이번에는 Python을 MySQL에 연결하는 방법에 대해 요약해 보겠습니다. Python을 MySQL에 연결할 때 주의사항은 무엇인가요? 실제 사례를 살펴보겠습니다.
최근 몇 년 동안 많은 NoSQL 데이터베이스가 인기를 얻었지만, MySQL과 같은 관계형 데이터베이스는 여전히 인터넷의 주류 데이터베이스 중 하나입니다. 데이터 분석, 웹 크롤링, 데이터 분석을 하든 Python을 배우는 사람이라면 누구나 데이터베이스를 잘 배워야 합니다. 웹 개발이나 머신러닝 등은 데이터베이스 다루기와 떼려야 뗄 수 없는 부분인데, MySQL은 가장 널리 사용되는 데이터베이스입니다. 이 글에서는 Python에서 MySQL을 운용하는 여러 가지 방법을 소개합니다. 실제 개발 과정에서는 실제 상황에 맞춰 합리적인 선택을 해야 합니다. .
1. MySQL-python
MySQL-python은 MySQL에 연결하는 데 가장 널리 사용되는 드라이버입니다. 불행히도 많은 프레임워크도 이 라이브러리를 기반으로 개발됩니다. x. 게다가 C를 기반으로 개발된 라이브러리이기 때문에 설치 시 전제조건이 많습니다. Windows 플랫폼에 설치하기가 매우 불편하고 실패하는 경우가 많으며 현재는 기본적으로 사용하지 않는 것이 좋습니다. 파생 버전.# 前置条件 sudo apt-get install python-dev libmysqlclient-dev # Ubuntu sudo yum install python-devel mysql-devel # Red Hat / CentOS # 安装 pip install MySQL-pythonWindows는 exe 파일을 다운로드하여 직접 설치할 수 있습니다. 다운로드 링크를 얻으려면 공개 계정에서 "win"이라고 답하세요. mysqlclient 버전은 완전히 MySQLdb와 호환되며 Python3.x를 지원합니다. 기본 SQL을 사용하여 데이터베이스를 작동하려는 경우 이 드라이버를 권장합니다. 설치 방법은 MySQLdb와 동일합니다. Windows의 경우
https://
www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#mysqlclient 웹사이트에서 해당 버전의 whl 패키지를 다운로드하여 설치할 수 있습니다. .#!/usr/bin/python
import MySQLdb
db = MySQLdb.connect(
host="localhost", # 主机名
user="john", # 用户名
passwd="megajonhy", # 密码
db="jonhydb") # 数据库名称
# 查询前,必须先获取游标
cur = db.cursor()
# 执行的都是原生SQL语句
cur.execute("SELECT * FROM YOUR_TABLE_NAME")
for row in cur.fetchall():
print(row[0])
db.close()
PyMySQL은 MySQLdb만큼 빠르지 않고 설치 방법도 번거롭지 않다는 점이 가장 큰 특징입니다. with MySQL-python
# Windows安装 pip install some-package.whl # linux 前置条件 sudo apt-get install python3-dev # debian / Ubuntu sudo yum install python3-devel # Red Hat / CentOS brew install mysql-connector-c # macOS (Homebrew) pip install mysqlclient예
pip install PyMySQL # 为了兼容mysqldb,只需要加入 pymysql.install_as_MySQLdb()4, peewee네이티브 SQL을 작성하는 과정은 매우 번거롭고 코드가 반복되며
객체 지향
생각이 없습니다. 패키지와 ORM 프레임워크가 탄생했습니다. ORM은 Python 객체이며 ORM을 사용하면 더 이상 SQL 문을 작성할 필요가 없습니다. 코드 작성 속도를 향상시키고 sqlite, mysql, postgresql 등 다양한 데이터베이스 시스템과 호환됩니다. 지불된 가격으로 인해 성능이 다소 저하될 수 있습니다. Django와 함께 제공되는 ORM에 익숙하다면 peewee의 학습 비용은 거의 0입니다. Python에서 가장 널리 사용되는 ORM 프레임워크입니다.예시
import pymysql conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', user='root', passwd="xxx", db='mysql') cur = conn.cursor() cur.execute("SELECT Host,User FROM user") for r in cur: print(r) cur.close() conn.close()
공식 문서: http://docs.peewee-orm.com/en/latest/peewee/installation.html
5 SQLAlchemypip install peewee
import peewee from peewee import * db = MySQLDatabase('jonhydb', user='john', passwd='megajonhy') class Book(peewee.Model): author = peewee.CharField() title = peewee.TextField() class Meta: database = db Book.create_table() book = Book(author="me", title='Peewee is cool') book.save() for book in Book.filter(author="me"): print(book.title)이 기사의 사례를 읽으신 후 방법을 마스터하셨다고 생각합니다. 더 흥미로운 정보를 보려면 PHP 중국어 웹사이트의 다른 관련 기사를 주목하세요!
추천 도서: numpy에서 배열 요소에 균일한 값을 할당하는 방법
numpy 배열 및 행렬 곱셈을 사용하는 방법위 내용은 Python이 MySQL에 연결되는 방법 요약의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Arraysinpython, 특히 비밀 복구를위한 ArecrucialInscientificcomputing.1) theaRearedFornumericalOperations, DataAnalysis 및 MachinELearning.2) Numpy'SimplementationIncensuressuressurations thanpythonlists.3) arraysenablequick

Pyenv, Venv 및 Anaconda를 사용하여 다양한 Python 버전을 관리 할 수 있습니다. 1) PYENV를 사용하여 여러 Python 버전을 관리합니다. Pyenv를 설치하고 글로벌 및 로컬 버전을 설정하십시오. 2) VENV를 사용하여 프로젝트 종속성을 분리하기 위해 가상 환경을 만듭니다. 3) Anaconda를 사용하여 데이터 과학 프로젝트에서 Python 버전을 관리하십시오. 4) 시스템 수준의 작업을 위해 시스템 파이썬을 유지하십시오. 이러한 도구와 전략을 통해 다양한 버전의 Python을 효과적으로 관리하여 프로젝트의 원활한 실행을 보장 할 수 있습니다.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesstandardpythonarrays : 1) thearemuchfasterduetoc 기반 간증, 2) thearemorememory-refficient, 특히 withlargedatasets 및 3) wepferoptizedformationsformationstaticaloperations, 만들기, 만들기

어레이의 균질성이 성능에 미치는 영향은 이중입니다. 1) 균질성은 컴파일러가 메모리 액세스를 최적화하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2) 그러나 유형 다양성을 제한하여 비 효율성으로 이어질 수 있습니다. 요컨대, 올바른 데이터 구조를 선택하는 것이 중요합니다.

tocraftexecutablepythonscripts, 다음과 같은 비스트 프랙티스를 따르십시오 : 1) 1) addashebangline (#!/usr/bin/envpython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermissionswithchmod xyour_script.py.3) organtionewithlarstringanduseifname == "__"

numpyarraysarebetterfornumericaloperations 및 multi-dimensionaldata, mumemer-efficientArrays

numpyarraysarebetterforheavynumericalcomputing, whilearraymoduleisiMoresuily-sportainedprojectswithsimpledatatypes.1) numpyarraysofferversatively 및 formanceforgedatasets 및 complexoperations.2) Thearraymoduleisweighit 및 ep

ctypesallowscreatingandmanipulatingC-stylearraysinPython.1)UsectypestointerfacewithClibrariesforperformance.2)CreateC-stylearraysfornumericalcomputations.3)PassarraystoCfunctionsforefficientoperations.However,becautiousofmemorymanagement,performanceo


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