#coding:utf-8 from json import dumps, loads, JSONEncoder, JSONDecoder import pickle from app.model.Jsonable import Jsonable from sqlalchemy.ext.declarative import DeclarativeMeta import jira from jira.resources import User import datetime import json

hibernate将本地SQL查询结果封装成对象 不知道大家有没有碰过这种情况,迫于很多情况只能用native SQL来查询(如:复杂统计等),然而使用native查询后,结果会被放到object里,要想拿到对应的数据只能由object来强制转换,真的好烦人.因为工作原因,笔者(sourcefour)正在做大量的统计而每次都要进行强制转换,这其实是很麻烦的.我在想如果native SQL查询结果也能够封装对象就好了,于是狠狠的查看了hibernate文档,终于发现了一件令人高兴的事情——nati

python查询数据库返回数据主要运用到flask框架,pymysql 和 json‘插件’ #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import pymysql import flask,json server=flask.Flask(__name__) @server.route('/index',methods=['get','post']) def create(): db = pymysql.connect("localhost",

最近打算搞一个自动化运维平台,所以在看Django的知识. 在实际项目开发中,遇到一个小问题:前后端发生数据交互主流采用的是JSON.前端传数据到服务器端比较简单,稍微麻烦的是服务器端传JSON到前端. 首先数据是从数据库中获取的,Django默认使用的是ORM技术,但是作为一个运维人员,我其实比较反感这类抽象出来的API.因为尽管它对于开发人员来说,将数据库的表抽象成了一个对象,便于开发,不需要写SQL语句,但是这也是后期程序造成性能瓶颈的罪魁祸首(再做一次故障处理时,遇到一条70几行的SQL

表里面的数据: 问题:查询数据库,返回结果不是中文可以,是中文的话就报错UnicodeEncodeError: 'gbk' codec can't encode character '\xd4' in position 5: illegal multibyte sequence 源码: #coding:utf-8 import pymysql conn = pymysql.connect( host = 'localhost', port = 3306, user = 'root', passw

开发要求: 由于管理后台导出数据非常缓慢,找程序员解决无果后,自己动手写了一个脚本,每天定时将报表发送给业务部门. 1. 通过条件查询MySQL获取数据       2. 将获取的数据写入到Excel中,对应字段名       3. 将Excel作为附件内容,将邮件发送至相关人员 程序: 1. README # 作者:hkey # 博客地址:hukey.cnblogs.com # http://www.cnblogs.com/hukey/p/8983831.html # 目录结构: PS: 功能

利用 sqlalchemy 实现关系表查询功能 下面的例子将完成一个通过关系表进行查询的功能,示例中的数据表均在MySQL中建立,建立过程可以使用 SQL 命令或编写 Python 适配器完成. 示例中用到的表主要有3张,一张personInfo个人信息表,一张account_store账号信息表,以及一张person_account_rel的个人信息与账号关系表. 示例中将会通过已知的人物年龄和id通过个人信息表查出个人姓名(仅为参考示例,请忽略怪异的查找逻辑 :) ),随后根据关系表得到的人

今天在看Python连接数据库的内容,然后遇到了最常遇到的字符乱码的状况,这真的很烦人,由于我用的是3.6的版本,,默认的是utf-8,如果是3以下的版本,请在文件开头加一句代码 #encoding=utf-8 这是菜鸟教程上的代码 import pymysql # 打开数据库连接 db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" ) # 使用curs

ORM 与 sqlalchemy 1 关于ORM / About ORM 1.1 ORM定义 / Definition of ORM ORM(Object Relational Mapping),即对象关系映射.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. 如果写程序用适配器(Adaptor)和程序交互,则需要要写原生SQL语句.如果进行复杂的查询,那SQL语句就要进行一点一点拼

sqlalchemy 的基本使用示例 下面的例子中将利用sqlalchemy进行数据库的连接,通过orm方式利用类实例属性操作的方式对数据库进行相应操作,同时应用一些常用的函数. 完整代码如下: from sqlalchemy import create_engine, exc, orm from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy.sql.schema import Table, ForeignK

sqlalchemy的声明层ORM访问方式 sqlalchemy中可以利用声明层进行表格类的建立,并利用ORM对象进行数据库的操作及访问,另一种方式为显式的 ORM 访问方式. 主要的建立步骤包括: 1. 设置DSN连接网址; 2. 创建引擎,利用引擎对DSN进行连接; 3. 创建会话类并绑定到引擎,创建引擎实例; 4. 创建表类,由于使用声明层元数据; 5. 利用会话实例来进行数据库操作. 基本连接关系图: 下面是完整代码 from sqlalchemy import create_engin

