本文将以SQLite、MySQL,PostgreSQL为例讲解python怎样连接远程数据库并执行相关数据库操作。
去验证一下:在 centos 上进入 python,可以看到 sqlite3 的版本为 3.7.17。
环境: os: windows 2008 python: python 3.5.3
import os from random import randrange as rand COLSIZ = 10 FIELDS = ('login', 'userid', 'projid') RDBMSs = {'s': 'sqlite', 'm': 'mysql', 'g': 'gadfly'} DBNAME = 'test' DBUSER = 'root' DB_EXC = None NAMELEN = 16 tformat = lambda s: str(s).title().ljust(COLSIZ) cformat = lambda s: s.upper().ljust(COLSIZ) def setup(): return RDBMSs[raw_input(''' Choose a database system: (M)ySQL (G)adfly (S)QLite Enter choice: ''').strip().lower()[0]] def connect(db): global DB_EXC dbDir = '%s_%s' % (db, DBNAME) if db == 'sqlite': try: import sqlite3 except ImportError: try: from pysqlite2 import dbapi2 as sqlite3 except ImportError: return None DB_EXC = sqlite3 if not os.path.isdir(dbDir): os.mkdir(dbDir) cxn = sqlite3.connect(os.path.join(dbDir, DBNAME)) elif db == 'mysql': try: import MySQLdb import _mysql_exceptions as DB_EXC except ImportError: return None try: cxn = MySQLdb.connect(db=DBNAME) except DB_EXC.OperationalError: try: cxn = MySQLdb.connect(user=DBUSER) cxn.query('CREATE DATABASE %s' % DBNAME) cxn.commit() cxn.close() cxn = MySQLdb.connect(db=DBNAME) except DB_EXC.OperationalError: return None elif db == 'gadfly': try: from gadfly import gadfly DB_EXC = gadfly except ImportError: return None try: cxn = gadfly(DBNAME, dbDir) except IOError: cxn = gadfly() if not os.path.isdir(dbDir): os.mkdir(dbDir) cxn.startup(DBNAME, dbDir) else: return None return cxn def create(cur): try: cur.execute(''' CREATE TABLE users ( login VARCHAR(%d), userid INTEGER, projid INTEGER) ''' % NAMELEN) except DB_EXC.OperationalError: drop(cur) create(cur) drop = lambda cur: cur.execute('DROP TABLE users') NAMES = ( ('aaron', 8312), ('angela', 7603), ('dave', 7306), ('davina',7902), ('elliot', 7911), ('ernie', 7410), ('jess', 7912), ('jim', 7512), ('larry', 7311), ('leslie', 7808), ('melissa', 8602), ('pat', 7711), ('serena', 7003), ('stan', 7607), ('faye', 6812), ('amy', 7209), ('mona', 7404), ('jennifer', 7608), ) def randName(): pick = set(NAMES) while pi
Python连接sqlite数据库,查询报错 sqlite3.OperationalError: no such table: userInfo 。
#!/usr/bin/python #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/6/15 22:46 # @Author : Kwan # @File : insert_db.py # @Software: PyCharm import sqlite3 import random import datetime # conn = sqlite3.connect('local.db') # # c = conn.c
SQLite 是一个小型的关系型数据库,它最大的特点在于不需要单独的服务、零配置。我们在之前讲过的两个数据库,不管是 MySQL 还是 MongoDB,都需要我们安装。安装之后,然后运行起来,其实这就相当于已经有一个相应的服务在跑着。
根据菜鸟教程Django教程学习,运行”python manage.py migrate” 报错,出现
message : UnicodeDecodeError: ‘utf-8’ codec can’t decode byte 0xa1 in position 0: invalid start byte.
格局是一种态度,让你敢于挑战自我。这篇博客比较适合对python的Django框架有了一定了解的童鞋,如果是基础不太好的话,建议先看一下django的基础知识点再来学习,这样子对你的学习会更加有帮助哦!
