


TableSavvy ( PERISIAN PENGURUSAN PANGKALAN DATA MYSQL )
TableSavvy ialah aplikasi Python mesra pengguna yang direka untuk pengurusan mudah dan visualisasi jadual pangkalan data. Dibina dengan PyQt5 dan MySQL, TableSavvy menyediakan antara muka grafik intuitif untuk menyambung ke pangkalan data MySQL, melihat jadual dan mengurus data dengan lancar. Alat ini sesuai untuk pentadbir pangkalan data, pembangun dan sesiapa sahaja yang memerlukan cara yang cekap untuk berinteraksi dengan jadual pangkalan data mereka.
Ciri-ciri
- Sambungan Pangkalan Data Mudah: Sambung ke pangkalan data MySQL dengan antara muka yang mudah. Hanya masukkan hos, nama pengguna, kata laluan dan nama pangkalan data anda.
- Pengurusan Jadual: Lihat dan pilih jadual daripada pangkalan data yang disambungkan.
- Penggambaran Data: Muatkan dan paparkan data jadual dalam paparan jadual yang bersih dan teratur.
- Maklumat Lajur: Lihat nama lajur dan struktur untuk jadual yang dipilih.
- Maklum Balas Kemajuan: Maklum balas visual status sambungan melalui bar kemajuan.
- Pengendalian Ralat: Makluman tentang kegagalan sambungan dengan mesej ralat.
Pemasangan
- Klon Repositori
git clone https://github.com/yourusername/TableSavvy.git
- Navigasi ke Direktori Projek
cd TableSavvy
- Pasang Ketergantungan
Pastikan anda telah memasang Python, kemudian pasang pakej yang diperlukan menggunakan pip:
pip install -r requirements.txt
Fail requirements.txt hendaklah mengandungi:
PyQt5 mysql-connector-python
Penggunaan
- Jalankan Aplikasi
python main.py
- Sambung ke Pangkalan Data
- Masukkan hos, nama pengguna, kata laluan dan nama pangkalan data dalam medan masing-masing.
- Klik pada butang "Sambung" untuk mewujudkan sambungan.
- Urus Jadual
- Setelah disambungkan, pilih jadual daripada menu lungsur untuk melihat lajur dan datanya.
Gambaran Keseluruhan Kod
main.py
Fail aplikasi utama menggunakan PyQt5 untuk mencipta antara muka grafik untuk berinteraksi dengan pangkalan data MySQL.
- DatabaseViewer: Kelas widget utama mengendalikan UI dan operasi pangkalan data.
- connect_to_database(): Memulakan proses sambungan dan mengemas kini UI berdasarkan status sambungan.
- load_tables(): Mengambil dan memaparkan jadual pangkalan data.
- load_columns(): Mengambil dan menunjukkan lajur jadual yang dipilih.
- load_data(): Memuatkan dan memaparkan data daripada jadual yang dipilih.
db_connector.py
Mengendalikan sambungan pangkalan data MySQL dan pertanyaan.
- sambung(hos, pengguna, kata laluan, pangkalan data): Menyambung ke pangkalan data MySQL.
- get_tables(): Mendapatkan semula semua jadual daripada pangkalan data.
- get_columns(table_name): Mendapatkan semula maklumat lajur untuk jadual yang ditentukan.
- disconnect(): Menutup sambungan pangkalan data.
Menyumbang
- Fork repositori.
- Buat cawangan ciri (git checkout -b feature-branch).
- Serahkan perubahan anda (git commit -am 'Tambah ciri baharu').
- Tekan ke cawangan (cawangan ciri asal tolak git).
- Buka Permintaan Tarik.
Kenalan
Untuk sebarang isu atau cadangan, sila buka isu pada repositori GitHub atau hubungi mayankchawdhari@gmail.com.
Atas ialah kandungan terperinci TableSavvy ( PERISIAN PENGURUSAN PANGKALAN DATA MYSQL ). Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
