1、python连接数据库游标

# coding:utf-8

from sqlalchemy import create_engine

class connet_databases:
def __init__(self):
'''
# 初始化数据库连接,使用pymysql模块
# MySQL的用户:root, 密码:147369, 端口:3306,数据库:mydb
''' _host = '39.108.131.88'
_port = 3306
_databases = 'san_jin_sq' # 'produce' # _username = 'wuzaipei'
_password = 'wuzaipei' self._connect = r'mysql+pymysql://{username}:{password}@{host}:{port}/{databases}'.format(
username=_username,
password=_password,
host=_host,
port=_port,
databases=_databases) engine = create_engine(connet_databases()._connect, echo=True)

  

2、随机字符串类型自动生成

coding:utf-8
import random # 随机生成n个字符串列表
def randomGenerateList(al,n=0):
'''
:param al: 字符串列表 ['八戒','悟空','物镜','师父']
:param n: n 为生成字符串列表的长度
:return:
'''
alist = list(al)
return [random.choice(alist) for _ in range(n)] def dict_conversion(col,dict_list):
'''
:param col: 数据库字段
:param dict_list: 把所有字段列表添加在dict里面
:return: 合并成一个表
'''
col_ = list(col)
dict_list_ = list(dict_list)
return dict(zip(col_,dict_list_))

  

3、一个小案例

import random
import uuid
from updateMsql.connectDatabases import engine
from updateMsql.generateDemand import randomGenerateList,dict_conversion
import pandas as pd
col = [ 'id','日期','品种','批号','销售数量', '销售金额']
date = pd.date_range('2018-7-11', '2019-10-30',freq='1D')
n_index = date.__len__()
ID = [_ for _ in range(n_index)]
field1 = randomGenerateList(['三金片','西瓜霜润喉片','桂林西瓜霜(喷剂)','西瓜霜清咽含片'],n_index)
field2 = randomGenerateList(['1001','1002','1003','1004','1005','1006'],n_index)
field3 = [random.randint(100,500) for i in range(n_index)]
field4 = [random.randint(500,1000) for j in range(n_index)] data = pd.DataFrame(data=dict_conversion(col,[ID,date,field1,field2,field3,field4])) data.to_sql('销售情况分析',engine,if_exists='replace',index=False)
print(data.head())
print("----插入成功-----")

  

4、结果测试

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