pymysql

简介 requests 是Python的第三方包，用来在Python去申请请求查看返回值的，同时也给做自动化请求非常有帮助 下载方法 pip install requests 使用方法 简单的一个get例子 """ request """ # 导入第三方包 import requests def test_01(): res = requests.get("https://cn.bing.com/") # 获取请求地址 print(res.text) # 打印返回数据 print(res.headers) # 响应的信息头 print(res.status_code) # 响应的http状态码 print(res.cookies) # 显示cookie if __name__ == "__main__": test_01() 简单的一个post例子 学post请求，工作中常用的有三种参数传递的方法,都是按照需求文档来进行 form-data x-www-form-urlencoded raw-json 第一步、首先我们在postman中输入创建一个post请求，然后运行 第二步、点击code 第三步、选择requests,把代码粘贴到Python里面进行修改 第四步，查看信息 """ request """ # 导入第三方包 import requests def test_02

flask-session 作用：将默认保存的签名cookie中的值 保存到 redis/memcached/file/Mongodb/SQLAlchemy 安装：pip3 install flask-session 使用1： from flask import Flask,session from flask_session import RedisSessionInterface import redis app = Flask(__name__) conn=redis.Redis(host='127.0.0.1',port=6379) #use_signer是否对key签名 app.session_interface=RedisSessionInterface(conn,key_prefix='lqz') @app.route('/') def hello_world(): session['name']='lqz' return 'Hello World!' if __name__ == '__main__': app.run() 使用2： from redis import Redis from flask.ext.session import Session app.config['SESSION_TYPE'] = 'redis' app.config['SESSION

1.ORM概念 ​ 对象关系映射（Object Relational Mapping，简称ORM）模式是一种为了解决面向对象与关系数据库存在的互不匹配的现象的技术。 ​ 简单的说，ORM是通过使用描述对象和数据库之间映射的元数据，将程序中的对象自动持久化到关系数据库中。 ​ ORM在业务逻辑层和数据库层之间充当了桥梁的作用。 2.ORM由来 让我们从O/R开始。字母O起源于"对象"(Object)，而R则来自于"关系"(Relational)。 几乎所有的软件开发过程中都会涉及到对象和关系数据库。在用户层面和业务逻辑层面，我们是面向对象的。当对象的信息发生变化的时候，我们就需要把对象的信息保存在关系数据库中。 按照之前的方式来进行开发就会出现程序员会在自己的业务逻辑代码中夹杂很多SQL语句用来增加、读取、修改、删除相关数据，而这些代码通常都是极其相似或者重复的。 3.ORM的优势 ORM解决的主要问题是对象和关系的映射。它通常将一个类和一张表一一对应，类的每个实例对应表中的一条记录，类的每个属性对应表中的每个字段。 ORM提供了对数据库的映射，不用直接编写SQL代码，只需操作对象就能对数据库操作数据。 让软件开发人员专注于业务逻辑的处理，提高了开发效率。 4.ORM劣势 ORM的缺点是会在一定程度上牺牲程序的执行效率。 ORM的操作是有限的，也就是ORM定义好的操作是可以完成的

cursor.fetchone()与cursor.fetchall()的区别： cursor.fetchone()：只能显示一个数据 cursor.fetchall()：才能显示查出来的所有数据 Pymsql的其他常用方法 import pymysql #连接数据库 db = pymysql.connect("localhost","admin","Cesare@qq","dbpymysql") #使用cursor()方法创建一个游标对象 cursor = db.cursor() #使用execute()方法执行SQL语句 cursor.execute("SELECT * FROM order_info") # 使用fetchone() 获取一条结果数据 result = cursor.fetchone() # 只显示一行结果 #使用fetall()获取全部结果数据 data = cursor.fetchall() #关闭游标和数据库的连接 cursor.close() db.close() # 更新SQL cursor.execute(sql) db.commit() 来源： https://www.cnblogs.com/CesareZhang/p/11846883.html

在进行pymysql的使用时，我们首先要进行数据库的设置才能进行访问。 首先两种情况下，数据库是不能被访问的 mysql 必须开启远程访问权限，才能允许远程连接 root账户是无法远程登录的，只可以本地登录 1、使用cheney数据库 use cheney 2、添加用户允许从任何主机连接到mysql服务器 允许任何ip地址（上面的%就是这个意思）的电脑使用root用户和root为密码来访问这个mysql GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY 'root' WITH GRANT OPTION; 举例，如果你想允许root从ip：192.168.1.1的主机连接到mysql服务器，并使用root作为密码，你应该写上面的这行代码 3、及时生效 这句代码的意思是使你之前的代码生效 FLUSH PRIVILEGES； 4、截图 具体的操作如下，中间失败是因为冒号用中文的了 来源： https://www.cnblogs.com/cheneyboon/p/11828079.html

