mysql是一个优秀的开源数据库,它现在的应用非常的广泛,因此很有必要简单的介绍一下用python操作mysql数据库的方法。python操作数据库需要安装一个第三方的模块,在http://mysql-python.sourceforge.net/有下载和文档。
由于python的数据库模块有专门的数据库模块的规范,所以,其实不管使用哪种数据库的方法都大同小异的,这里就给出一段示范的代码:
#-*- encoding: gb2312 -*- import os, sys, string import MySQLdb # 连接数据库 try: conn = MySQLdb.connect(host='localhost',user='root',passwd='xxxx',db='test1') except Exception, e: print e sys.exit() # 获取cursor对象来进行操作 cursor = conn.cursor() # 创建表 sql = "create table if not exists test1(name varchar(128) primary key, age int(4))" cursor.execute(sql) # 插入数据 sql = "insert into test1(name, age) values ('%s', %d)" % ("zhaowei", 23) try: cursor.execute(sql) except Exception, e: print e sql = "insert into test1(name, age) values ('%s', %d)" % ("张三", 21) try: cursor.execute(sql) except Exception, e: print e # 插入多条 sql = "insert into test1(name, age) values (%s, %s)" val = (("李四", 24), ("王五", 25), ("洪六", 26)) try: cursor.executemany(sql, val) except Exception, e: print e #查询出数据 sql = "select * from test1" cursor.execute(sql) alldata = cursor.fetchall() # 如果有数据返回,就循环输出, alldata是有个二维的列表 if alldata: for rec in alldata: print rec[0], rec[1] cursor.close() conn.close()

forhandlinglaredataSetsinpython、usenumpyArrays forbetterperformance.1)numpyarraysarememory-effictientandfasterfornumericaloperations.2)nusinnnnedarytypeconversions.3)レバレッジベクトル化は、測定済みのマネージメーシェイメージーウェイズデイタイです

inpython、listsusedynamicmemoryallocation with allocation、whilenumpyArraysalocatefixedmemory.1)listsallocatemorememorythanneededededinitivative.2)numpyArrayasallocateexactmemoryforements、rededicablebutlessflexibilityを提供します。

inpython、youcanspecthedatatypeyfelemeremodelernspant.1)usenpynernrump.1)usenpynerp.dloatp.ploatm64、フォーマーpreciscontrolatatypes。

numpyisessentialfornumericalcomputinginpythonduetoitsspeed、memory efficiency、andcomprehensivematicalfunctions.1)それは、performsoperations.2)numpyArraysaremoremory-efficientthanpythonlists.3)Itofderangeofmathematicaloperty

contiguousMemoryAllocationisucial forArraysは、ForeffienceAndfastelementAccess.1)iteenablesConstantTimeAccess、O(1)、DuetodirectAddresscalculation.2)itemprovesefficiencyByAllowingMultiblementFechesperCacheLine.3)itimplifieMememm

slicingapythonlistisdoneusingtheyntaxlist [start:stop:step] .hore'showitworks:1)startisthe indexofthefirstelementtoinclude.2)spotisthe indexofthefirmenttoeexclude.3)staptistheincrementbetbetinelements

numpyallows forvariousoperationsonarrays:1)basicarithmeticlikeaddition、減算、乗算、および分割; 2)AdvancedperationssuchasmatrixMultiplication;

Arraysinpython、特にnumpyandpandas、aresentialfordataanalysis、offeringspeedandeficiency.1)numpyarraysenable numpyarraysenable handling forlaredatasents andcomplexoperationslikemoverages.2)Pandasextendsnumpy'scapabivitieswithdataframesfortruc


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