import pymysqlconn = pymysql.connect(host='10.1.2.198', port= 3306 ,user='root',passwd='123456',db='testing')cur = conn.cursor()#获取与CUSTOMER_ID交易总额最大的客户NAMEsql="select CUSTOMER_ID,NAME,TRADE_AMOUNT from tm_trade where TRADE_AMOUNT=(SELECT MAX(TRADE_A

test 代码: #coding:utf-8 ''' Created on 2019年2月18日 @author: Administrator ''' import ConfigParser import os import smtplib from email.mime.text import MIMEText from email.mime.multipart import MIMEMultipart from email.header import Header import MySQLd

之前写了一篇<基于Python的GRIB数据可视化>的文章,好多博友在评论里问我Windows系统下如何读取GRIB数据,在这里我做一下说明. 一.在Windows下Python为什么无法读取GRIB 大家在windows系统不能读取GRIB数据的主要原因是,GRIB_API在Windows下无法编译安装,从而导致pygrib安装失败.我曾经也为这个问题苦恼了很久,也到ECMWF论坛里找了很久,也给ECMWF发了邮件,回应我没有做Windows版本的打算,所以在Windows下直接用pygri

今天来谈一谈Python解析JSON数据,并写入到本地文件的一个小例子. – 思路如下 从一个返回JSON天气数据的网站获取到目标JSON数据串 使用Python解析出需要的部分 写入到本地文件,供其他的应用程序读取 完成整个业务需求 原料 一个可以获得天气信息的URL网址,如天气信息接口 读取到的结果:(由于是浏览器显示的时候的编码与之不匹配,故出现了乱码,但这并不影响我们对数据的处理) {"weatherinfo":{"city":"鍖椾含"

python 读取excel数据并将测试结果填入Excel 读取一个Excel中的一条数据用例,请求接口,然后返回结果并反填到excel中.过程中会生成请求回来的文本,当然还会生成一个xml文件.具体的excel文件如下: 代码如下: # -*- coding: UTF-8 -*- from xml.dom import minidom import xlrd import openpyxl import requests import json import sys import HTMLPa

python查询mysql数据(3) """数据查询""" import pymysql import datetime from pymysql import cursors # import pymysql.cursors # 连接数据库 connect = pymysql.Connect( host='10.10.146.28', port=3306, user='admin_m', passwd='fcfmTbRw1tz2x5L5GvjJ

python插入mysql数据(2) """插入操作""" import pymysql import datetime from pymysql import cursors # import pymysql.cursors # 连接数据库 connect = pymysql.Connect( host='10.10.146.28', port=3306, user='admin_m', passwd='fcfmTbRw1tz2x5L5GvjJ

原文引自:http://blog.csdn.net/fengzhimohan/article/details/78471952 项目应用需要利用Spark读取mysql数据进行数据分析,然后将分析结果保存到mysql中. 开发环境: java:1.8 IDEA spark:1.6.2 一.读取mysql数据 1.创建一个mysql数据库 user_test表结构如下: create table user_test ( id int(11) default null comment "id&quo

(一)环境的配置 使用python调用mysql数据库要引进一些库. 目前我使用的python版本是python3.6.引进库为pymysql 其他对应的库可以有以下选择: mysqldb,oursql, PyMySQL, myconnpy 等,参考如下链接: http://dev.mysql.com/doc/connector-python/en/index.html http://packages.python.org/oursql/ https://github.com/petehunt/

一.首先按添加网页的步骤添加网页,我的网页名为table.html, app名为web table.html放到相应目录下, froms文件提前写好 修改views.py ? 1 2 3 4 5 6 from django.shortcuts import render from web import forms   def table(request):     table_form=forms.SignupForm()     return render(request,'table.htm

开源实现:https://github.com/keedio/flume-ng-sql-source 这里记录的是自己手动实现. 测试中要读取的表 CREATE TABLE `student` ( `id` ) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` ) COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL, `age` ) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=

一直想将自己接触到的东西梳理一遍,可就是迈不出第一步,希望从这篇总结开始不要再做行动的矮人了. 最近测试过程中需要用到python读取excel用例数据,于是去了解和学习了下xlrd库,这里只记录使用过程中读取excel数据相关操作. 一.安装xlrd库 可以下载xlrd库包到本地安装,也可以通过pip命令安装,这里我选择pip命令: pip install xlrd 二.使用xlrd读取excel数据 具体详细的操作可以参考xlrd库操作说明文档,以下是两种读取excel数据的方法: 1.根据

