python3.6 使用 pymysql 连接 Mysql 数据库及 简单的增删改查操作
Python的pandas包对表格化的数据处理能力很强,而SQL数据库的数据就是以表格的形式储存,因此经常将sql数据库里的数据直接读取为dataframe,分析操作以后再将dataframe存到sql数据库中。而pandas中的read_sql和to_sql函数就可以很方便得从sql数据库中读写数据。
最近在尝试 Python Web方面的开发尝试,框架使用的是Django,但是在读取数据库并页面展示的时候,出现了中文编码的问题。
https://github.com/SeafyLiang/Python_study
工作中最近常用到pandas做数据处理和分析,特意总结了以下常用内容。 pandas常用速查 引入依赖 # 导入模块 import pymysql import pandas as pd import numpy as np import time # 数据库 from sqlalchemy import create_engine # 可视化 import matplotlib.pyplot as plt # 如果你的设备是配备Retina屏幕的mac,可以在jupyter notebook中,使用下
读取数据 使用 pd 的 read_sql 读取数据 import pymysql import pandas as pd self.conn = pymysql.connect(host=host, user=user, password=pass, db=db, charset='utf8') sql = 'select * from table_name' df = pd.read_sql(sql, con=self.conn) 空值空格处理 处理空值以及空格使用 pd 的 strip 方法以及
上篇博文是初用c/c++扩展Python,只是简单的举个例子,有兴趣的可以去上篇博文里看看那个例子的代码,代码如下:
本案例适合作为大数据专业数据采集课程的配套教学案例。通过本案例,能够达到以下教学效果:
本文中记录Pandas操作技巧,包含: 导入数据 导出数据 查看、检查数据 数据选取 数据清洗 数据处理:Filter、Sort和GroupBy 数据合并 常识 # 导入pandas import pandas as pd # axis参数:0代表行,1代表列 导入数据 pd.read_csv(filename) # 从CSV文件导入数据 pd.read_table(filename) # 从限定分隔符的文本文件导入数据 pd.read_excel(filename) # 从Excel文件导入数据
{, [@params =] N’@parameter_name data_type [,…n]’ }
当索引字段 `phone` 为字符串类型时,字符串查询时候使用了索引`idx_phone`,而数值类型查询时候竟无法使用索引`idx_phone`。
说明:本博文内容 由https://github.com/datawhalechina/wonderful-sql参考资料 整合而成。
本文翻译自文章: Pandas Cheat Sheet - Python for Data Science,同时添加了部分注解。 对于数据科学家,无论是数据分析还是数据挖掘来说,Pandas是一个非常重要的Python包。它不仅提供了很多方法,使得数据处理非常简单,同时在数据处理速度上也做了很多优化,使得和Python内置方法相比时有了很大的优势。 如果你想学习Pandas,建议先看两个网站。 (1)官网: Python Data Analysis Library (2)十分钟入门Pandas: 10 Mi
这篇文章虽然篇幅有点长,但这不并是一篇关于Python异常的全面介绍的文章,只是在学习Python异常后的一篇笔记式的记录和平时写代码过程中遇到异常记录性的文章。
execute相信大家都用的用熟了,简写为exec,除了用来执行存储过程,一般都用来执行动态Sql
有段时间没有使用python了,对它的语法有点生疏,花了几个小时熟悉,期间发现很多小细节不清楚。为了下次能快速上手,避免重复犯错,我将python使用过程中的一些问题在这篇博文中记录小结一下,主要内容涉及到python操作mysql数据库,python发送http请求,解析txt文本,解析JSON字符串,crontab执行python脚本,等等。(注:我用的是python2.7版本)
Josh Devlin 2017年2月21日 Pandas可以说是数据科学最重要的Python包。 它不仅提供了很多方法和函数,使得处理数据更容易;而且它已经优化了运行速度,与使用Python的内置函数进行数值数据处理相比,这是一个显著的优势。 刚开始学习pandas时要记住所有常用的函数和方法显然是有困难的,所以在Dataquest(https://www.dataquest.io/)我们主张查找pandas参考资料(http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stab
python2.x版本的字符编码有时让人很头疼,遇到问题,网上方法可以解决错误,但对原理还是一知半解,本文主要介绍 python 中字符串处理的原理,附带解决 json 文件输出时,显示中文而非 unicode 问题。首先简要介绍字符串编码的历史,其次,讲解 python 对于字符串的处理,及编码的检测与转换,最后,介绍 python 爬虫采取的 json 数据存入文件时中文输出的问题。 参考书籍:Python网络爬虫从入门到实践 by唐松
pandas的操作上千种,但对于数据分析的使用掌握常用的操作就可以应付了,更多的操作可以参考pandas官网。
我在使用 Python 之前,做数据分析工作的流程,一般是先打开数据库客户端,然后运行一段写好的 SQL 语句,把数据查询出来,然后再把数据复制到 Excel 中并制作报表。
bytes实例包含的是原始数据,即8位的无符号值(通常按照ASCII编码标准来显示)。
-h Display this usage message
网上提供了大部分的解决方法是修改数据库配置,但是数据库如果使用连接池,无法保证其他连接时不指定utf-8,所以避免不了其他连接污染连接池。这里给出另一种解决方法,过滤掉特殊字符。
在freebuf上莫名地被喷,可能是因为被喷让人气上来了,最后得到的金币比前一篇文章更多。塞翁失马,焉知非福?
