プロジェクトの最近の 2 つのバージョンの反復では、ビジネス要件の変化に応じてデータベースを更新する必要があり、2 回の更新に異なる方法が使用されました。
最初の方法: Python の MySQLdb モジュールを使用して、ネイティブ SQL ステートメントを使用して更新します
import MySQLdb #主机名 HOST = '127.0.0.1' #用户名 USER = "root" #密码 PASSWD = "123456" #数据库名 DB = "db_name" # 打开数据库连接 db=MySQLdb.connect(HOST,USER,PASSWD,DB) # 获取操作游标 cursor=db.cursor() if __name__ == '__main__': if cursor: command_a = "update tables_one set status=5 where status=0" # 使用execute方法执行SQL语句 cursor.execute(command_a) # 提交到数据库执行 db.commit() command2 = "select field from tables_one where id =12" ret2 = cursor.execute(command2) # 获取所有记录列表 ret2=cursor.fetchall() for item in ret2: command3 = "insert into tables_two(name) values (%s);" % (item[0]) fin=cursor.execute(command3) db.commit() # 关闭数据库连接 db.close()
データベースをクエリする 3 つの方法
fetchone(): このメソッドは、次のクエリ結果セットを取得します。結果セットはオブジェクトです
fetchall():返された結果行をすべて受け取ります。
rowcount: これは読み取り専用プロパティであり、execute( ) 方法。
2 番目: Python のフレームワーク flask と sqlalchemy を使用して
# -*- coding:utf-8 -*- from flask import Flask from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy from sqlalchemy.sql import text HOST = '127.0.0.1' USER = "root" PASSWD = "123456" DB = "carrier_test" CHARTSET = "utf8" app = Flask(__name__,instance_relative_config = True) #链接数据库路径 app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://%s:%s@127.0.0.1:3306/%s?charset=%s' %(USER,PASSWD,DB,CHARTSET) #如果设置成 True (默认情况),Flask-SQLAlchemy 将会追踪对象的修改并且发送信号。这需要额外的内存, 如果不必要的可以禁用它。 app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = True #如果设置成 True,SQLAlchemy 将会记录所有 发到标准输出(stderr)的语句,这对调试很有帮助。 app.config['SQLALCHEMY_ECHO'] = False # 数据库连接池的大小。默认是数据库引擎的默认值 (通常是 5)。 app.config['SQLALCHEMY_POOL_SIZE'] = 6 db = SQLAlchemy(app) class Table_one(db.Model): __tablename__ = 'table_one' id = db.Column('id', db.Integer, primary_key=True, autoincrement=True) com_name = db.Column('com_name', db.String(30), nullable=False) com_about = db.Column('com_about', db.String(200), nullable=False) def __repr__(self): return '<table_one com_name %r>' % self.com_name class Table_two(db.Model): __tablename__ = 'table_two' id = db.Column('id', db.Integer, primary_key=True, autoincrement=True) reason = db.Column('reason', db.String(128), nullable=True) create_time = db.Column('create_time', db.TIMESTAMP, server_default=text('now()')) status = db.Column('status', db.Integer, nullable=False, default=0) def __repr__(self): return '<table_two id %r>' % self.id def db_commit_all(lists): try: db.session.add_all(lists) db.session.commit() return 'SUCCESS' except Exception,e: return 'Fail!!!' def commits_to_three_judge(): com_sta_obj = Table_one.query.filter_by(com_name='只是测试使用,不用关心表间关系').all() for ite in com_sta_obj: ship_obj = Table_two.query.filter_by(id=ite.id).first() if ship_obj: if int(ship_obj.status) == 2: ite.status = 0 print db_commit_all([ite]) print '表同步结束' 64 if __name__=='__main__': #执行更新数据库函数 commits_to_three_judge()
を更新する
2 つの方法の比較:
1.関連機能を多数収録これらの関連関数は、2 番目のメソッドの db_commit_all() 関数など、Sqlalchemy を使用してプロジェクト内のデータ関連の操作を実行します
2。2 番目のメソッドを使用します。これらをコピーするだけです。最初の方法を使用する場合は、関連する関数を書き直す必要があるため、開発時間が長くなり、エネルギーが無駄になります。
3. プロジェクトが flask を使用して開発されている場合は、2 番目の方法を使用してデータベースを更新することをお勧めします。
以上がPython の 2 つのメソッドを使用して実装できるデータベース スクリプトの更新の例の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

10時間以内にコンピューター初心者プログラミングの基本を教える方法は?コンピューター初心者にプログラミングの知識を教えるのに10時間しかない場合、何を教えることを選びますか...


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