2023-11-26_17-34-03.jpg 同时我在Github发现了一个主题为 程序员工作中常见的英语词汇 的仓库 image.png 我打算把这些单词用碎片化时间记一下，于是写了个脚本，实现了一键导入...安装依赖包 pipenv install pandas openpyxl 在create_csv.py中写入以下代码 import os import glob import csv import...文件 df = pd.read_csv(csv_file) # 选择需要的列 df = df[['word', 'correct', 'meaning']] # 重命名列...'word': '单词(必传)', 'correct': '音标(默认不传)', 'meaning': '解释(默认不填)', }) # 将DataFrame...image.png image.png Excel生成后，记得用微软的Excel打开，并保存一下，才能被摸鱼单词识别 将Excel导入摸鱼单词 2023-11-26 17.28.32.gif 导入成功
本教程介绍了如何从CSV文件加载pandas DataFrame，如何从完整数据集中提取一些数据，然后使用SQLAlchemy将数据子集保存到SQLite数据库 。...四、将CSV导入pandas 原始数据位于CSV文件中，我们需要通过pandas DataFrame将其加载到内存中。 REPL准备执行代码，但是我们首先需要导入pandas库，以便可以使用它。...61048行数据，并仅切出与美国有关的行。...首先create_engine从sqlalchemy 库中导入函数。 使用导入的create_engine函数创建连接，然后connect在其上调用方法。...我们只是将数据从CSV导入到pandas DataFrame中，选择了该数据的一个子集，然后将其保存到关系数据库中。
一、场景一：数据不需要频繁的写入mysql 使用 navicat 工具的导入向导功能。支持多种文件格式，可以根据文件的字段自动建表，也可以在已有表中插入数据，非常快捷方便。...场景二：数据是增量的，需要自动化并频繁写入mysql 测试数据：csv 格式 ，大约 1200万行 import pandas as pd data = pd.read_csv('....方式二： pandas ➕ sqlalchemy：pandas需要引入sqlalchemy来支持sql，在sqlalchemy的支持下，它可以实现所有常见数据库类型的查询、更新等操作。...:3306/test01') data = pd.read_csv('....最全的三种将数据存入到 MySQL 数据库方法： 直接存，利用 navicat 的导入向导功能 Python pymysql Pandas sqlalchemy
模块安装 2.数据库PostgreSQL下载安装 3.PostgreSQL基本介绍使用 4.Pandas+SQLAlchemy将数据导入PostgreSQL 5.Python与各种数据库的交互代码实现...4、Pandas+SQLAlchemy将数据导入Postgre （1） Python操作代码 import pandas as pd import sqlalchemy as sa # 读取的CSV文件路径...= pd.read_csv(r_filepath) # 将 sale_date 转成 datetime 对象 csv_read['sale_date'] = pd.to_datetime(csv_read...['sale_date']) # 将数据存入数据库 csv_read.to_sql('real_estate', engine, if_exists='replace') print("完成") # 可能报错...csv_read.to_sql('real_estate', engine, if_exists='replace') pandas的to_sql函数，将数据（csv_read中的）直接存入postgresql
数据导出：Python-Records 可以非常方便地将查询结果导出为各种格式，包括 CSV，Excel，JSON 等。...首先，你需要导入 records 模块。...employees')# 遍历查询结果for row in rows: print(f"{row['name']} works as a {row['job_title']}.")在上述代码中，我们首先导入了...最后，我们遍历了查询结果，并打印出每个员工的姓名和职位。此外，我们还可以轻松地将查询结果导出为 JSON、CSV 或 Excel。...例如，我们可以使用以下代码将查询结果导出为 JSON：rows.export('json')或者，我们可以将查询结果导出为 CSV：rows.export('csv')常见问题安装问题：有时，你可能会在安装
一、基本知识概要 SQLAlchemy模块安装 数据库PostgreSQL下载安装 PostgreSQL基本介绍使用 Pandas+SQLAlchemy将数据导入PostgreSQL Python与各种数据库的交互代码实现...将数据导入Postgre （1） Python操作代码 import pandas as pd import sqlalchemy as sa \# 读取的CSV文件路径 r\_...\_read \= pd.read\_csv(r\_filepath) \# 将 sale\_date 转成 datetime 对象 csv\_read\['sale\_date'\] \= pd.to...\_datetime(csv\_read\['sale\_date'\]) \# 将数据存入数据库 csv\_read.to\_sql('real\_estate', engine, if\_exists...csv\_read.to\_sql('real\_estate', engine, if\_exists\='replace') pandas的to_sql函数，将数据（csv_read中的）直接存入postgresql
先看一下最常见的操作： 从数据库中select需要的字段（对数据简单聚合处理） 将查找的数据导出为本地文件（csv、txt、xlsx等） 通过pandas的read_excel(csv、txt)将本地文件转化成...python中的变量，并对数据进行相应的处理和分析 将处理好的数据通过pandas的to_excel(csv、txt)导出为本地文件 但是大家不觉得第二步很多余吗?...为什么还要先导出再导入,这个中间步骤纯属浪费时间啊,理想中的步骤应该是这样的 将mysql中的数据导入到python中 利用python处理分析数据 导出成excel报表 这么一看是不是感觉就舒服多了？...1.首先导入pandas和sqlalchemy 2.创建连接 3.编写sql代码,执行sql代码,获取返回的值 import pandas as pd import sqlalchemy engine...DataFrame格式 将tuple格式的cds变量转换为list，再通过pandas中的DataFrame()方法,将cds转化为DataFrame格式,并改好列名,赋值给weather变量名 输出weather