网络中数据传输经常是xml或者json,现在做的一个项目之前调其他系统接口都是返回的xml格式,刚刚遇到一个返回json格式数据的接口,通过例子由易到难总结一下处理过程,希望能帮到和我一样开始不会的朋友. 1.json简单对象 json数据: {"result":"0","res_info":"ok","queryorder_info":"info"} 我这里是以jsonmy1.txt文

建立声明层表对象的两种方式 在对表对象进行建立的时候,通常有两种方式可以完成,以下是两种方式的建立过程对比 首先导入需要的模块,获取一个声明层 from sqlalchemy.sql.schema import Table, Column from sqlalchemy.sql.sqltypes import Integer from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base Base = declarative_base() 两种方法

sqlalchemy 的显式 ORM 访问方式 对于sqlalchemy,可以利用一种显式的ORM方式进行访问,这种方式无需依赖声明层,而是显式地进行操作.还有一种访问方式为声明层 ORM 访问方式. 主要的建立步骤包括: 1. 设置DSN连接网址; 2. 创建引擎,利用引擎对DSN进行连接; 3. 创建元数据实例,并绑定到引擎; 4. 创建表类,并与元数据进行绑定; 5. 进行数据库操作. 基本连接关系图: 完整代码 from sqlalchemy import create_engine,

网络中数据传输经常是xml或者json,现在做的一个项目之前调其他系统接口都是返回的xml格式,刚刚遇到一个返回json格式数据的接口,通过例子由易到难总结一下处理过程,希望能帮到和我一样开始不会的朋友. 1.json简单对象 json数据: {"result":"0","res_info":"ok","queryorder_info":"info"} 我这里是以jsonmy1.txt文

self.conn=MySQLdb.connect(host='localhost',port=3306, user='keystone', passwd='OptValley@4312', db=self.db_name) self.cur = self.conn.cursor() self.cur.execute(sqlstr) rows=self.cur.fetchall() rows的数据类型是个二维元组 ((1,1,1),)如果为空是这样的((None,),) 注意元组只读不可修改 赠

以上面的excel格式,输出字典类型: import xlrddef read_excel_data(): filename = 'E:\学历列表.xls' data = xlrd.open_workbook(filename) table = data.sheet_by_name('Sheet1') row_num = table.nrows # 行数 # col_num = table.ncols # 列数 datas = dict([]) # 这步也要转字典类型 for i in rang

python sqlite3 数据库操作 SQLite3是python的内置模块,是一款非常小巧的嵌入式开源数据库软件. 1. 导入Python SQLite数据库模块 import sqlite3 2. python sqlite3模块的API """ sqlite3.connect(database [,timeout ,other optional arguments]) 该 API 打开一个到 SQLite 数据库文件 database 的链接.您可以使用 "

链接汇总 https://www.cnblogs.com/stacklike/category/1134822.html Python与数据库[1] -> 数据库接口/DB-API[0] -> 通用标准 https://www.cnblogs.com/stacklike/p/8178637.html Python与数据库[1] -> 数据库接口/DB-API[1] -> MySQL 适配器 https://www.cnblogs.com/stacklike/p/8178748.ht

JDBC API的核心组件:1.DriverManager类:用语跟踪可用的JDBC驱动程序并产生数据库连接. 2.Connection接口:用于取得数据库信息.生成数据库语句,并管理数据库事务. 3.Statement接口:用于在基层连接上运行SQL语句,并且生成一个结果集.Statement有两个子接口:PreparedStatement和CallableStatement.          PreparedStatement提供了可以与查询信息一起预编译的一种语句类型.         

原文来自:http://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/50559008 本文主要讲述了SQL查询语句表之间的行列转换,同时也包括如何将一行数据转换成两列数据的方法.子查询的应用.decode函数的用法.希望文章对你有所帮助~ 1.创建数据库表及插入数据 2.子查询统计不同性质的学生总数 3.一行数据转换成两列数据 union all 4.表行列数据转换(表转置) 1.创建数据库表及插入数据 创建数据库.创建学生表并设置主键.插入数据代码如下: -