


Analyse der grundlegenden Schritte zum Betrieb einer Access-Datenbank in Python
In diesem Artikel werden die grundlegenden Schritte zum Betrieb einer Access-Datenbank in Python anhand von Beispielen analysiert. Teilen Sie es als Referenz mit allen. Die Details lauten wie folgt:
Das Aufkommen der Programmiersprache Python hat den Entwicklern große Vorteile gebracht. Wir können eine so leistungsstarke objektorientierte Open-Source-Sprache verwenden, um viele spezifische Funktionsanforderungen einfach umzusetzen. Zum Beispiel die Funktionsimplementierung der Access-Datenbank in Python usw. Bevor Sie Access-Datenbanken in Python betreiben, sollten Sie zunächst Python und Python für Windows-Erweiterungen installieren.
Schritt 1. Stellen Sie eine Datenbankverbindung her
import win32com.client conn = win32com.client.Dispatch(r'ADODB.Connection') DSN = 'PROVIDER=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;DATA SOURCE=C:/MyDB.mdb;' conn.Open(DSN)
Schritt 2. Öffnen Sie einen Datensatz
rs = win32com.client.Dispatch(r'ADODB.Recordset') rs_name = 'MyRecordset'#表名 rs.Open('[' + rs_name + ']', conn, 1, 3)
Schritt 3. Betreiben Sie den Datensatz
rs.AddNew() rs.Fields.Item(1).Value = 'data' rs.Update()
Schritt 4. Verwenden Sie SQL, um Daten einzufügen oder zu aktualisieren
conn = win32com.client.Dispatch(r'ADODB.Connection') DSN = 'PROVIDER=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;DATA SOURCE=C:/MyDB.mdb;' sql_statement = "Insert INTO [Table_Name] ([Field_1], [Field_2]) VALUES ('data1', 'data2')" conn.Open(DSN) conn.Execute(sql_statement) conn.Close()
Schritt 5. Datensätze durchqueren
rs.MoveFirst() count = 0 while 1: if rs.EOF: break else: countcount = count + 1 rs.MoveNext()
Hinweis: Wenn ein Datensatz leer ist, führt das Verschieben des Zeigers auf den ersten Datensatz zu einem Fehler, da die Datensatzanzahl zu diesem Zeitpunkt ungültig ist. Die Lösung ist: Bevor Sie einen Datensatz öffnen, setzen Sie Cursorlocation auf 3 und öffnen Sie dann den Datensatz. Zu diesem Zeitpunkt ist die Datensatzanzahl gültig. Zum Beispiel:
rs.Cursorlocation = 3 # don't use parenthesis here rs.Open('Select * FROM [Table_Name]', conn) # be sure conn is open rs.RecordCount # no parenthesis here either
Weitere Artikel zur Analyse der grundlegenden Schritte des Betriebs einer Access-Datenbank in Python finden Sie unter PHP Chinesische Website!

Arraysinpython, besondersvianumpy, arecrucialInScientificComputingFortheirefficience undvertilität.1) Sie haben festgelegt, dass die Fornerikerne, Datenanalyse und Machinelarning.2) Numpy'SimplementationIncensuresFasteroperationsdanpythonlisten.3) Araysensableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableable

Sie können verschiedene Python -Versionen mithilfe von Pyenv, Venv und Anaconda verwalten. 1) Verwalten Sie PYENV, um mehrere Python -Versionen zu verwalten: Installieren Sie PyEnv, setzen Sie globale und lokale Versionen. 2) Verwenden Sie VenV, um eine virtuelle Umgebung zu erstellen, um Projektabhängigkeiten zu isolieren. 3) Verwenden Sie Anaconda, um Python -Versionen in Ihrem Datenwissenschaftsprojekt zu verwalten. 4) Halten Sie das System Python für Aufgaben auf Systemebene. Durch diese Tools und Strategien können Sie verschiedene Versionen von Python effektiv verwalten, um den reibungslosen Betrieb des Projekts zu gewährleisten.

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