  不论是数据分析,数据可视化,还是数据挖掘,一切的一切全都是以数据作为最基础的元素.利用Python进行数据分析,同样最重要的一步就是如何将数据导入到Python中,然后才可以实现后面的数据分析.数据可视化.数据挖掘等. 在本期的Python学习中,我们将针对Python如何获取外部数据做一个详细的介绍,从中我们将会学习以下4个方面的数据获取: 1.读取文本文件的数据,如txt文件和csv文件 2.读取电子表格文件,如Excel文件 3.读取统计软件生成的数据文件,如SAS数据集.SPSS数据

因为测试工作经常需要与后台数据库进行数据比较和统计,所以采用python编写连接数据库脚本方便测试,提高工作效率,脚本如下(python连接mysql需要引入第三方库MySQLdb,百度下载安装) #-*- coding: utf-8 -*- import MySQLdb, datetime, time #code数字含义 code_mean = {10:"开始下载(10)", 11:"下载完成(11)", 12:"安装界面(12)", 13:&

#-*- coding: utf-8 -*- import pandas as pda import matplotlib.pyplot as pyl import matplotlib.font_manager from collections import Counter '''配置变量区--start--''' zhibanfile = 'zhibanbiao.xlsx' week = 6 # 排班排了几周 colstart = 2 # 从0开始,要统计数据开始列 colend = 9 #

我在使用C#(VS2008)读取MySql数据库(5.1版本)时,返回的DataTable数据中arrivalDate字段数据显示为System.Array[]形式(程序中没有对返回的数据进行任何加工),数据读取时,是使用ADO.Net调用MySql.Data.dll类库(类库版本是5.2.3.0,该类库应该是mysql官方提供的)然后检查Sql语句是否有问题,如下图中的sql 该sql语句在Mysql数据中执行没有问题,本身项目内部没有对数据进行任何加工,那么错误就是可以定位在MySql.Da

本文要点刚要: (一)读文本文件格式的数据函数:read_csv,read_table 1.读不同分隔符的文本文件,用参数sep 2.读无字段名(表头)的文本文件 ,用参数names 3.为文本文件制定索引,用index_col 4.跳行读取文本文件,用skiprows 5.数据太大时需要逐块读取文本数据用chunksize进行分块. (二)将数据写成文本文件格式函数:to_csv 范例如下: (一)读取文本文件格式的数据集 1.read_csv和read_table的区别:   #read_c

1,python读取csv的某一列 import pandas as pd data1 = pd.read_csv('cotton.csv', usecols=[0, 1], encoding='utf-8') 2,将csv读出来的dataframe转化为list import pandas as pdimport numpy as np data1 = pd.read_csv('cotton.csv', usecols=[0], encoding='utf-8')train_x_list=np

在日常工作中,有时候需要读取mysql的数据作为DataFrame数据源进行后期的Spark处理,Spark自带了一些方法供我们使用,读取mysql我们可以直接使用表的结构信息,而不需要自己再去定义每个字段信息.下面是我的实现方式. 1.mysql的信息: mysql的信息我保存在了外部的配置文件,这样方便后续的配置添加. mysql的信息我保存在了外部的配置文件,这样方便后续的配置添加. //配置文件示例: [hdfs@iptve2e03 tmp_lillcol]$ cat job.prope

鉴于以后的目标主要是利用现有的Matlab数据(.mat或者.txt),主要考虑python导入Matlab数据的问题.以下代码可以解决python读取.mat文件的问题.主要使用sicpy.io即可.sicpy.io提供了两个函数loadmat和savemat,非常方便. # adapted from http://blog.csdn.net/rumswell/article/details/8545087 import scipy.io as sio   #import matplotlib

想直接读取二进制数据到一个可变缓冲区中,而不需要做任何的中间复制操作.或者你想原地修改数据并将它写回到一个文件中去. 为了读取数据到一个可变数组中,使用文件对象的readinto() 方法.比如 import os.path def read_into_buffer(filename): buf = bytearray(os.path.getsize(filename)) with open(filename, 'rb') as f: f.readinto(buf) return buf 下面是