python導出資料庫
python項目中從介面獲取數據並存入本地資料庫
首先用postman測試介面
根據請求方式將數據存入資料庫中
首先用postman測試介面
通過url，選擇相應的請求方式，頭部，數據格式，點擊send看能否獲取數據
根據請求方式將數據存入資料庫中
下面是post請求方式def get() URL = '' HEADERS = {'Content-Type': 'application/json'} JSON = {} response = request.post(URL,headers=HEADERS,json=JSON) #json.loads()用於將str類型的數據轉成dict jsondata = json.load(response.txt) for i in jsondata: date1 = i[data] type1 = i[type] ... #拼接sql語句 sql="" conn=MySQLdb.connect(host="localhost",user="root",passwd="sa",db="mytable") cursor=conn.cursor() ursor.execute(sql)
② 如何用Python讀取EXCEL導入資料庫
在公司作為數據分析師，每天面對的是從報表系統下載的大量Excel文件，這些文件需要被導入資料庫，以供分析和決策。面對數據量大、下載限制以及報表系統不穩定導致的數據重刷，手動操作顯得既費時又費力。因此，編寫Python腳本自動化這個流程成為了一項重要任務。
### 解決過程
首先，確保你的Python環境中安裝了必要的庫：`pandas`用於Excel文件的讀取，`os`用於處理文件路徑，以及`pymysql`用於資料庫連接。
#### 1. 資料庫連接建立
創建資料庫引擎，使用`pymysql`連接到資料庫。這里的關鍵是`if_exists`參數，用於定義如果資料庫表已存在時的處理方式。可以選擇追加`'append'`或覆蓋`'replace'`數據。
#### 2. Excel文件讀取
`pandas`庫中的`read_excel`和`read_csv`函數被用來讀取Excel和CSV文件。路徑管理需注意文件路徑的格式，確保路徑前有`\`符號。
#### 3. 數據導入資料庫
將讀取到的數據通過資料庫引擎進行導入，確保數據格式與資料庫表欄位相匹配。
### 延伸擴展
#### 多個文件讀取合並
使用文件夾遍歷讀取多個Excel文件，通過`concat`函數將數據合並，適用於多個數據表批量導入。
#### 大文件批量存入
對於大文件，採用批量導入方式，提高效率。結合`tqdm`庫中的`notebook`模塊，可以實現進度條可視化，方便監控導入進度。
#### 多個不同表格讀取導入
利用字典的特性，將不同表格數據與對應的表名關聯，簡化導入過程。
### 常見問題解決
#### 讀取CSV文件時的編碼錯誤
遇到編碼問題時，可以嘗試使用`utf-8`和`gbk`兩種編碼方式讀取文件，通過查看文件編碼並調整以解決。
#### 數據導入資料庫失敗
導入失敗通常與數據格式不匹配有關。檢查Python讀取的數據類型是否與資料庫欄位類型一致，以及欄位長度是否匹配源數據。
### 總結
掌握上述方法後，可以實現自動化讀取並導入Excel文件至資料庫，大幅提升工作效率。通過設置定時任務，可以實現自動化流程，節省手動操作時間。實踐這些技巧，讓你的工作更加高效，體驗自動化帶來的便捷。
③ Python讀取MySQL資料庫基本操作
Python通過pymysql庫進行MySQL資料庫的基本操作實例演示如下：
首先，確保已安裝必要的庫，如pymysql。使用以下語法創建資料庫連接：
engine = create_engine('mysql+pymysql://用戶名:密碼@伺服器地址:3306/資料庫名')
接下來，我們進行數據表查詢和操作。例如，查詢"期權的基本信息"和"期權的風險指標"兩個表:
- 從"option_inf"表中篩選"證券名稱"列。
- 從"option_risk"表中篩選Gamma為0的行，以及Delta大於0.5且Gamma不為0的數據。
對數據進行排序，如對"option_risk"表按"收盤價"升序，"Delta"和"證券代碼"降序。
執行連接操作，包括內連接（交集）、並集、左連接和右連接，以獲取所需信息。
在"option_merge"數據框中，進行基礎操作，如修改"行權方式"和"交割方式"，添加、刪除行和列，以及重新組織數據。
將修改後的option_merge數據框寫入資料庫。在使用資料庫軟體（如DBeaver或Navicat）時，確保表格式為utf8以支持中文字元。經過調整後，重新運行寫入代碼。
操作成功後，資料庫中應可見新增和修改的數據。為了避免命名規范問題，建議使用英文命名。
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