MySQLdb 모듈은 아직 Python3.x를 지원하지 않으므로 Python3.x가 MySQL에 연결하려면 pymysql 모듈을 설치해야 합니다.
pymysql 모듈은 pip를 통해 설치할 수 있습니다. 그러나 pycharm IDE를 사용하는 경우 Python 프로젝트를 사용하여 타사 모듈을 설치할 수 있습니다.
[파일] >> [설정] >> [프로젝트: python] >> [설치 버튼]
Python은 데이터베이스 연결 인터페이스를 통합하므로 pymysql과 MySQLdb는 사용법이 유사합니다.
pymysql.Connect() 매개변수 설명
-
host(str): MySQL 서버 주소
port(int): MySQL 서버 포트 번호
user(str): 사용자 이름
passwd(str): 비밀번호
db(str): 데이터베이스 이름
문자 집합 (str): 연결 인코딩
연결 개체가 지원하는 방법
cursor() 이 연결을 사용하여 커서 반환
commit() 현재 트랜잭션 커밋
rollback() 현재 트랜잭션 롤백
-
close() 연결 닫기
커서 객체가 지원하는 메서드
execute(op) Execute 데이터베이스 쿼리 명령
fetchone() 결과 집합의 다음 행을 가져옵니다.
fetchmany(size) 결과 집합의 다음 몇 행을 가져옵니다. 결과 집합
fetchall() 결과 집합의 모든 행 가져오기
-
rowcount() 데이터 또는 영향을 받은 행 수 반환
close() 커서 개체 닫기
==================MySQL=== ===== ============
먼저 데이터베이스에 연결하기 전에 pymysql 기능 테스트를 용이하게 하기 위해 트랜잭션 테이블을 생성합니다:
아아아앙===================파이썬=================== ===
Python 스크립트를 사용하여 추가, 삭제, 수정, 쿼리 및 트랜잭션 처리를 구현합니다. 소스 코드는 다음과 같습니다.
DROP TABLE IF EXISTS `trade`; CREATE TABLE `trade` ( `id` int(4) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(6) NOT NULL COMMENT '用户真实姓名', `account` varchar(11) NOT NULL COMMENT '银行储蓄账号', `saving` decimal(8,2) unsigned NOT NULL DEFAULT '0.00' COMMENT '账户储蓄金额', `expend` decimal(8,2) unsigned NOT NULL DEFAULT '0.00' COMMENT '账户支出总计', `income` decimal(8,2) unsigned NOT NULL DEFAULT '0.00' COMMENT '账户收入总计', PRIMARY KEY (`id`), UNIQUE KEY `name_UNIQUE` (`name`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8; INSERT INTO `trade` VALUES (1,'乔布斯','18012345678',0.00,0.00,0.00);
================== 테스트 결과=====================
이상은 이 글의 전체 내용이며, 모든 분들의 학습 도움말에 도움이 되길 바라며, PHP 중국어 홈페이지를 모두 응원해주시길 바랍니다.
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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

Python 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.


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