Tutoriel graphique sur la connexion de pycharm à mysql
Lors de la recherche et du développement Python, pycharm est un bon IDE. L'article suivant présente principalement les étapes de connexion à la base de données mysql dans pycharm. L'article le présente en détail à travers des images et des textes, et ce sera une certaine référence. pour tout le monde. Value, amis dans le besoin venez jeter un oeil ci-dessous.
Préface
Lorsque j'ai récemment configuré le projet pycharm dans un nouvel environnement, j'ai constaté que pycharm ne pouvait pas se connecter à la base de données MySQL. Étant donné que l'environnement Java a été installé mais que les bibliothèques pertinentes n'ont pas été configurées et que les IDE de Jetbrains sont généralement écrits en Java, je suppose qu'il se peut que Java n'ait pas le pilote de mysql. J'ai donc commencé à le faire et j'ai finalement réussi. Je partagerai donc le processus avec tout le monde et les amis qui en ont besoin pourront apprendre ensemble.
1. Assurez-vous d'abord que python peut se connecter normalement à la base de données
Vous pouvez le tester comme indiqué ci-dessous si aucune erreur n'est signalée. , cela signifie que la base de données est connectée normalement
S'il y a une erreur, il se peut que le package MySQLdb soit manquant
Téléchargez d'abord MYSQLdb
Téléchargement officiel : MySQLdb
Étape par étapesuivant vous pouvez installer bien
2. Configurer l'environnement Java
Il existe de nombreux tutoriels en ligne pour cette étape et c'est très simple.
3. Configurez pycharm
Téléchargez d'abord le jdbc mysql-connector-java de MySQL
Après la décompression, faites attention à l'emplacement de ce fichier
Ouvrez le plug-in de base de données de pycharm, Ajoutez une connexion MySQL
Remplissez tous les champs
Notez que le Chauffeur que vous voyez à ce moment peut être différent du mien, ce qui signifie que vous besoin de continuer
Révision après ajout, problème résolu
Résumé
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1. Tutoriel vidéo gratuit Python
3.Manuel d'introduction de base de Python
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

PythonarRaySSupportVariousOperations: 1) SpecingExtractsSubSets, 2) A SPENDANT / EXPENSEDADDDSELLESS, 3) INSERtingPlaceSelelementsAtSpecific Positions, 4) RemovingdeleteSelements, 5) Sorting / ReversingChangeSes

NumpyArraysAressentialFor Applications est en train de réaliser des objets de manière numérique et une datamanipulation.

Useanarray.arrayoveralistinpythonwendealing withhomogeneousdata, performance-criticalcode, orinterfacingwithccode.1) homogeneousdata: ArraySaveMemorywithTypelements.2) performance-criticalcode

Non, NotallListOperationsResaSupportedByArrays, andviceVersa.1) ArraysDonotsUpportDynamicOperationsLIKEAPENDORINSERSERTWithoutresizing, qui oblige la performance.2) Listes de la glate-enconteConStanttimecomplexityfordirectAccessLikEArraysDo.

TOACCESSELlementsInapyThonList, Use Indexing, Négatif Indexing, Specing, Oriteration.1) IndexingStarTsat0.2) négatif Indexing Accesssheend.3) SlicingExtractSports.4) itérationussesforloopsoReNumerate.

ArraySinpython, en particulier Vianumpy, arecrucialinsciciencomputingfortheirefficiency andversatity.1) ils sont les opérations de data-analyse et la machineauning.2)

Vous pouvez gérer différentes versions Python en utilisant Pyenv, Venv et Anaconda. 1) Utilisez PYENV pour gérer plusieurs versions Python: installer PYENV, définir les versions globales et locales. 2) Utilisez VENV pour créer un environnement virtuel pour isoler les dépendances du projet. 3) Utilisez Anaconda pour gérer les versions Python dans votre projet de science des données. 4) Gardez le Système Python pour les tâches au niveau du système. Grâce à ces outils et stratégies, vous pouvez gérer efficacement différentes versions de Python pour assurer le bon fonctionnement du projet.

NumpyArrayShaveSeveralAdvantages OverStandardPyThonarRays: 1) TheaReMuchfasterDuetoc-bases Implementation, 2) Ils sont économisés par le therdémor


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