python讀取資料庫數據

① 請問：如何利用python從資料庫中讀入一個日期數值，賦值給一個變數

#!/usr/bin/python
#-*-coding:UTF-8-*-

importMysqldb

#打開資料庫連接
db=MySQLdb.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB")

#使用cursor()方法獲取操作游標
cursor=db.cursor()

#使用execute方法執行SQL語句
cursor.execute("SELECTDATE_FORMAT(NOW(),'%Y-%m-%d')")

#使用fetchone()方法獲取一條數據
date_now=cursor.fetchone()

print"Datenow:%s"%date_now

#關閉資料庫連接
db.close()

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 如何使用Python操作mysql資料庫數據(基礎)

利用Python操作MySQL資料庫數據，採用函數讀取方式效率最高。具體步驟如下：

首先，確保已安裝pymysql包。在終端中輸入安裝命令，顯示版本信息表示安裝完成。接著，通過import導入該包，並引入create_engine函數。

接著，建立連接至MySQL資料庫。需要准備資料庫環境，包含用戶名、密碼，並利用navicat等工具查看連接和資料庫信息。

使用pandas的pd.read_sql函數讀取數據至DataFrame數據框。注意，可能會遇到系統錯誤，這通常與連接問題有關，需在SQL中進行排查。使用python查看數據集信息。

編寫函數以高效讀取數據，簡化代碼流程。函數名和具體實現可根據個人需求設定，只需在需要讀取數據時調用即可。

完成數據讀取後，利用pandas的to_sql函數將數據保存回資料庫。若從Excel文件讀取數據，將其導入Python，通過to_sql將數據保存至資料庫。確保連接對象（con）已建立，且設置index=False以避免生成索引。

最後，在資料庫可視化工具如navicat中檢查數據是否成功保存。至此，數據從Excel文件讀取至Python，並最終存儲至資料庫的過程完成。

④ 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：

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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