有序集合是给每个元素设置一个分数（score）作为排序的依据这一概念的集合，其也是不能有重复元素的。有序集合提供了获取指定分数和元素范围查询、计算成员排名等功能。
python可以使用MYSQLdb来操作数据库。 我们先来建数据库，其SQL语句如下： -- http://www.cnblogs.com/Colin-Cai -- 数据库名称为test create database test; use test; -- 生成表t create table t ( a int, b int); -- 插入数据 start transaction; insert into t(a,b) values (1,1000); insert into t(a,b) va
有时候，我们执行一条查询语句的时候，往往会得到N条返回结果，执行sql语句取出这些返回结果的接口(起始点)，就是游标。沿着这个游标，我们可以一次取出一行记录。
来源：Python中文社区 作者：weapon 本文长度为700字，建议阅读5分钟 本文介绍如何不利用第三方库，仅用python自带的标准库来构造一个决策树。 起步 熵的计算: 根据计算公式： 对应的
Python导数据的时候，需要在一个大表上读取很大的结果集。 如果用传统的方法，Python的内存会爆掉。因为无论是fetchone()还是fetchall()，都是把结果集读取到本地的。 解决的方法： conn = MySQLdb.connect(host='ip地址', user='用户名', passwd='密码', db='数据库名', port=3306, charset='utf8', cursorclass = cursors.SS
本文介绍了Python操作mysql，执行SQL语句，获取结果集，遍历结果集，取得某个字段，获取表字段名，将图片插入数据库，执行事务等各种代码实例和详细介绍。
專 欄 ❈ 作者：weapon，不会写程序的浴室麦霸不是好的神经科医生 ❈ 起步 本章介绍如何不利用第三方库，仅用python自带的标准库来构造一个决策树。 熵的计算公式: 对应的 python 代码
起步 本章介绍如何不利用第三方库，仅用python自带的标准库来构造一个决策树。 熵的计算公式: 📷 对应的python代码: 📷 条件熵的计算 根据计算方法： 📷 对应的python代码: 📷 其中参数future_list是某一特征向量组成的列表，result_list是label列表。 信息增益 根据信息增益的计算方法： 对应的python代码: 📷 .. 定义决策树的节点 作为树的节点，要有左子树和右子树是必不可少的，除此之外还需要其他信息: 📷 树的节点会有两种状态，叶子节点中results属性将
mysqldb是python操作mysql数据库的一个库．mysql的几乎所有的操作都可以实现。
来源：Python中文社区 作者：weapon 本文长度为700字，建议阅读5分钟 本文介绍如何不利用第三方库，仅用python自带的标准库来构造一个决策树。 📷 起步 熵的计算: 根据计算公式： 对应的 python 代码: 📷 条件熵的计算: 根据计算方法： 对应的 python 代码: 📷 其中参数 future_list 是某一特征向量组成的列表，result_list 是 label 列表。 信息增益： 根据信息增益的计算方法： 对应的python代码: 定义决策树的节点 作为树的节点，要有左子树
用户可以用SQL语句逐一从游标中获取记录，并赋给主变量，交由python进一步处理，一组主变量一次只能存放一条记录
之前的工作干的腻歪了，这个月我换了新的工作，从数据开发领域转到了数据安全领域，还有很多东西需要学习，忙于新工作上的事情，很久没有更新了，其实根本的原因还是懒惰，后面将会有所改善。
pymysql是python3.x版本用来操作mysql数据库的一个模块，其实和python2.7中的MySQLdb模块的作用和操作语法都是一模一样的。
host，连接的数据库服务器主机名，默认为本地主机(localhost)。 user，连接数据库的用户名，默认为当前用户。 passwd，连接密码，没有默认值。 db，连接的数据库名，没有默认值。 conv，将文字映射到Python类型的字典。 MySQLdb.converters.conversions cursorclass，cursor()使用的种类，默认值为MySQLdb.cursors.Cursor。 compress，启用协议压缩功能。 named_pipe，在windows中，与一个命名管道相连接。 init_command，一旦连接建立，就为数据库服务器指定一条语句来运行。 read_default_file，使用指定的MySQL配置文件。 read_default_group，读取的默认组。 unix_socket，在unix中，连接使用的套接字，默认使用TCP。 port，指定数据库服务器的连接端口，默认是3306。
