，我们可以不用进行全表读入，只需对每个表每个字段进行分组查询就可以了。但如何将SQL查询语句进行循环呢？采用字符串的格式化输出！ 2、代码实现 首先我们导入相关包 import pymysql import pandas as pd import datetime as dt start=dt.datetime.now() #为了计算程序执行时间