


Keajaiban operasi pangkalan data Python: gunakan kod untuk membuat tarian data
pythonSebagai bahasa pengaturcaraan termaju, ia mempunyai kelebihan unik dalam pemprosesan data. Ia menyediakan pelbagai modul pangkalan data terbina dalam, seperti Mysqldb, psycopg2, dll., yang boleh menyambung dengan mudah ke pelbagai pangkalan data. Pada masa yang sama, Python juga menyokong pelbagai ORMrangka kerja, seperti sqlAlchemy, peewee, dll., yang boleh memudahkan lagi kod operasi pangkalan data.
Untuk melaksanakan operasi pangkalan data Python, anda perlu mengimport modul pangkalan data yang sepadan terlebih dahulu. Contohnya, untuk menyambung ke pangkalan data mysql, anda boleh menggunakan kod berikut:
import MySQLdb # 创建数据库连接 conn = MySQLdb.connect(host="localhost", user="root", passwd="passWord", db="test")
Selepas menyambung ke pangkalan data, anda boleh melakukan pelbagai operasi pada pangkalan data. Contohnya, untuk menanyakan data, anda boleh menggunakan kod berikut:
# 创建游标 cursor = conn.cursor() # 执行查询语句 cursor.execute("SELECT * FROM users") # 获取查询结果 results = cursor.fetchall() # 打印查询结果 for result in results: print(result)
Untuk mengemas kini data, anda boleh menggunakan kod berikut:
# 更新数据 cursor.execute("UPDATE users SET name = "John" WHERE id = 1") # 提交更改 conn.commit()
Untuk memadam data, anda boleh menggunakan kod berikut:
# 删除数据 cursor.execute("DELETE FROM users WHERE id = 2") # 提交更改 conn.commit()
Dengan kod di atas, kami boleh membuat pertanyaan, mengemas kini dan memadam pangkalan data dengan mudah.
Keajaiban operasi pangkalan data Python juga terletak pada kebolehskalaannya yang berkuasa. Kami boleh melanjutkan keupayaan operasi pangkalan data Python melalui perpustakaan pihak ketiga. Contohnya, anda boleh menggunakan perpustakaan pandas untuk memproses data dalam pangkalan data dengan cekap, dan anda boleh menggunakan perpustakaan scikit-learn untuk melaksanakan analisis pembelajaran mesin pada data.
Keajaiban operasi pangkalan data Python menjadikan data lebih jelas. Kami boleh memanipulasi data dengan mudah melalui kod Python dan menjadikan data berfungsi untuk kami. Ini menjadikan Python sebagai alat yang amat diperlukan dalam bidang seperti sains data dan mesin pembelajaran.
Akhir sekali, mari kita gunakan sekeping kod untuk merumuskankeajaiban operasi pangkalan data Python:
import MySQLdb # 连接数据库 conn = MySQLdb.connect(host="localhost", user="root", passwd="password", db="test") # 创建游标 cursor = conn.cursor() # 执行查询语句 cursor.execute("SELECT * FROM users") # 获取查询结果 results = cursor.fetchall() # 打印查询结果 for result in results: print(result) # 更新数据 cursor.execute("UPDATE users SET name = "John" WHERE id = 1") # 提交更改 conn.commit() # 删除数据 cursor.execute("DELETE FROM users WHERE id = 2") # 提交更改 conn.commit()
Kod ini menunjukkan cara menyambung ke pangkalan data, data pertanyaan, mengemas kini data dan memadam data. Dengan langkah mudah ini, kita boleh memanipulasi data dalam pangkalan data dengan mudah.
Atas ialah kandungan terperinci Keajaiban operasi pangkalan data Python: gunakan kod untuk membuat tarian data. 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
