一 python 运行mysql 语句报错
众所周知,python有转译机制 %s和%d都会被转译成字符串或数字,而sql的模糊查询也需要用到%,都进行模糊查询时,刚好查询条件还是个变量那就很尴尬了。
解决方法其实很简单,把需要进行模糊查询的字符串从sql中单独拎出来进行拼接就好
错误方式
<code>shopId = "zbw_010002"</code><code><br></code><code>'''select * from base_saleflows where shopId='{0}' and card_id is not NULL and standard_cls4 like "%湿巾%" '''.format(shopId)</code>
发现 不对,这样的语句 mysql是运行不了的。
<code>args='%湿巾%'</code><code>shopId = "zbw_010002"</code><code>mysql_sentence='''select a.shopId, a.sale_money,a.card_id ,a.standard_cls4 from base_saleflows a join base_vips b on a.card_id = b.card_id where a.shopId='{0}' and a.card_id is not NULL and a.standard_cls4 like '{1}' '''.format(shopId,args)</code><code>print(mysql_sentence)</code><code><br></code>
结果为
select * from base_saleflows a join base_vips b on a.card_id = b.card_id where a.shopId='zbw_010002' and a.card_id is not NULL and a.standard_cls4 like '%湿巾%'
二 字符串分组拼接
对 cls3列 按照流水号flow_no 进行 分组拼接字符串,拼接符号为‘-’
# 分组拼接result = vipsaleflow_common.pivot_table(values='standard_cls3',index='flow_no',aggfunc=lambda x:x.str.cat(sep='-'))
应用 :按照 ( 年 ,季度 , 分店号 ,湿巾类型) 分组 求每个季度新客数
四 根据时间戳衍生 年 月 季度
saleflow['oper_date']=saleflow['oper_date'].astype(str) #字符串saleflow['oper_date'] = saleflow.oper_date.apply(lambda x:datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d %H:%M:%S'))saleflow["month"] = saleflow.oper_date.map(lambda x: x.month)saleflow["year"] = saleflow.oper_date.map(lambda x: x.year)#https://www.it1352.com/584941.htmllookup = {1: 1, 2: 1,3: 1,4: 2, 5: 2, 6: 2, 7: 3,8: 3,9: 3,10: 4, 11: 4,12: 4}saleflow['Season'] = saleflow['oper_date'].apply(lambda x: lookup[x.month]) saleflow['YearMonth'] = saleflow['oper_date'].map(lambda x: 100*x.year + x.month)
以上是python运行mysql语句报错怎么解决的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

MySQL和SQLite的主要区别在于设计理念和使用场景:1.MySQL适用于大型应用和企业级解决方案,支持高性能和高并发;2.SQLite适合移动应用和桌面软件,轻量级且易于嵌入。

MySQL中的索引是数据库表中一列或多列的有序结构,用于加速数据检索。1)索引通过减少扫描数据量提升查询速度。2)B-Tree索引利用平衡树结构,适合范围查询和排序。3)创建索引使用CREATEINDEX语句,如CREATEINDEXidx_customer_idONorders(customer_id)。4)复合索引可优化多列查询,如CREATEINDEXidx_customer_orderONorders(customer_id,order_date)。5)使用EXPLAIN分析查询计划,避

在MySQL中使用事务可以确保数据一致性。1)通过STARTTRANSACTION开始事务,执行SQL操作后用COMMIT提交或ROLLBACK回滚。2)使用SAVEPOINT可以设置保存点,允许部分回滚。3)性能优化建议包括缩短事务时间、避免大规模查询和合理使用隔离级别。

选择PostgreSQL而非MySQL的场景包括:1)需要复杂查询和高级SQL功能,2)要求严格的数据完整性和ACID遵从性,3)需要高级空间功能,4)处理大数据集时需要高性能。PostgreSQL在这些方面表现出色,适合需要复杂数据处理和高数据完整性的项目。

MySQL数据库的安全可以通过以下措施实现:1.用户权限管理:通过CREATEUSER和GRANT命令严格控制访问权限。2.加密传输:配置SSL/TLS确保数据传输安全。3.数据库备份和恢复:使用mysqldump或mysqlpump定期备份数据。4.高级安全策略:使用防火墙限制访问,并启用审计日志记录操作。5.性能优化与最佳实践:通过索引和查询优化以及定期维护兼顾安全和性能。

如何有效监控MySQL性能?使用mysqladmin、SHOWGLOBALSTATUS、PerconaMonitoringandManagement(PMM)和MySQLEnterpriseMonitor等工具。1.使用mysqladmin查看连接数。2.用SHOWGLOBALSTATUS查看查询数。3.PMM提供详细性能数据和图形化界面。4.MySQLEnterpriseMonitor提供丰富的监控功能和报警机制。

MySQL和SQLServer的区别在于:1)MySQL是开源的,适用于Web和嵌入式系统,2)SQLServer是微软的商业产品,适用于企业级应用。两者在存储引擎、性能优化和应用场景上有显着差异,选择时需考虑项目规模和未来扩展性。

在需要高可用性、高级安全性和良好集成性的企业级应用场景下,应选择SQLServer而不是MySQL。1)SQLServer提供企业级功能,如高可用性和高级安全性。2)它与微软生态系统如VisualStudio和PowerBI紧密集成。3)SQLServer在性能优化方面表现出色,支持内存优化表和列存储索引。


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