首先介绍一下SQL数据库的一些基本操作:
1创建 2删除 3写入 4更新(修改) 5条件选择
有了以上基本操作,就可以建立并存储一个简单的数据库了。
放出python调用的代码: 此处是调用dos 操作数据库 不如下面的简单
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon May 6 09:59:32 2019@author: wenzhe.tian """import MySQLdb# 打开数据库连接 db = MySQLdb.connect("localhost", "root", "twz1478963", "TESTDB", charset='utf8' ) # 使用cursor()方法获取操作游标 cursor = db.cursor()# 如果数据表已经存在使用 execute() 方法删除表。 cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS EMPLOYEE") print(cursor.fetchone()) cursor.execute("SELECT VERSION()")# 创建数据表SQL语句 sql = """CREATE TABLE EMPLOYEE (FIRST_NAME CHAR(20) NOT NULL,LAST_NAME CHAR(20),AGE INT, SEX CHAR(1),INCOME FLOAT );"""cursor.execute(sql)### %\ 替换 sql = "INSERT INTO EMPLOYEE(FIRST_NAME, \LAST_NAME, AGE, SEX, INCOME) \VALUES (%s, %s, %s, %s, %s );" % \("'Mac'", "'Mohan'", 20, "'M'", 9000)try:# 执行sql语句 cursor.execute(sql)print(cursor.fetchone())# 提交到数据库执行 db.commit() except:# Rollback in case there is any error db.rollback()### %\ 替换 sql = "INSERT INTO EMPLOYEE(FIRST_NAME, \LAST_NAME, AGE, SEX, INCOME) \VALUES (%s, %s, %s, %s, %s );" % \("'John'", "'Will'", 24, "'M'", 12000)try:# 执行sql语句 cursor.execute(sql)print(cursor.fetchone())# 提交到数据库执行 db.commit() except:# Rollback in case there is any error db.rollback()sql = "SELECT * FROM EMPLOYEE \WHERE first_name like %s" % ("'%h_'");''' WHERE A and/or B between in(A,B) % 表示多个字值,_ 下划线表示一个字符; M% : 为能配符,正则表达式,表示的意思为模糊查询信息为 M 开头的。 %M% : 表示查询包含M的所有内容。 %M_ : 表示查询以M在倒数第二位的所有内容 '''# DELETE FROM EMPLOYEE WHERE AGE <20 try:# 执行SQL语句 cursor.execute(sql)# 获取所有记录列表results = cursor.fetchall()for row in results:fname = row[0]lname = row[1]age = row[2]sex = row[3]income = row[4]# 打印结果print ("fname=%s,lname=%s,age=%s,sex=%s,income=%s" % \(fname, lname, age, sex, income )) except:print ("Error: unable to fecth data")# 关闭数据库连接 db.close()
以上代码即将SQL语言写出字符的形式 并调用接口执行操作。
下面放一些存储excel至新建数据库的例子作为参考: 此处是调用dataframe的to_sql进行操作 需要注意的是encoding='gbk'的中文转化问题.
写入数据库时 表单名字不需要提前创建。
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue May 7 15:40:23 2019@author: wenzhe.tian """from sqlalchemy import create_engine import pandas as pdhost = '127.0.0.1' port= 3306 db = 'beilixinyuan' user = 'root' password = 'twz1478963'engine = create_engine(str(r"mysql+mysqldb://%s:" + '%s' + "@%s/%s?charset=utf8") % (user, password, host, db))try: # df = pd.read_csv(r'D:\2PHEV_v3.csv',encoding='gbk') # 读取 table='sale_phev'sql = "SELECT * FROM "+'%s' %(table)df=pd.read_sql(sql,con=engine) # 写入 # df.to_sql('sale_ev', con=engine, if_exists='append', index=False) except Exception as e:print(e.message)# 导出方法2 #''' #WHERE A and/or B between in(A,B) #% 表示多个字值,_ 下划线表示一个字符; #M% : 为能配符,正则表达式,表示的意思为模糊查询信息为 M 开头的。 #%M% : 表示查询包含M的所有内容。 #%M_ : 表示查询以M在倒数第二位的所有内容 #''' # # # import MySQLdb import pandas as pd # 打开数据库连接 db = MySQLdb.connect("localhost", "root", "twz1478963", "beilixinyuan", charset='utf8' ) # 使用cursor()方法获取操作游标 cursor = db.cursor(cursorclass=MySQLdb.cursors.DictCursor)sql = "SELECT * FROM sale_ev"# DELETE FROM EMPLOYEE WHERE AGE <20 try:# 执行SQL语句 cursor.execute(sql)# 获取所有记录列表results = cursor.fetchall()pd.read_sql(sql,con=engine)except:print ("Error: unable to fecth data")h=list(results) df=pd.DataFrame(h) del results del h