PyCharm を使用して MySQL に接続する方法
1. MySQL コネクタをインストールします
- PyCharm で、「ファイル」を開きます。 」メニューから「設定」を選択します。
- 左側のサイドバーで、[プロジェクト] > [Python インタープリター] に移動します。
- 「」ボタンをクリックして「mysql-connector」を検索します。
- パッケージをインストールしてアクティブ化します。
2. データベース接続の作成
- PyCharm で、[データベース] タブを開きます。
- 「 」ボタンをクリックして「MySQL」を選択します。
-
次の情報を入力します。
- ホスト: MySQL サーバーのアドレスまたは名前。
- ポート: MySQL サーバーのポート番号 (デフォルト: 3306)。
- ユーザー名: データベースのユーザー名。
- パスワード: データベースのパスワード。
- データベース: 接続するデータベースの名前。
#3. クエリを作成します
- [データベース] タブでデータベース接続を右クリックし、[新規] を選択しますクエリ」。
- MySQL クエリを作成します。
4. クエリを実行します
- クエリ ウィンドウの右上隅にある [実行] ボタンをクリックします。
- 結果は以下に表示されます。
5. データの編集と更新
- データを編集するには、結果テーブルのセルを右クリックし、[セルの編集] を選択します。
- データを更新するには、クエリ ウィンドウの右上隅にある [送信] ボタンをクリックします。
追加のヒント
- PyCharm は、MySQL クエリの作成に役立つコード補完とエラー チェックを提供します。
- [データベース] タブでは複数のデータベース接続を管理できます。
- Python の
pymysql
ライブラリを使用して、MySQL データベースに接続し、クエリを実行できます。
以上がpycharm で mysql を使用する方法の詳細内容です。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。

Pythonlistscanstoreanydatatype,arraymodulearraysstoreonetype,andNumPyarraysarefornumericalcomputations.1)Listsareversatilebutlessmemory-efficient.2)Arraymodulearraysarememory-efficientforhomogeneousdata.3)NumPyarraysareoptimizedforperformanceinscient

heouttemptemptostoreavure ofthewrongdatatypeinapythonarray、yure counteractypeerror.thisduetothearraymodule'sstricttypeeencultionyを使用します

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

theScriptisrunningwithwrongthonversionduetorectRectDefaultEntertersettings.tofixthis:1)CheckthedededefaultHaulthonsionsingpython - versionorpython3-- version.2)usevirtualenvironmentsbycreatingonewiththon3.9-mvenvmyenv、andverixe

PythonArraysSupportVariousoperations:1)SlicingExtractsSubsets、2)Appending/ExtendingAdddesements、3)inSertingSelementSatspecificpositions、4)remvingingDeletesements、5)sorting/verversingsorder、and6)listenionsionsionsionsionscreatenewlistsebasedexistin

numpyarraysAressertialentionsionceivationsefirication-efficientnumericalcomputations andDatamanipulation.theyarecrucialindatascience、mashineelearning、物理学、エンジニアリング、および促進可能性への適用性、scaledatiencyを効率的に、forexample、infinancialanalyyy

UseanArray.ArrayOverAlistinPythonは、Performance-criticalCode.1)homogeneousdata:araysavememorywithpedelements.2)Performance-criticalcode:Araysofterbetterbetterfornumerumerumericaleperations.3)interf

いいえ、notallistoperationSaresuptedbyarrays、andviceversa.1)arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorintorintorinsertizizing、whosimpactsporformance.2)リスト


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