django的模型层 一 单表操作 1.创建模型 app01 models.py from django.db import models # Create your models here. class Book(models.Model): id=models.AutoField(primary_key=True) title=models.CharField(max_length=32,unique=True) pub_date=models.DateField() price=models.DecimalField(max_digits=8,decimal_places=2) publish=models.CharField(max_length=32) 2.配置数据库 settings.py DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', 'NAME':'orm', # 要连接的数据库，连接前需要创建好 'USER':'ysl', # 连接数据库的用户名 'PASSWORD':'123456', # 连接数据库的密码 'HOST':'10.0.0.51', # 连接主机，默认本级 'PORT':3306 # 端口 默认3306 } } 3. 配置mysql模块

其实,我的业务流程是, 先读取excel/csv -> pandas 数据清洗 -> 导入Mysql, 一般是做一个表append 或者是 if exist -> replace的操作 逐行来添加数据其实更加灵活和方便. 这里用的驱动是pymysql的一个包, 其实本质就是一个客户端, 服务端已经和mysql进行匹配了, 只是使用client罢了. 还是直接上代码吧, 还是蛮简单的. 1 #!/usr/bin/env python 2 # coding: utf-8 3 # author: chenjieyouge@gmail.com 4 5 ''' 6 应用场景: 7 将excel等存储的数据 逐条 导入到 Mysql, 即 拼接sql 语句insert into. 8 9 特点: 10 1. 更适用于有主键约束的的表, 如花名册管理, 直接将新花名册逐条插入, 如有门店重复,则 替换 掉,保持最新. 11 2. to_sql 则更适用用于无主键约束, 大批量导入数据的场景. 12 13 原理: 14 连接: 用Python提供的pymysql驱动,直接拼接SQL去执行 15 数据: 将每条数据进行"insert into 或 replace into 表名 values (), (), (), ()...每个()放一条数据. 16 过程: 17 1. 创建连接对象 con

安装与实验 DRF需要以下依赖： Python (2.7, 3.2, 3.3, 3.4, 3.5, 3.6) Django (1.10, 1.11, 2.0) DRF是以Django扩展应用的方式提供的，所以我们可以直接利用已有的Django环境而无需从新创建。（若没有Django环境，需要先创建环境安装Django） 安装DRF 前提是已经安装了django，建议安装在python虚拟环境下 # mkvirtualenv drfdemo -p python3 # pip install django pip install djangorestframework pip install pymysql 创建django项目 cd ~/Desktop django-admin startproject drfdemo 使用pycharm打开项目，设置虚拟环境的解析器，并修改manage.py中的后缀参数。 添加rest_framework应用 在 settings.py 的 INSTALLED_APPS 中添加'rest_framework'。 INSTALLED_APPS = [ ... 'rest_framework', ] 接下来就可以使用DRF提供的功能进行api接口开发了。在项目中如果使用rest_framework框架实现API接口，主要有以下三个步骤： 将请求的数据

表结构 CREATE TABLE `students` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(20) DEFAULT '', `age` tinyint(3) unsigned DEFAULT '0', `height` decimal(5,2) DEFAULT NULL, `gender` enum('男','女','中性','保密') DEFAULT '保密', `cls_id` int(10) unsigned DEFAULT '0', `is_delete` int(11) DEFAULT '0', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; INSERT INTO students VALUES (0,'小明',18,180.00,2,1,0), (0,'小月月',18,180.00,2,2,1), (0,'彭于晏',29,185.00,1,1,0), (0,'刘德华',59,175.00,1,2,1), (0,'黄蓉',38,160.00,2,1,0), (0,'凤姐',28,150.00,4,2,1), (0,'王祖贤',18,172.00,2,1,1), (0,'周杰伦',36,170,1,1,0), (0,

python查询mysql数据(3) """数据查询""" import pymysql import datetime from pymysql import cursors # import pymysql.cursors # 连接数据库 connect = pymysql.Connect( host='10.10.146.28', port=3306, user='admin_m', passwd='fcfmTbRw1tz2x5L5GvjJ', db='test', charset='utf8mb4' ) def query_data(): cursors = connect.cursor() sql = "select * from employee" cursors.execute(sql) try: results = cursors.fetchall() for row in results: fname=row[0] lname=row[1] age=row[2] sex=row[3] income=row[4] # 输出结果 print("first_name=%s,last_name=%s,age=%s,sex=%s,income=%s"%(fname,lname,age,sex,income)) except Exception as e: print(