filter()返回的是一个结果集，如果你确定你要返回的是一条结果，那么就可以使用get() 例如
下载地址：https://pypi.python.org/pypi/MySQL-python/1.2.5
本文主要针对于Linux环境讲解，读者如果使用的是Windows，遇到问题可以一起交流。
Redis和MySQL都是非常流行的开源数据库，各自有其独特的用途和优点。Redis是一个基于内存的键值存储系统，适用于缓存和高速读取操作。而MySQL是一种关系型数据库管理系统，适用于数据存储和复杂查询操作。在某些情况下，将两个数据库集成在一起可以实现更强大的功能。
虽然基于命令行+文本编辑可以完成python程序开发，并熟悉操作系统下的命令操作。但是基于集成开发环境的开发能够更有效率。因此选择一个适合的集成开发工具是重要的。最开始的时间也是从命令行+文本编辑来进行开发，这样可以熟悉基本的命令操作。之后本人尝试使用了eclipse+pyDev，pycharm。相对来说，pycharm更加简单。
Python中常用的数据存储的方式有：pickle模块，shelve模块，MySQL数据库，MongoDB数据库，SQLite轻量数据库，Excel表格存储等等。
以上就是python执行数据库的查询操作，希望对大家有所帮助。更多Python学习指路：python基础教程
http://sourceforge.net/projects/mysql-python
下载地址：http://pypi.python.org/simple/MySQL-python/
······python连接数据库······ ···pymysql.Connect() ········ ·参数说明 host(str): · ·MySQL服务器地址 port(int): · ·MySQL服务器端口号 user(str): · ·用户名 passwd(str): · ·密码 db(str): · ·数据库名称 charset(str): · ·连接编码 connection · ·对象支持的方法 cursor() · ·使用该连接创建并返回游标 · ·提交当前事务 commit() · ·回滚当前事务 rollback() · ·关闭连接 close() · ·对象支持的方法 cursor · ·执行一个数据库的查询命令 execute(op)· ·取得结果集的下一行 fetchone() · ·获取结果集的下几行 fetchmany(size) · ·获取结果集中的所有行 fetchall() · ·返回数据条数或影响行数 rowcount() · ·关闭游标对象 close() · ····················
大家如果是做后端开发的，想必都实现过列表查询的接口，当然有的查询条件很简单，一条 SQL 就搞定了。
程序运行的时候，数据都是在内存中的。当程序终止的时候，通常都需要将数据保存到磁盘上，无论是保存到本地磁盘，还是通过网络保存到服务器上，最终都会将数据写入磁盘文件。
http://sourceforge.net/projects/mysql-python/ 下载，在安装是要先安装setuptools，然后在下载文件目录下，修改mysite.cfg,指定本地mysql的mysql-config文件的路径
本 PostgreSQL 教程可帮助您快速了解 PostgreSQL。您将通过许多实际示例快速掌握 PostgreSQL，并将这些知识应用于使用 PostgreSQL 开发应用程序。
假设你在阅读一本包含数万页的巨幅小说，这就像数据库中的大型结果集。显然，你不可能立刻记住这本书的所有内容。这就像你的程序不可能一次性把大型结果集加载到内存中。那么，你怎么做呢？你可能会使用一个书签（游标）来追踪你当前阅读到了哪一页。
《代码大全》推荐先用伪代码来写框架，从最上层思考可以将抽象能力最大化，不会先陷入任何编程语言的实现细节中，通俗地说就是在蓝图层面解决问题。
其他对应的库可以有以下选择： mysqldb，oursql, PyMySQL, myconnpy 等，参考如下链接： http://dev.mysql.com/doc/connector-python/en/index.html http://packages.python.org/oursql/ https://github.com/petehunt/PyMySQL/ https://launchpad.net/myconnpy
