python连接MySQL数据库实例分析

本文实例讲述了python连接MySQL数据库的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下：

import MySQLdb
conn = MySQLdb.connect(host="localhost",
            user="root",
            passwd="123456",
            db="test")
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("select * from hard")
res = cursor.fetchall()
for x in res:
 print x
cursor.close()
conn.close()

运行结果如下：

希望本文所述对大家的python程序设计有所帮助。

赞 (0)

相关推荐

  • python网络编程之数据传输UDP实例分析

    本文实例讲述了python网络编程之数据传输UDP实现方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 一.问题: 你觉得网络上像msn,qq之类的工具在多台机器之间互相传输数据神秘吗?你也想玩一下在两台机器之间传数据吗?今天让python告诉我们基本原理吧,当然只是做简单的了解,实际情况复杂的多.      我们今天用python实现一个简单的udp程序. 二.程序实现: 1) 使用模块 (socket)套接字模块: 套接字模块是一个非常简单的基于对象的接口,它提供对低层BSD套接字样式网络的访问

  • Python 分析Nginx访问日志并保存到MySQL数据库实例

    使用Python 分析Nginx access 日志,根据Nginx日志格式进行分割并存入MySQL数据库.一.Nginx access日志格式如下: 复制代码 代码如下: $remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" $status $body_bytes_sent "$http_referer" "$http_user_agent" "$http_x_forwarded_f

  • 在Python中利用Pandas库处理大数据的简单介绍

    在Python中利用Pandas库处理大数据的简单介绍

    在数据分析领域,最热门的莫过于Python和R语言,此前有一篇文章<别老扯什么Hadoop了,你的数据根本不够大>指出:只有在超过5TB数据量的规模下,Hadoop才是一个合理的技术选择.这次拿到近亿条日志数据,千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈,之前使用过Hadoop对大量文本进行分类,这次决定采用Python来处理数据: 硬件环境         CPU:3.5 GHz Intel Core i7         内存:32 GB HDDR 3 1600 MHz         硬

  • Python数据分析之真实IP请求Pandas详解

    前言 pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包类似于 Numpy 的核心是 ndarray,pandas 也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开的 .Series 和 DataFrame 分别对应于一维的序列和二维的表结构.pandas 约定俗成的导入方法如下: from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd 1.1. Pandas分析步骤 1.载入日志数据 2.载

  • 用Python的pandas框架操作Excel文件中的数据教程

    用Python的pandas框架操作Excel文件中的数据教程

    引言 本文的目的,是向您展示如何使用pandas来执行一些常见的Excel任务.有些例子比较琐碎,但我觉得展示这些简单的东西与那些你可以在其他地方找到的复杂功能同等重要.作为额外的福利,我将会进行一些模糊字符串匹配,以此来展示一些小花样,以及展示pandas是如何利用完整的Python模块系统去做一些在Python中是简单,但在Excel中却很复杂的事情的. 有道理吧?让我们开始吧. 为某行添加求和项 我要介绍的第一项任务是把某几列相加然后添加一个总和栏. 首先我们将excel 数据 导入到pa

  • 在MAC上搭建python数据分析开发环境

    最近工作转型到数据开发领域,想在本地搭建一个数据开发环境.自己有三年python开发经验,马上想到使用numpy.scipy.sklearn.pandas搭建一套数据开发环境. ubuntu的环境,百度中文章比较多,搭建起来非常顺利.MAC环境的资料比较少,百度出来的,已经不对了,那我就来补充一篇吧. MAC自带python,python的安装我就不多说了. 安装pip 我喜欢用pip安装python库,非常方便,pip的安装只能用源码了. #下载源代码 https://pypi.python.

  • Python操作Access数据库基本步骤分析

    本文实例分析了Python操作Access数据库基本步骤.分享给大家供大家参考,具体如下: Python编程语言的出现,带给开发人员非常大的好处.我们可以利用这样一款功能强大的面向对象开源语言来轻松的实现许多特定功能需求.比如Python操作Access数据库的功能实现等等.在Python操作Access数据库之前,首先,你应安装了Python和Python for Windows extensions. 步骤之1.建立数据库连接 import win32com.client conn = wi

  • Python运用于数据分析的简单教程

    Python运用于数据分析的简单教程

    最近,Analysis with Programming加入了Planet Python.作为该网站的首批特约博客,我这里来分享一下如何通过Python来开始数据分析.具体内容如下: 数据导入         导入本地的或者web端的CSV文件:     数据变换:     数据统计描述:     假设检验         单样本t检验:     可视化:     创建自定义函数. 数据导入 这是很关键的一步,为了后续的分析我们首先需要导入数据.通常来说,数据是CSV格式,就算不是,至少也可以转

  • Windows下Python使用Pandas模块操作Excel文件的教程

    Windows下Python使用Pandas模块操作Excel文件的教程

    安装Python环境 ANACONDA是一个Python的发行版本,包含了400多个Python最常用的库,其中就包括了数据分析中需要经常使用到的Numpy和Pandas等.更重要的是,不论在哪个平台上,都可以一键安装,自动配置好环境,不需要用户任何的额外操作,非常方便.因此,安装Python环境就只需要到ANACONDA网站上下载安装文件,双击安装即可. ANACONDA官方下载地址:https://www.continuum.io/downloads 安装完成之后,使用windows + r