所有程序员都必须编写代码来对项目或数据进行排序。排序对于应用程序中的用户体验至关重要,无论是按时间戳对用户的最新活动进行排序,还是按姓氏的字母顺序放置电子邮件收件人列表。Python的排序功能提供了强大的功能,可以在粒度级别进行基本排序或自定义排序。
在网页爬取的时候,有时候会使用scrapy.FormRequest向目标网站提交数据(表单提交)。参照scrapy官方文档的标准写法是:
在微信公众号「极客起源」中输入595586,可学习全部的《Python高效编程之88条军规》系列文章。
今天给大家再次分享一篇硬核内容,那就是黑客常用的SQL注入绕过技术,还是那句话:我们学渗透技术不是为了攻击别人的系统,而是了解黑客常用的渗透技能,以此来修复我们自己系统中的漏洞,使我们的系统更加健壮,更加安全。
解析:as是起别名的意思。FROM Customers是哪一个表.select 是查询操作.ASCII(name)是查询name这个字段第一个字母的 ASCII 码.1的ASCII是49没错.
几乎Python中的每个对象都有附加的函数,称作方法,可以用来访问对象的内容。可以用下面的语句调用:
在本节中,我将概述基本的Python概念和语言机制。在下一章,我将详细介绍Python的数据结构、函数和其它内建工具。
ES6 改变了这种行为。若 RegExp 构造函数第一个参数是一个正则对象,那么可以使用第二个参数指定修饰符。
背景 公司有一个数据处理线,上面的数据经过不同环境处理,然后上线到正式库。其中一个环节需要将数据进行处理然后导入到另外一个库(Sql Server)。这个处理的程序是老大用python写的,处理完后进
在上一章节中,介绍了SQL注入的原理以及注入过程中的一些函数,但是具体的如何注入,常见的注入类型,没有进行介绍,这一章节我想对常见的注入类型进行一个了解,能够自己进行注入测试。
floor和group by配合使用group by的key唯一性和编码顺序导致二次执行产生不同大的key
如果我们自己编写从URL中分析和提取元素的代码,那么有可能会比较痛苦和麻烦。程序员作为这个社会中最“懒”的群体之一,无休止的重复造轮子必然是令人难以容忍的,所以大多数浏览器的标准库中都已经内置了URL对象。
但我发现,这个下载的文件有两个工作簿(Sheet),第一个Sheet叫做Overall,第二个Sheet叫做Result。我们需要的数据在Result这个工作簿中。那么,在使用Pandas读取时,需要这样写代码:
本文章产生的缘由是因为专业老师,让我给本专业的同学讲一哈SQL注入和XSS入门,也就是本文的入门篇,讲完两节课后,发现自己对于SQL注入的理解也就仅仅局限于入门,于是有了进阶章节的产生。
聚合函数对一组值执行计算,并返回单个值。除了 COUNT 以外,聚合函数都会忽略空值。聚合函数经常与 SELECT 语句的 GROUP BY 子句一起使用。
记得刚接触Python的时候,一条简单的语句在执行的时候却总能遇到报错。然后各种艰难的复查发现可能是循环语句缺少冒号啊、用了中文的标点符号啊、引号/括号等少了一个或者无法匹配啊、函数方法或变量名拼写错误啊等等。
江湖上流传着这么一句话——分析不识潘大师(PANDAS),纵是老手也枉然。 Pandas是基于Numpy的专业数据分析工具,可以灵活高效的处理各种数据集,也是我们后期分析案例的神器。它提供了两种类型的数据结构,分别是DataFrame和Series,我们可以简单粗暴的把DataFrame理解为Excel里面的一张表,而Series就是表中的某一列,后面学习和用到的所有Pandas骚操作,都是基于这些表和列进行的操作(关于Pandas和Excel的形象关系,这里推荐我的好朋友张俊红写的《对比EXCEL,轻松学习Python数据分析》)。 这里有一点需要强调,Pandas和Excel、SQL相比,只是调用和处理数据的方式变了,核心都是对源数据进行一系列的处理,在正式处理之前,更重要的是谋定而后动,明确分析的意义,理清分析思路之后再处理和分析数据,往往事半功倍。
pandas是python数据分析中一个很重要的包; 在学习过程中我们需要预备的知识点有:DataFrame、Series、NumPy、NaN/None;
动态sql语句基本语法 1 :普通SQL语句可以用Exec执行 Select * from tableName Exec(‘select * from tableName’) Exec sp_executesql N’select * from tableName’ — 请注意字符串前一定要加N
当我们的程序涉及到数据库相关操作时,我们一般都会这么做: 创建数据库,设计表结构和字段 使用 MySQLdb 来连接数据库,并编写数据访问层代码 业务逻辑层去调用数据访问层执行数据库操作 import MySQLdb def GetList(sql): db = MySQLdb.connect(user='root', db='website', passwd='1234', host='localhost') cursor = db.cursor() cursor.execut
SQL注入是因为后台SQL语句拼接了用户的输入,而且Web应用程序对用户输入数据的合法性没有判断和过滤,前端传入后端的参数是攻击者可控的,攻击者可以通过构造不同的SQL语句来实现对数据库的任意操作。比如查询、删除,增加,修改数据等等,如果数据库的用户权限足够大,还可以对操作系统执行操作。
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什么是异常? 异常即是一个事件,该事件会在程序执行过程中发生,影响了程序的正常执行。一般情况下,在Python无法正常处理程序时就会发生一个异常。 异常是Python对象,表示一个错误。当Python脚本发生异常时我们需要捕获处理它,否则程序会终止执行。 python提供了两个非常重要的功能来处理python程序在运行中出现的异常和错误。你可以使用该功能来调试python程序。 异常处理: 本站Python教程会具体介绍。 断言(Assertions):本站Python教程会具体介绍。 Python标准
SUBSTR(str,start,len) 返回start开始,长度为len的字符串。注意:字符串起始位置为1。
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