Apache IoTDB v0.13.1 已经发布，此版本是 0.13.0 的 bug-fix 版，主要修复了对齐序列的相关读写异常，memtable 刷盘异常、重启异常等。同时进行了一些改进，如支持对结果集空值的过滤，通过 Session 根据模板创建时间序列等，支持 select 表达式中填写常量，C++ 写入接口避免排序的优化等。
SQLite是一种嵌入式数据库，它的数据库就是一个文件。由于SQLite本身是C写的，而且体积很小，所以，经常被集成到各种应用程序中，甚至在iOS和Android的App中都可以集成。Python就内置了SQLite3，所以，在Python中使用SQLite，不需要安装任何东西，直接使用。
在Python中，我们可以使用psycopg2库的fetchone()方法和fetchall()方法获取查询结果。fetchone()方法用于获取查询结果的一行，而fetchall()方法用于获取所有行的结果。
日常工作中一不小心就要操作MySQL这样的数据库，之前使用过的MySQL库包括pymysql、MySQLdb、sqlarchemy。虽然都可以使用并能满足日常的工作，但是当我遇到records之后，就开始犯起了“喜新厌旧”的老毛病了！
进行python与mysql的交互需要安装pymysql库，安装也很简单，常规的pip install pymysql就可以了。
客户端连接Hive需要使用HiveServer2。HiveServer2是HiveServer的重写版本，HiveServer不支持多个客户端的并发请求。当前HiveServer2是基于Thrift RPC实现的。它被设计用于为像JDBC、ODBC这样的开发API客户端提供更好的支持。Hive 0.11版本引入的HiveServer2。
集合（set）类型也是用来保存多个的字符串元素，但和列表类型不一样的是，集合中不允许有重复元素，并且集合中的元素是无序的，不能通过索引下标获取元素。一个集合最多可以存储 232−1 2^{32}-1 个元素。Redis除了支持集合内的增删改查，同时还支持多个集合取交集、并集、差集，合理地使用好集合类型，能在实际开发中解决很多实际问题。
https://leetcode-cn.com/problems/combination-sum
⽣成器最佳应⽤场景是：你不想同⼀时间将所有计算出来的⼤ 量结果集分配到内存当中，特别是结果集⾥还包含循环。
以上python脚本首先从test002中将数据查询出来，将结果集使用BCP写入tempData.csv文件中，然后再使用BCP将文件中的数据写入表test001中。此时可以看到test001中现在已经有数据了。
此时我们在二叉树：一入递归深似海，从此offer是路人中用递归的方式，实现了二叉树前中后序的遍历。
JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。它基于ECMAScript的一个子集。JSON采用完全独立于语言的文本格式，但是也使用了类似于C语言家族的习惯（包括C、C++、C#、Java、JavaScript、Perl、Python等）。这些特性使JSON成为理想的数据交换语言。易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成(一般用于提升网络传输速率)。
由于历史原因，Snowflake一直使用了JSON作为结果集（ResultSet）的序列化方式，引起了许多问题。首先，JSON的序列化/反序列化的成本实在是太高了：许多cpu cycle都被浪费在了字符串和其他数据类型之间的转换。 不仅仅是cpu，内存的消耗也是十分巨大的，尤其像是Java这样的语言，对内存的压力非常大。其次，使用JSON进行序列化，会导致某些数据类型（浮点数）的精度丢失。
首先确保最新的版本吧，python最让人头痛和无解的就是版本兼容性问题，不过既然选择了就不要怕麻烦，不断的纠错不断的尝试，在频繁的错误中提高自己。
callproc(self,procname,args):用来执行存储过程,接收的参数为存储过程名和参数列表,返回值为受影响的行数
SQLite是一款轻型的数据库，占用内存非常低，通常只需要几百K的内存就够用了。它将整个数据库，包括定义表、索引以及数据本身，做为一个单独的可跨平台的文件存储在主机中，并且支持 Python、Java、C# 等多种语言，目前的版本已经发展到了 SQLite3。
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