python导出数据库
python项目中从接口获取数据并存入本地数据库
首先用postman测试接口
根据请求方式将数据存入数据库中
首先用postman测试接口
通过url，选择相应的请求方式，头部，数据格式，点击send看能否获取数据
根据请求方式将数据存入数据库中
下面是post请求方式def get() URL = '' HEADERS = {'Content-Type': 'application/json'} JSON = {} response = request.post(URL,headers=HEADERS,json=JSON) #json.loads()用于将str类型的数据转成dict jsondata = json.load(response.txt) for i in jsondata: date1 = i[data] type1 = i[type] ... #拼接sql语句 sql="" conn=MySQLdb.connect(host="localhost",user="root",passwd="sa",db="mytable") cursor=conn.cursor() ursor.execute(sql)
② 如何用Python读取EXCEL导入数据库
在公司作为数据分析师，每天面对的是从报表系统下载的大量Excel文件，这些文件需要被导入数据库，以供分析和决策。面对数据量大、下载限制以及报表系统不稳定导致的数据重刷，手动操作显得既费时又费力。因此，编写Python脚本自动化这个流程成为了一项重要任务。
### 解决过程
首先，确保你的Python环境中安装了必要的库：`pandas`用于Excel文件的读取，`os`用于处理文件路径，以及`pymysql`用于数据库连接。
#### 1. 数据库连接建立
创建数据库引擎，使用`pymysql`连接到数据库。这里的关键是`if_exists`参数，用于定义如果数据库表已存在时的处理方式。可以选择追加`'append'`或覆盖`'replace'`数据。
#### 2. Excel文件读取
`pandas`库中的`read_excel`和`read_csv`函数被用来读取Excel和CSV文件。路径管理需注意文件路径的格式，确保路径前有`\`符号。
#### 3. 数据导入数据库
将读取到的数据通过数据库引擎进行导入，确保数据格式与数据库表字段相匹配。
### 延伸扩展
#### 多个文件读取合并
使用文件夹遍历读取多个Excel文件，通过`concat`函数将数据合并，适用于多个数据表批量导入。
#### 大文件批量存入
对于大文件，采用批量导入方式，提高效率。结合`tqdm`库中的`notebook`模块，可以实现进度条可视化，方便监控导入进度。
#### 多个不同表格读取导入
利用字典的特性，将不同表格数据与对应的表名关联，简化导入过程。
### 常见问题解决
#### 读取CSV文件时的编码错误
遇到编码问题时，可以尝试使用`utf-8`和`gbk`两种编码方式读取文件，通过查看文件编码并调整以解决。
#### 数据导入数据库失败
导入失败通常与数据格式不匹配有关。检查Python读取的数据类型是否与数据库字段类型一致，以及字段长度是否匹配源数据。
### 总结
掌握上述方法后，可以实现自动化读取并导入Excel文件至数据库，大幅提升工作效率。通过设置定时任务，可以实现自动化流程，节省手动操作时间。实践这些技巧，让你的工作更加高效，体验自动化带来的便捷。
③ Python读取MySQL数据库基本操作
Python通过pymysql库进行MySQL数据库的基本操作实例演示如下：
首先，确保已安装必要的库，如pymysql。使用以下语法创建数据库连接：
engine = create_engine('mysql+pymysql://用户名:密码@服务器地址:3306/数据库名')
接下来，我们进行数据表查询和操作。例如，查询"期权的基本信息"和"期权的风险指标"两个表:
- 从"option_inf"表中筛选"证券名称"列。
- 从"option_risk"表中筛选Gamma为0的行，以及Delta大于0.5且Gamma不为0的数据。
对数据进行排序，如对"option_risk"表按"收盘价"升序，"Delta"和"证券代码"降序。
执行连接操作，包括内连接（交集）、并集、左连接和右连接，以获取所需信息。
在"option_merge"数据框中，进行基础操作，如修改"行权方式"和"交割方式"，添加、删除行和列，以及重新组织数据。
将修改后的option_merge数据框写入数据库。在使用数据库软件（如DBeaver或Navicat）时，确保表格式为utf8以支持中文字符。经过调整后，重新运行写入代码。
操作成功后，数据库中应可见新增和修改的数据。为了避免命名规范问题，建议使用英文命名。
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