1. 错误 sqlite3.OperationalError: AUTOINCREMENT is only allowed on an INTEGER PRIMARY KEY 2. 错误代码 cur.execute('CREATE TABLE user(id INT PRIMARY KEY AUTOINCREMENT NOT NULL,name TEXT NOT NULL,phone TEXT NOT NULL)') 创建一个主键自增的的 user 表! 3. 错误原因 使用关键字 AUTOINC
以下是基本用法,创建test.db文件,添加一张dept表,添加4条数据,再删除一条,最后读取数据
看了网上文章,说的都挺好的,给cursor.execute传递格式串和参数,就能防止注入,但是我写了代码,却死活跑不通,怀疑自己用了一个假的python 最后,发现原因可能是不同的数据库,对于字符串的
sqlite获取最大值一般使用max函数来获取,但是返回值一直是9。原因是因为该列字段值类型不是数值类型。 可以通过cast来改变字段值类型,使用以下语句解决:
SELECT count(*) FROM sqlite_master WHERE type='table' AND name='tableName';
爬虫之西电教务处成绩测试代码,遇到验证码,已挂。 # -*-encoding:utf-8-*- # coding=utf-8 __author__ = 'ysc' import requests from bs4 import BeautifulSoup import xlrd import xlwt class ScrapeGrade: def __init__(self, auth_url=None, log_url=None): if not auth_url:
该错误表明views.py中没有return一个返回值给前端。 解决办法:检查 return HttpResponse()是否错位或者是否缺失。
Hue是一个开源的Apache Hadoop UI系统,最早是由Cloudera Desktop演化而来,由Cloudera贡献给开源社区,它是基于Python Web框架Django实现的。通过使用Hue我们可以在浏览器端的Web控制台上与Hadoop集群进行交互来分析处理数据,例如操作HDFS上的数据,运行MapReduce Job等等。很早以前就听说过Hue的便利与强大,一直没能亲自尝试使用,下面先通过官网给出的特性,通过翻译原文简单了解一下Hue所支持的功能特性集合:
(1) 获取你对象chrome前一天的浏览记录中的所有网址(url)和访问时间,并存在一个txt文件中
使用本地YUM源安装服务报错以及解决办法 YUM报错 Total 35 MB/s | 18 MB 00:00:00 Running transaction check Running transacti
在各种python的项目中,我们时常要持久化的在系统中存储各式各样的python的数据结构,常用的比如字典等。尤其是在云服务类型中的python项目中,要持久化或者临时的在缓存中储存一些用户认证信息和日志信息等,最典型的比如在数据库中存储用户的token信息。在本文中我们将针对三种类型的python持久化存储方案进行介绍,分别是json、pickle和python自带的数据库sqlite3。
出错原因:安装DjangoUeditor库适用于python2,需要下载适用python3的
一直想开发或者找一个开源的软件,功能就类似看云一样,用来搭建属于一套自己的文档管理系统,将自己平常的东西集中化管理,形成一个手册。于是找到了mindoc这样一款不错的文档管理系统软件。本文大致介绍一下如何安装,基本的功能介绍。
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2、使用DB Browser把这个文件加进来,打开后可以看到表信息,这里用到的urls表中的url和last_visit_time字段
Python编程中可以使用MySQLdb进行数据库的连接及诸如查询/插入/更新等操作,但是每次连接MySQL数据库请求时,都是独立的去请求访问,相当浪费资源,而且访问数量达到一定数量时,对mysql的
公司服务器上的ip最少的也有100多个,有时候查到一个站的Ip, 不想通过OA去查,自己就用自己最近学的python知识,结合数据库,编写了一python小程序。实现只要输入主ip就能查到这台服务器的子ip,输入子ip能查到此ip所在的主服务器。
1,引言 Python自带一个轻量级的关系型数据库SQLite。这一数据库使用SQL语言。SQLite作为后端数据库,可以搭配Python建网站,或者为python网络爬虫存储数据。SQLite还在其它领域有广泛的应用,比如HTML5和移动端。 Python标准库中的sqlite3提供该数据库的接口。 2,Python对SQLite进行操作示例 以下的代码将创建一个简单的关系型数据库,为一个书店存储书的分类和价格。数据库中包含两个表:category用于记录分类,book用于记录某本书的信息。一本书归属于某一个分类,因此book有一个外键(foreign key),指向catogory表的主键id。
