实例1、取得MYSQL版本
# -*- coding: UTF-8 -*-
#安装MYSQL DB for python
import MySQLdb as mdb
con = None
try:
#连接mysql的方法:connect('ip','user','password','dbname')
con = mdb.connect('localhost', 'root',
'root', 'test');
#所有的查询,都在连接con的一个模块cursor上面运行的
cur = con.cursor()
#执行一个查询
cur.execute("SELECT VERSION()")
#取得上个查询的结果,是单个结果
data = cur.fetchone()
print "Database version : %s " % data
finally:
if con:
#无论如何,连接记得关闭
con.close()
执行结果:
Database version : 5.5.25
实例2、创建一个表并且插入数据
# -*- coding: UTF-8 -*-
import MySQLdb as mdb
import sys
#将con设定为全局连接
con = mdb.connect('localhost', 'root', 'root', 'test');
with con:
#获取连接的cursor,只有获取了cursor,我们才能进行各种操作
cur = con.cursor()
#创建一个数据表 writers(id,name)
cur.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS \
Writers(Id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, Name VARCHAR(25))")
#以下插入了5条数据
cur.execute("INSERT INTO Writers(Name) VALUES('Jack London')")
cur.execute("INSERT INTO Writers(Name) VALUES('Honore de Balzac')")
cur.execute("INSERT INTO Writers(Name) VALUES('Lion Feuchtwanger')")
cur.execute("INSERT INTO Writers(Name) VALUES('Emile Zola')")
cur.execute("INSERT INTO Writers(Name) VALUES('Truman Capote')")
实例3、python使用slect获取mysql的数据并遍历
# -*- coding: UTF-8 -*-
import MySQLdb as mdb
import sys
#连接mysql,获取连接的对象
con = mdb.connect('localhost', 'root', 'root', 'test');
with con:
#仍然是,第一步要获取连接的cursor对象,用于执行查询
cur = con.cursor()
#类似于其他语言的query函数,execute是python中的执行查询函数
cur.execute("SELECT * FROM Writers")
#使用fetchall函数,将结果集(多维元组)存入rows里面
rows = cur.fetchall()
#依次遍历结果集,发现每个元素,就是表中的一条记录,用一个元组来显示
for row in rows:
print row
执行结果:
(1L, ‘Jack London')
(2L, ‘Honore de Balzac')
(3L, ‘Lion Feuchtwanger')
(4L, ‘Emile Zola')
(5L, ‘Truman Capote')
实例4、使用字典cursor取得结果集(可以使用表字段名字访问值)
# -*- coding: UTF-8 -*-
# 来源:疯狂的蚂蚁的博客www.server110.com总结整理
import MySQLdb as mdb
import sys
#获得mysql查询的链接对象
con = mdb.connect('localhost', 'root', 'root', 'test')
with con:
#获取连接上的字典cursor,注意获取的方法,
#每一个cursor其实都是cursor的子类
cur = con.cursor(mdb.cursors.DictCursor)
#执行语句不变
cur.execute("SELECT * FROM Writers")
#获取数据方法不变
rows = cur.fetchall()
#遍历数据也不变(比上一个更直接一点)
for row in rows:
#这里,可以使用键值对的方法,由键名字来获取数据
print "%s %s" % (row["Id"], row["Name"])
实例5、获取单个表的字段名和信息的方法
# -*- coding: UTF-8 -*-
# 来源:疯狂的蚂蚁的博客www.server110.com总结整理
import MySQLdb as mdb
import sys
#获取数据库的链接对象
con = mdb.connect('localhost', 'root', 'root', 'test')
with con:
#获取普通的查询cursor
cur = con.cursor()
cur.execute("SELECT * FROM Writers")
rows = cur.fetchall()
#获取连接对象的描述信息
desc = cur.description
print 'cur.description:',desc
#打印表头,就是字段名字
print "%s %3s" % (desc[0][0], desc[1][0])
for row in rows:
#打印结果
print "%2s %3s" % row
运行结果: cur.description: ((‘Id', 3, 1, 11, 11, 0, 0), (‘Name', 253, 17, 25, 25, 0, 1))
Id Name
1 Jack London
2 Honore de Balzac
3 Lion Feuchtwanger
4 Emile Zola
5 Truman Capote
实例6、使用Prepared statements执行查询(更安全方便)
# -*- coding: UTF-8 -*-
# 来源:疯狂的蚂蚁的博客www.server110.com总结整理
import MySQLdb as mdb
import sys
con = mdb.connect('localhost', 'root', 'root', 'test')
with con:
cur = con.cursor()
#我们看到,这里可以通过写一个可以组装的sql语句来进行
cur.execute("UPDATE Writers SET Name = %s WHERE Id = %s",
("Guy de Maupasant", "4"))
#使用cur.rowcount获取影响了多少行
print "Number of rows updated: %d" % cur.rowcount
结果:
Number of rows updated: 1

