python读取数据库数据

① 请问：如何利用python从数据库中读入一个日期数值，赋值给一个变量

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

importMysqldb

#打开数据库连接
db=MySQLdb.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB")

#使用cursor()方法获取操作游标
cursor=db.cursor()

#使用execute方法执行SQL语句
cursor.execute("SELECTDATE_FORMAT(NOW(),'%Y-%m-%d')")

#使用fetchone()方法获取一条数据
date_now=cursor.fetchone()

print"Datenow:%s"%date_now

#关闭数据库连接
db.close()

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 如何使用Python操作mysql数据库数据(基础)

利用Python操作MySQL数据库数据，采用函数读取方式效率最高。具体步骤如下：

首先，确保已安装pymysql包。在终端中输入安装命令，显示版本信息表示安装完成。接着，通过import导入该包，并引入create_engine函数。

接着，建立连接至MySQL数据库。需要准备数据库环境，包含用户名、密码，并利用navicat等工具查看连接和数据库信息。

使用pandas的pd.read_sql函数读取数据至DataFrame数据框。注意，可能会遇到系统错误，这通常与连接问题有关，需在SQL中进行排查。使用python查看数据集信息。

编写函数以高效读取数据，简化代码流程。函数名和具体实现可根据个人需求设定，只需在需要读取数据时调用即可。

完成数据读取后，利用pandas的to_sql函数将数据保存回数据库。若从Excel文件读取数据，将其导入Python，通过to_sql将数据保存至数据库。确保连接对象（con）已建立，且设置index=False以避免生成索引。

最后，在数据库可视化工具如navicat中检查数据是否成功保存。至此，数据从Excel文件读取至Python，并最终存储至数据库的过程完成。

④ 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：

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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