Python에서 MySQL 연결 설정
환경 설정
Python을 사용하여 MySQL 데이터베이스에 연결하려면 다음을 설치해야 합니다. MySQL 커넥터. Python에는 기본적으로 SQLite 드라이버가 포함되어 있지만 MySQL에는 추가 패키지가 필요합니다. 권장 커넥터인 MySQLdb는 간단한 설치 프로세스를 제공합니다.
Windows 사용자의 경우 MySQLdb용 실행 파일(.exe)을 사용할 수 있습니다. Linux 사용자는 패키지 관리자(예: apt-get, yum 또는 dnf)를 사용하여 패키지를 검색할 수 있습니다. Mac 사용자는 Macport를 활용하여 MySQLdb를 설치할 수 있습니다.
데이터베이스에 연결
커넥터가 설치되면 데이터베이스에 연결할 준비가 된 것입니다. MySQLdb.connect() 함수를 활용하여 필요한 자격 증명(호스트 이름(종종 "localhost"), 사용자 이름, 비밀번호 및 데이터베이스 이름)을 제공합니다.
예는 다음과 같습니다.
import MySQLdb db = MySQLdb.connect(host="localhost", user="john", passwd="mypassword", db="mydatabase")
이것은 지정된 자격 증명을 사용하여 "mydatabase" 데이터베이스에 대한 연결을 설정합니다.
데이터베이스
연결이 설정된 후 쿼리를 실행하기 위한 Cursor 객체를 생성합니다. 이 개체를 사용하면 데이터 검색 및 조작을 포함한 데이터베이스 상호 작용이 가능합니다.
예를 들어 "customers"라는 테이블에서 모든 행을 검색하려면 다음을 실행합니다.
cur = db.cursor() cur.execute("SELECT * FROM customers")
그런 다음 결과는 다음과 같습니다. fetchall() 메서드를 사용하여 반복합니다.
for row in cur.fetchall(): # Iterate over each row's data
고급 사용법
자세한 내용은 복잡한 시나리오에서는 SQLAlchemy 또는 peewee와 같은 ORM(객체 관계형 매핑) 도구를 사용하는 것이 좋습니다. 이러한 ORM 프레임워크는 수동 SQL 코딩의 필요성을 추상화하여 데이터베이스 상호 작용에 대한 객체 지향 접근 방식을 제공합니다.
다음은 peewee를 사용하여 모델을 생성하고 데이터를 조작하는 빠른 예입니다.
from peewee import * db = MySQLDatabase('mydb', user='john', passwd='mypassword') class Person(Model): name = CharField() age = IntegerField() class Meta: database = db person = Person(name="John Doe", age=30) person.save()
이것은 "Person" 모델을 생성하고 데이터베이스에 레코드를 추가하며 객체 지향 인터페이스를 사용하여 정보를 검색합니다.
위 내용은 Python에서 MySQL 데이터베이스 연결을 어떻게 설정할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

다음 단계를 통해 Numpy를 사용하여 다차원 배열을 만들 수 있습니다. 1) Numpy.array () 함수를 사용하여 NP.Array ([[1,2,3], [4,5,6]]과 같은 배열을 생성하여 2D 배열을 만듭니다. 2) np.zeros (), np.ones (), np.random.random () 및 기타 함수를 사용하여 특정 값으로 채워진 배열을 만듭니다. 3) 서브 어레이의 길이가 일관되고 오류를 피하기 위해 배열의 모양과 크기 특성을 이해하십시오. 4) NP.Reshape () 함수를 사용하여 배열의 모양을 변경하십시오. 5) 코드가 명확하고 효율적인지 확인하기 위해 메모리 사용에주의를 기울이십시오.

BroadcastingInnumpyIsamethodtoperformoperationsonArraysoffferentShapesByAutomicallyAligningThem.itsimplifiesCode, enourseadability, andboostsperformance.here'showitworks : 1) smalraysarepaddedwithonestomatchdimenseare

forpythondatastorage, chooselistsforflexibilitywithmixeddatatypes, array.arrayformemory-effic homogeneousnumericaldata, andnumpyarraysforadvancednumericalcomputing.listsareversatilebutlessefficipforlargenumericaldatasets.arrayoffersamiddlegro

pythonlistsarebetterthanarraysformanagingDiversEdatatypes.1) 1) listscanholdementsofdifferentTypes, 2) thearedynamic, weantEasyAdditionSandremovals, 3) wefferintufiveOperationsLikEslicing, but 4) butiendess-effectorlowerggatesets.

toaccesselementsInapyThonArray : my_array [2] AccessHetHirdElement, returning3.pythonuseszero 기반 인덱싱 .1) 사용 positiveAndnegativeIndexing : my_list [0] forthefirstelement, my_list [-1] forstelast.2) audeeliciforarange : my_list

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