この記事では、例を通して Python で Access データベースを操作する基本手順を分析します。参考のために皆さんと共有してください。詳細は次のとおりです:
Python プログラミング言語の出現は、開発者に大きなメリットをもたらしました。このような強力なオブジェクト指向のオープンソース言語を使用すると、多くの特定の機能要件を簡単に実装できます。たとえば、Accessデータベースを操作するPythonの機能実装などです。 Python で Access データベースを操作する前に、まず Python と Python for Windows 拡張機能をインストールする必要があります。 STEP 1.データベース接続を確立します
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)
Step2。レコードセットを開く
rs = win32com.client.Dispatch(r'ADODB.Recordset') rs_name = 'MyRecordset'#表名 rs.Open('[' + rs_name + ']', conn, 1, 3)
Step3。レコードセットを操作します
rs.AddNew() rs.Fields.Item(1).Value = 'data' rs.Update()Step4。SQLを使用してデータの挿入または更新
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()ステップ 5. レコードを走査
rs.MoveFirst() count = 0 while 1: if rs.EOF: break else: countcount = count + 1 rs.MoveNext()注:レコードが空の場合、最初のレコードにポインタを移動すると、recordcount がゼロであるためエラーが発生します。現時点では無効です。
解決策は次のとおりです: レコードセットを開く前に、Cursorlocation を 3 に設定してからレコードセットを開きます。この時点で、recordcount が有効になります。例: 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
Access データベースを操作する Python の基本手順を分析するその他の関連記事については、PHP 中国語 Web サイトに注目してください。

ThedifferencebetweenaforloopandawhileloopinPythonisthataforloopisusedwhenthenumberofiterationsisknowninadvance,whileawhileloopisusedwhenaconditionneedstobecheckedrepeatedlywithoutknowingthenumberofiterations.1)Forloopsareidealforiteratingoversequence

Pythonでは、ループの場合は、反復の数がわかっている場合に適していますが、ループは反復の数が不明で、より多くの制御が必要な場合に適しています。 1)ループの場合は、簡潔なコードとPythonicコードを使用して、リスト、文字列などのトラバーシーケンスに適しています。 2)条件に応じてループを制御する必要がある場合やユーザーの入力を待つ必要がある場合、ループがより適切ですが、無限のループを避けるために注意を払う必要があります。 3)パフォーマンスに関しては、FORループはわずかに高速ですが、通常、違いは大きくありません。適切なループタイプを選択すると、コードの効率と読みやすさが向上します。

Pythonでは、リストを5つの方法でマージできます。1)シンプルで直感的なオペレーターを使用して、小さなリストに適しています。 2)extend()メソッドを使用して、頻繁に更新する必要があるリストに適した元のリストを直接変更します。 3)要素上でリストの分析式、簡潔、動作を使用する。 4)itertools.chain()関数を使用して効率的なメモリになり、大規模なデータセットに適しています。 5)要素をペアにする必要があるシーンに適しているように、 *演算子とzip()関数を使用します。各方法には特定の用途と利点と短所があり、選択する際にはプロジェクトの要件とパフォーマンスを考慮する必要があります。

forlopseused whenthentheNumberofiterationsiskが、whileloopsareuseduntiLaconditionismet.1)forloopsareideal for sequenceslikelists、usingsintaxlike'forfruitinfruits:print(fruit) '.2)

toconcatenatealistoflistsinpython、useextend、listcomprehensions、itertools.chain、またはrecursivefunctions.1)extendistraighttraightrawardbutverbose.2)listcomprehesionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsised effective forlargerdatasets.3)itertools.chainmerymery-emery-efforience-forforladatas

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。


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