TableSavvy는 데이터베이스 테이블을 쉽게 관리하고 시각화할 수 있도록 설계된 사용자 친화적인 Python 애플리케이션입니다. PyQt5 및 MySQL로 구축된 TableSavvy는 MySQL 데이터베이스에 연결하고, 테이블을 보고, 데이터를 원활하게 관리할 수 있는 직관적인 그래픽 인터페이스를 제공합니다. 이 도구는 데이터베이스 관리자, 개발자 및 데이터베이스 테이블과 효율적으로 상호 작용하는 방법이 필요한 모든 사람에게 이상적입니다.
특징
- 쉬운 데이터베이스 연결: 간단한 인터페이스로 MySQL 데이터베이스에 연결하세요. 호스트, 사용자 이름, 비밀번호, 데이터베이스 이름만 입력하세요.
- 테이블 관리: 연결된 데이터베이스에서 테이블을 조회하고 선택합니다.
- 데이터 시각화: 깔끔하고 정리된 테이블 뷰에 테이블 데이터를 로드하고 표시합니다.
- 열 정보: 선택한 테이블의 열 이름과 구조를 확인하세요.
- 진행률 피드백: 진행률 표시줄을 통해 연결 상태를 시각적으로 피드백합니다.
- 오류 처리: 오류 메시지와 함께 연결 실패에 대한 경고.
설치
- 저장소 복제
git clone https://github.com/yourusername/TableSavvy.git
- 프로젝트 디렉토리로 이동
cd TableSavvy
- 종속성 설치
Python이 설치되어 있는지 확인한 후 pip를 사용하여 필수 패키지를 설치하세요.
pip install -r requirements.txt
requirements.txt 파일에는 다음이 포함되어야 합니다.
PyQt5 mysql-connector-python
용법
- 애플리케이션 실행
python main.py
- 데이터베이스에 연결
- 해당 필드에 호스트, 사용자 이름, 비밀번호, 데이터베이스 이름을 입력하세요.
- "연결" 버튼을 클릭하여 연결을 설정하세요.
- 테이블 관리
- 연결되면 드롭다운 메뉴에서 표를 선택하여 해당 열과 데이터를 확인하세요.
코드 개요
main.py
메인 애플리케이션 파일은 PyQt5를 사용하여 MySQL 데이터베이스와 상호작용하기 위한 그래픽 인터페이스를 생성합니다.
- DatabaseViewer: UI 및 데이터베이스 작업을 처리하는 기본 위젯 클래스
- connect_to_database(): 연결 프로세스를 시작하고 연결 상태에 따라 UI를 업데이트합니다.
- load_tables(): 데이터베이스 테이블을 가져오고 표시합니다.
- load_columns(): 선택한 테이블의 열을 검색하여 표시합니다.
- load_data(): 선택한 테이블에서 데이터를 로드하고 표시합니다.
db_connector.py
MySQL 데이터베이스 연결 및 쿼리를 처리합니다.
- connect(호스트, 사용자, 비밀번호, 데이터베이스): MySQL 데이터베이스에 연결합니다.
- get_tables(): 데이터베이스에서 모든 테이블을 검색합니다.
- get_columns(table_name): 지정된 테이블에 대한 열 정보를 검색합니다.
- disconnect(): 데이터베이스 연결을 닫습니다.
기여
- 저장소를 포크하세요.
- 기능 분기를 만듭니다(git checkout -b feature-branch).
- 변경 사항을 커밋합니다(git commit -am '새 기능 추가').
- 브랜치로 푸시합니다(git push 원본 기능-브랜치).
- Pull Request를 엽니다.
연락하다
문제나 제안 사항이 있는 경우 GitHub 저장소에서 문제를 열거나 mayankchawdhari@gmail.com에 문의하세요.
위 내용은 TableSavvy(MYSQL 데이터베이스 관리 소프트웨어)의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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ToconvertapyThonlisttoAnarray, usethearraymodule : 1) importThearrayModule, 2) CreateAlist, 3) Usearray (typecode, list) toconvertit, thetypecodelike'i'forintegers

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To TeCreateAtheThonList, usequareBrackets [] andseparateItemswithCommas.1) ListSaredynamicandCanholdMixedDatAtatypes.2) useappend (), remove () 및 SlicingFormAnipulation.3) listlisteforences;) ORSL

금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.


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