本教程演示如何使用Python處理Zipf定律這一統計概念,並展示Python在處理該定律時讀取和排序大型文本文件的效率。 您可能想知道Zipf分佈這個術語是什麼意思。要理解這個術語,我們首先需要定義Zipf定律。別擔心,我會盡量簡化說明。 Zipf定律 Zipf定律簡單來說就是:在一個大型自然語言語料庫中,最頻繁出現的詞的出現頻率大約是第二頻繁詞的兩倍,是第三頻繁詞的三倍,是第四頻繁詞的四倍,以此類推。 讓我們來看一個例子。如果您查看美國英語的Brown語料庫,您會注意到最頻繁出現的詞是“th

Python 提供多種從互聯網下載文件的方法,可以使用 urllib 包或 requests 庫通過 HTTP 進行下載。本教程將介紹如何使用這些庫通過 Python 從 URL 下載文件。 requests 庫 requests 是 Python 中最流行的庫之一。它允許發送 HTTP/1.1 請求,無需手動將查詢字符串添加到 URL 或對 POST 數據進行表單編碼。 requests 庫可以執行許多功能,包括: 添加表單數據 添加多部分文件 訪問 Python 的響應數據 發出請求 首

本文解釋瞭如何使用美麗的湯庫來解析html。 它詳細介紹了常見方法,例如find(),find_all(),select()和get_text(),以用於數據提取,處理不同的HTML結構和錯誤以及替代方案(SEL)

處理嘈雜的圖像是一個常見的問題,尤其是手機或低分辨率攝像頭照片。 本教程使用OpenCV探索Python中的圖像過濾技術來解決此問題。 圖像過濾:功能強大的工具圖像過濾器

PDF 文件因其跨平台兼容性而廣受歡迎,內容和佈局在不同操作系統、閱讀設備和軟件上保持一致。然而,與 Python 處理純文本文件不同,PDF 文件是二進製文件,結構更複雜,包含字體、顏色和圖像等元素。 幸運的是,借助 Python 的外部模塊,處理 PDF 文件並非難事。本文將使用 PyPDF2 模塊演示如何打開 PDF 文件、打印頁面和提取文本。關於 PDF 文件的創建和編輯,請參考我的另一篇教程。 準備工作 核心在於使用外部模塊 PyPDF2。首先,使用 pip 安裝它: pip 是 P

本教程演示瞭如何利用Redis緩存以提高Python應用程序的性能,特別是在Django框架內。 我們將介紹REDIS安裝,Django配置和性能比較,以突出顯示BENE

自然語言處理(NLP)是人類語言的自動或半自動處理。 NLP與語言學密切相關,並與認知科學,心理學,生理學和數學的研究有聯繫。在計算機科學

本文比較了Tensorflow和Pytorch的深度學習。 它詳細介紹了所涉及的步驟:數據準備,模型構建,培訓,評估和部署。 框架之間的關鍵差異,特別是關於計算刻度的


熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

AI Hentai Generator
免費產生 AI 無盡。

熱門文章

熱工具

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) 是一個PHP/MySQL的Web應用程序,非常容易受到攻擊。它的主要目標是成為安全專業人員在合法環境中測試自己的技能和工具的輔助工具,幫助Web開發人員更好地理解保護網路應用程式的過程,並幫助教師/學生在課堂環境中教授/學習Web應用程式安全性。 DVWA的目標是透過簡單直接的介面練習一些最常見的Web漏洞,難度各不相同。請注意,該軟體中

Atom編輯器mac版下載
最受歡迎的的開源編輯器

Dreamweaver Mac版
視覺化網頁開發工具

PhpStorm Mac 版本
最新(2018.2.1 )專業的PHP整合開發工具

SecLists
SecLists是最終安全測試人員的伙伴。它是一個包含各種類型清單的集合,這些清單在安全評估過程中經常使用,而且都在一個地方。 SecLists透過方便地提供安全測試人員可能需要的所有列表,幫助提高安全測試的效率和生產力。清單類型包括使用者名稱、密碼、URL、模糊測試有效載荷、敏感資料模式、Web shell等等。測試人員只需將此儲存庫拉到新的測試機上,他就可以存取所需的每種類型的清單。