backref 和 back_populates 两个参数的区别 backref 只需要在 Parent 类中声明 children，Child.parent 会被动态创建。...123456@localhost:3306/web' engine = create_engine(DB_URI) Base.metadata.create_all(engine) # 将模型映射到数据库中...还有另外一种方法 从 sqlalcehmy.orm 中导入 backref方法 from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from...backref 和 back_populates 两个参数的区别 backref 只需要在 Parent 类中声明 children，Child.parent 会被动态创建。...123456@localhost:3306/web' engine = create_engine(DB_URI) Base.metadata.create_all(engine) # 将模型映射到数据库中
笔者习惯将一些常用的技术点梳理出来，下次用到可以轻松复制出来，节省不少精力，随着时间的积累，逐渐成型了一套技术集合。...1、数据导入 将数据导入到python的环境中相对比较简单，只是工作中些许细节，如果知道可以事半功倍： 1.1、导入Excel/csv文件： # 个人公众号：livandata import pandas...如果将第2行作为列名，则header=1； 如果将第2，3行作为列名，则header=[1,2]； 5） names=['a','b','c']如果要指定行名，则可以选用names参数： 6）...as sqla # 用sqlalchemy构建数据库链接engine con = sqla.create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306...如上即为数据的导入导出方法，笔者在分析过程中，将常用的一些方法整理出来，可能不是最全的，但却是高频使用的，如果有新的方法思路，欢迎大家沟通。
ORM(SQLAlchemy)会将类的实例关联到数据库表中的数据行，并翻译相关操作。...第一次数据库迁移 包含映射到User数据库模型的用户表的迁移存储库生成后，是时候创建第一次数据库迁移了。有两种方法来创建数据库迁移：手动或自动。...Alembic将检测到生产数据库未更新到最新版本，并运行在上一版本之后创建的所有新增迁移脚本。 正如我前面提到的，flask db downgrade命令可以回滚上次的迁移。...这是一个新表post的设计（译者注：实际表名分别为user和post）： post表将具有必须的id、用户动态的body和timestamp字段。...timestamp字段将被编入索引，如果你想按时间顺序检索用户动态，这将非常有用。我还为其添加了一个default参数，并传入了datetime.utcnow函数。
charset=utf8 （4）将models所在的目录路径添加到env.py，并指定target_metadata import sys,os # 1....file__)：获取当前文件的目录 #3.os.path.dirname(os.path.dirname(__file__))：获取当前文件目录的上一级目录 #4.sys.path: python寻找导入的包的所有路径...models target_metadata = models.Base.metadata （5）生成迁移脚本 alembic revision --autogenerate -m "第一次提交" （6）将生成的迁移脚本映射到数据库中...，生成迁移脚本 -m:本次迁移做了哪些修改 upgrade:将指定版本的迁移文件映射到数据库中，会执行版本文件中的upgrade函数 head:代表当前的迁移脚本的版本号 downgrade:会执行指定版本的迁移文件中的...current落后于heads的版本 解决办法：将current移动到head上。
在 Python 中很简单，我们只需导入sqlite3工具库并使用.connect函数，函数的参数是数据库名称，在本例中为students.db。...我们要提交上述语句，并关闭连接。...例如，我们有一个名为population_total.csv的 csv 文件，大家可以通过 ShowMeAI 的百度网盘地址下载。...SQLite 数据库中，这里我们需要借助 sqlalchemy 工具库（可以通过pip install sqlalchemy轻松安装）from sqlalchemy import create_engineengine...= create_engine('sqlite://', echo=False)下面我们就可以轻松把数据导入数据库并创建 population 表：df.to_sql("population", con
安装sqlalchemy 您需要Pandas和sqlalchemy才能在Python中使用SQL。你可能已经有Pandas了。...然后通过激活所需的环境以启动Jupyter Notebook来安装sqlalchemy，然后输入： sqlalchemy模块还需要 MySQLdb 和 mysqlclient 模块。...将数据集加载到MySQL服务器 在此示例中，我们将从两个CSV文件加载数据 ，并直接在MySQL中设计工程师功能。要加载数据集，我们需要 使用用户名，密码，端口号和数据库名称实例化 引擎对象。...如果只需要数据的子集，则该函数将表名称“ trn_set”（训练集）或“ tst_set”（测试集）作为输入，并使用可选的 limit 子句。 删除唯一列和缺少大多数值的列。...日期列映射到月份，以帮助捕获季节性影响。 注意功能表是如何连续连接的。这实际上是有效的，因为我们总是在一对一映射上连接索引。 最后，让我们看一下5个训练示例及其特征。