  • python连接MySQL数据库实例分析

    python连接MySQL数据库实例分析

    本文实例讲述了python连接MySQL数据库的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: import MySQLdb conn = MySQLdb.connect(host="localhost", user="root", passwd="123456", db="test") cursor = conn.cursor() cursor.execute("select * from hard")

  • Zend Framework连接Mysql数据库实例分析

    本文实例讲述了Zend Framework连接Mysql数据库的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 在看这些之前请确保你正确加载了PDO扩展.做法是编辑php.ini . 手动增加这两行(前面要没有分号;): extension=php_pdo.dll extension=php_pdo_mysql.dll 然后要把extension_dir 指向php_pdo.dll及php_pdo_mysql.dll所在目录,如 extension_dir = "C:/php5/ext" OK

  • Java使用jdbc连接MySQL数据库实例分析

    本文实例讲述了Java使用jdbc连接MySQL数据库的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 使用jdbc连接数据库: 可以直接在方法中定义url.user.psd等信息,也可以读取配置文件,但是在web项目中肯定是要使用第二种方式的,为了统一,只介绍第二种方式. 步骤 1.创建配置文件db.properties 无论是eclipse还是myeclipse,在工程下右键->new->file,以properties为后缀名就好了. 配置文件内容: #连接数据库的url,如果主机地址是loca

  • Python操作MySQL数据库实例详解【安装、连接、增删改查等】

    本文实例讲述了Python操作MySQL数据库.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.安装 通过Python连接MySQL数据库有很多库,这里使用官方推荐的MySQL Connector/Python库,其官网为:https://dev.mysql.com/doc/connector-python/en/. 通过pip命令安装: pip install mysql-connector-python 默认安装的是最新的版本,我安装的是8.0.17,对应MySQL的8.0版本.MySQL统一了其相关

  • 详解Python连接MySQL数据库的多种方式

    上篇文章分享了windows下载mysql5.7压缩包配置安装mysql 后续可以选择 ①在本地创建一个数据库,使用navicat工具导出远程测试服务器的数据库至本地,用于学习操作,且不影响测试服务器的数据 ②连接测试服务器的数据库账号和密码,在测试服务器上操作,内部测试服务器的数据库账号和密码在分配时会给不同账号做权限限制,如不同账号允许登录的方式.开放的数据库范围.账号可读写操作的权限都会不一样,若出现一直使用代码登录不上远程数据库服务器,应检查下账号是否具有权限,可询问负责管理测试服务器数

  • 使用python连接mysql数据库之pymysql模块的使用

    安装pymysql pip install pymysql 2|0使用pymysql 2|1使用数据查询语句 查询一条数据fetchone() from pymysql import * conn = connect( host='127.0.0.1', port=3306, user='root', password='123456', database='itcast', charset='utf8') # 创建游标 c = conn.cursor() # 执行sql语句 c.execute

  • Python连接mysql数据库及简单增删改查操作示例代码

    1.安装pymysql 进入cmd,输入 pip install pymysql: 2.数据库建表 在数据库中,建立一个简单的表,如图: 3.简单操作 3.1查询操作 #coding=utf-8 #连接数据库测试 import pymysql #打开数据库 db = pymysql.connect(host="localhost",user="root",password="root",db="test") #使用cursor

  • python连接mysql数据库并读取数据的实现

    1.安装pymysql包 pip install pymysql 注: MySQLdb只支持python2,pymysql支持python3 2.连接数据 import pymysql import pandas as pd from pandas import DataFrame as df conn = pymysql.Connect( host = 'IP地址', port = 端口号, user = '用户名', passwd = '用户密码', db = '数据库名称', charse

  • 如何利用Python连接MySQL数据库实现数据储存

    如何利用Python连接MySQL数据库实现数据储存

    目录 介绍 Python连接MySQL实现数据储存 总结 介绍 MySQL是一个关系型数据库,MySQL由于性能高.成本低.可靠性好,已经成为最流行的开源数据库.最开始由瑞典的MySQL AB公司开发,后来被甲骨文公司(Oracle)收购. 如何利用Python连接MySQL数据库实现数据储存,下面我们将着重介绍. Python连接MySQL实现数据储存 首先我们需要准备Python的pymysql模块,MySQL数据库(这个自行网上找教学安装),Navicat Premium 15数据库工具(

  • 使用python连接mysql数据库数据方式

    目录 1.fetchone/fetchmany/fetchall 2.pandas.read_sql() 前言: 使用python连接mysql数据库数据 有以下两种读取数据的方式推荐: 一种是通过游标,及fetch系列方法进行操作,另一种是通过pandas的read_sql()进行读取并操作.各种方法各有优劣,可根据具体情形,择优选择使用. 示例如下: 1.fetchone/fetchmany/fetchall 获取一条.多条.全部条. import pymysql # 数据库相关信息 dbH

随机推荐