Python自带一个轻量级的关系型数据库SQLite。这一数据库使用SQL语言。SQLite作为后端数据库,可以搭配Python建网站,或者制作有数据存储需求的工具。SQLite还在其它领域有广泛的应用,比如HTML5和移动端。Python标准库中的sqlite3提供该数据库的接口。 我将创建一个简单的关系型数据库,为一个书店存储书的分类和价格。数据库中包含两个表:category用于记录分类,book用于记录某个书的信息。一本书归属于某一个分类,因此book有一个外键(foreign key),指向cat
在学习python的过程中,经过不断的尝试及努力,终于完成了第一个像样的python程序,虽然还有很多需要优化的地方,但是目前基本上实现了我所要求的功能,先贴一下程序代码:
但是今天一天的时间都耽误在这了,一点都不夸张的那种,,早上去公司讨论需求之后,研究了一下需要更改一下数据库,在执行makemigrations的时候OK没有问题,但是migrate就报错了
计算 SQLite 表中的行数是数据库管理中的常见任务。Python凭借其强大的库和对SQLite的支持,为此目的提供了无缝的工具。
DoesNotExist异常的基类;对ObjectDoesNotExist的try/except会为所有模型捕获到所有DoesNotExist 异常。
LIKE 运算符 匹配通配符查询: import sqlite3 conn = sqlite3.connect(":memory:") c = conn.cursor()#创建游标 #SQL 语句(包含SQL 关键字、表名、列名)大小写不敏感 #创建table employee c.execute('''CREATE TABLE employee (ID INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT , age INTEGER, address TEXT, salary
使用默认模块sqlite3 使用sqlite3模块的connect方法来创建/打开数据库,需要指定数据库路径,不存在则创建一个新的数据库
DBUtils 是一套用于管理数据库连接池的包,为高频度高并发的数据库访问提供更好的性能,可以自动管理连接对象的创建和释放。最常用的两个外部接口是 PersistentDB 和 PooledDB,前者提供了单个线程专用的数据库连接池,后者则是进程内所有线程共享的数据库连接池。
1、python内置的sqlite3模块,创建数据库中的表,并向表中插入数据,从表中取出所有行,以及输出行的数量。
于是,他又做了一个所有程序员都会做的事:进一步学习关于SQLite、Python以及不知道为什么还有Rust的知识。
OperationalError (2006, ‘MySQL server has gone away’)
这件血案啊!还要从高可用说起。对于一套高可用系统来说,通常情况下应用层是无状态的,并且它的结点众多,所以就算有几台机器死机对它的影响也不大。
在开发过程中,我们会经常面临的一个常见问题是如何正确管理外部资源,比如数据库、锁或者网络连接。稍不留意,程序将永久保留这些资源,即使我们不再需要它们。此类问题被称之为内存泄漏,因为每次在不关闭现有资源的情况下创建和打开给定资源的新实例时,可用内存都会减少。
一个重量级的MySQL-Python 封装类:facebook python mysql
由于硬件等各种原因需要把大概170多万2t左右的微博图片数据存到Mysql中.之前存微博数据一直用的非关系型数据库mongodb,由于对Mysql的各种不熟悉,踩了无数坑,来来回回改了3天才完成。
数据采集和分析是当今时代的一项重要技能,它可以帮助我们从互联网上获取有价值的数据,并对其进行处理和挖掘,从而获得有用的信息和洞察。但是,数据采集和分析并不是一件容易的事情,它需要我们掌握各种工具和技术,如爬虫、数据库、编程语言、统计方法、可视化工具等。
在Python中,我们可以使用参数化查询来避免SQL注入攻击,并提高性能。参数化查询是指在SQL语句中使用占位符来表示变量,然后在执行查询时将变量的值传递给SQL语句。以下是一个使用参数化查询查询customers表格中age列大于等于指定值的示例:
OperationalError: (pymysql.err.OperationalError) (1040, u'Too many connections')
安装 Python 环境是使用 Python 进行编程的第一步。Python 官网提供了 Windows、Linux 和 macOS 等主流操作系统的安装包,可以前往官网下载对应版本的 Python 并进行安装。
在Python中,我们可以使用各种模块来连接到关系型数据库并进行操作,如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。
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