简单的说，ORM 将数据库中的表与面向对象语言中的类建立了一种对应关系。这样，我们要操作数据库，数据库中的表或者表中的一条记录就可以直接通过操作类或者类实例来完成。 ?...__name__,self.username) Base.metadata.create_all(engine) 如果想使 Python 类映射到数据库表中，需要基于 SQLAlchemy 的 declarative...当基于此基类，创建 Python 类时，就会自动映射到相应的数据库表上。...多对多关系不能直接定义，需要分解成俩个一对多的关系，为此，需要一张额外的表来协助完成，通常对于这种多对多关系的辅助表不会再去创建一个类，而是使用 sqlalchemy 的 Table 类： # 在原来代码的基础上导入...Python is pretty cool', py) >>> db.session.add(py) >>> db.session.add(p) 现在因为我们在 backref 中声明了 posts 作为动态关系
，返回给客户端 HTML模板内容：获得数据后，将数据传入HTML模板中，模板引擎Jinja2负责渲染数据，然后返回响应数据给客户端 简单应用 新建一个Flask项目 导入Flask类 # 导入Flask...通过装饰器将路由映射到视图函数 @app.route('/') def index(): return 'Hello World!'...:端口/数据库名 app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root:root@127.0.0.1:3306/flask' 其它设置 # 动态追踪修改设置...，并传入当前app对象 from flask import Flask from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy app = Flask(__name__) app.config...如果没有ipython的可通过File-> setting-> Project Interpreter进行安装 安装完成后在Terminal输入ipython进入，并导入当前文件全部代码 > ipython
如果行不存在，对于大多数支持报告 UPDATE 受影响行数的 DBAPI 驱动程序，ORM 将无法检测到更新的行并引发错误；否则，数据将被静默忽略。...下面的示例片段说明了将一个名为Customer的类映射到一个包含与子查询连接的select()中： from sqlalchemy import select, func subq = ( select...将类映射到任意子查询 类似于对连接进行映射，也可以将一个普通的select()对象与映射器一起使用。...(sqlalchemy.inspection.Inspectable) attribute __mapper__: ClassVar[Mapper[Any]] 将特定类映射到的Mapper对象。...function sqlalchemy.orm.configure_mappers() → None 初始化到目前为止在所有registry集合中已构建的所有映射器的互映关系。
min_itemsize可以是一个整数，或将列名映射到整数的字典。您可以将values作为一个键传递，以允许所有可索引或data_columns具有此最小长度。...如果没有可用的 ADBC 驱动程序，to_sql() 将尝试根据数据的 dtype 将数据映射到适当的 SQL 数据类型。...该参数需要一个将列名映射到 SQLAlchemy 类型（或字符串以用于 sqlite3 回退模式）的字典。...导入部分标记的系列将产生一个具有字符串类别的Categorical，对于已标记的值和没有标记的值，将产生数值类别。...（仅适用于 C 解析器） memory_mapboolean，默认为 False 如果为filepath_or_buffer提供了文件路径，则将文件对象直接映射到内存并直接从那里访问数据。
本文将主要介绍一款应用于Python语言中的ORM框架SQLAlchemy。ORM的是Object-Relational Mapping，作用是把关系数据库的表结构映射到对象上。...导入SQLAlchemy，并初始化DBSession # 导入相关的包 from sqlalchemy import Column, String, create_engine from sqlalchemy.orm...__table__.columns} Base.to_dict = to_dict 如上代码，主要做了如下三件事情： 导入SQLAlchemy框架的相关类。...count() count = session \ .query(User) \ .filter(User.id == 3) \ .count() print(count) 将记录按照某个字段进行排序...session.query(User).filter(User.id == 2).update({"username": "lisi"}) session.commit() session.close() 这里是将id
# 首先导入 from sqlalchemy import Column,Integer,String # sqlalchemy,自动化映射 # Flask_SQLAlchemy,这个是Flask封装后的...String(1000)) image = Column(String(50)) # 定义一些方法 def sample(self): pass 八、将模型映射到数据库中...在模型类app/models/book.py中引入导入核心对象，并实例化，继承 # -*- coding: utf-8 -*- from sqlalchemy import Column,Integer...,String # 将模型映射到数据库中 # 首先导入核心的对象 from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy # 初始化 db = SQLAlchemy() #...app) # 把这个db和核心对象关联起来了 db.init_app(app) # 注意这里，这样写的话会报错 db.create_all() # 把所有的数据模型映射到数据库中
当以这种方式提供Annotated对象时，Declarative 将解包该对象，跳过不适用于 SQLAlchemy 的任何其他指令，并仅搜索 SQLAlchemy ORM 构造。...Table构造的背景，请参阅将类映射到多个表和将类映射到任意子查询一节。...当以这种方式提供Annotated对象时，Declarative 将解开一个Annotated对象，跳过任何不适用于 SQLAlchemy 的其他指令，并仅搜索 SQLAlchemy ORM 构造。...当以这种方式提供时，声明性将解开Annotated对象，跳过任何不适用于 SQLAlchemy 的其他指令，并仅搜索 SQLAlchemy ORM 构造。...Table构造的背景信息，请参阅将类映射到多个表和将类映射到任意子查询部分。
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