为了方便起见,将所有字段类型设置为str,理解mysql的语法这个玩意贼简单 # _*_ coding:utf-8 _*_import pandas as pd #先装个pandas ,pip install pandasimport pymysql #读入数据库filename='F:\pycharm\sales.xls' #本地需要导入数据库的文件data=pd.read_excel(filename)#建立数据库连接db=pymysql.connect('10.1.9.176','root

Python读取xlsx文件 脚本如下: from openpyxl import load_workbook workbook = load_workbook(u'/tmp/test.xlsx') #找到需要xlsx文件的位置 booksheet = workbook.active #获取当前活跃的sheet,默认是第一个sheet #如果想获取别的sheet页采取下面这种方式,先获取所有sheet页名,在通过指定那一页. # sheets = workbook.get_sheet_names

1.开发环境 操作系统:win10    Python 版本:Python 3.5.2   MySQL:5.5.53 2.用到的模块 没有的话使用pip进行安装:pip install xxx    xxx需要安装的模块 3.分析链接(博客官网:https://www.cnblogs.com/) 这里我们简单分析首页部分 经分析首页的分页系统链接变量是最后一个数字,所以可将访问的链接写成如下模式,这样执行的时候加个循环就能访问需要访问的所有页面内容 4.分析页面内容 整个页面 咱们需要的信息是博

这篇文章主要介绍了 数据库迁移(A -> B),需要把用户也迁移过去,而用户表(mysql.user)有上百个用户.有2种方法进行快速迁移: 1,在同版本的条件下,直接备份A服务器的mysql数据库,还原到B服务器. 2,要是不同版本的数据(5.1 -> 5.5),很可能mysql数据库下面的一些表结构,甚至表数据的默认值都不一样,按照1的方法进行迁移,虽然最后也是可以正常访问,但是还是有些不太放心,很可能会影响到了B服务器上的MySQL,这样就需要用命令行来生成帐号了,这样是最安全和放心的.

尾大不掉,前阵子做检索测试时,总是因为需要业务端操作db和一些其他服务,这就使得检索测试对环境和数据依赖性特别高,极大提高了测试成本. Mock服务和mysql可以很好的解决这个问题,所以那阵子做了两个工作: 1 使用公司的service框架Mock服务: 2 使用python语言Mock mysql数据. 部分1只需要了解公司框架即可进行编写,本文主要记录下python操作mysql的部分. 一 安装环境 安装python即需要的MySQLdb模块(yum install MySQL-pyth

首先安装Python,然后安装模块 //查找模块(非必须) pip search xlrd //安装模块 pip install xlrd 由于输出要是utf-8所以需要设置默认环境为utf-8 # -*- coding: utf-8 -*- import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') 代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- #coding=utf-8 #############################

>>> xl = pd.ExcelFile("dummydata.xlsx") >>> xl.sheet_names [u'Sheet1', u'Sheet2', u'Sheet3'] >>> df = xl.parse("Sheet1") >>> df.head() Tid dummy1 dummy2 dummy3 dummy4 dummy5 \ 0 2006-09-01 00:00:00 0

Uin_phone.txt 本地文件内容 有1000条,这里只是展示前几条,供参考 133584752 133584759 133584764 133584773 133584775 133584777 133584780 133584781 133584785 133584788 代码展示 #!/usr/bin/env python import MySQLdb #导入mysql模块 db = MySQLdb.connect(','Uin_phone') cursor = db.cursor(

本人大一大二一直使用windows系统,被微软爸爸给惯坏了,一看到cmd命令行就吓尿.现在用ubuntu,每一个操作都是语句,也是得到锻炼(个jb). ubuntu安装mysql和python代码 sudo apt-get install python-setuptools sudo apt-get install libmysqld-dev sudo apt-get install libmysqlclient-dev sudo apt-get install mysql-server sud

用python批量向数据库(MySQL)中导入数据 现有数十万条数据,如下的经过打乱处理过的数据进行导入 数据库内部的表格的数据格式如下与下面的表格结构相同 Current database: python_test_1 +-------+-------------+------+-----+---------+----------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +-------+-------------+----

Github Link 需求 现有2000+文件夹,每个文件夹下有若干excel文件,现在要将这些excel文件中的数据导入mysql. 每个excel文件的第一行是无效数据. 除了excel文件中已有的数据,还要添加一列,名为“at_company”,值为821. 流程 (1)获取excel文件列表,并根据excel文件名确定之后需要创建的table名: (2)连接mysql (3)创建table (4)插入数据 (5)断开连接 依赖模块 1. xlrd # to read excel fil

主要用到的库有xlrd和pymysql, 注意pymysql不支持python3 篇幅有限,只针对主要操作进行说明 连接数据库 首先pymysql需要连接数据库,我这里连接的是本地数据库(数据库叫lds714610). conn = connect( host='localhost', port=3306, database='lds714610', user='root', charset='utf8') # 主要通过cursor来对数据库进行查询,插入等一系列操作 cursor = conn

前文中我们把网络爬虫爬取的数据保存为JSON格式,但为了能够更方便地处理数据.我们希望把这些数据导入到MySQL数据库中.phpMyadmin能够把MySQL数据库中的数据导出为JSON格式文件,但却不能把JSON格式文件导入到MySQL数据库.为了实现这个目标,能够编写Python脚本将JSON格式数据转换为SQL语句以便导入MySQL数据库. JSON文件tencent.json部分内容: {"recruitNumber": "1", "name&qu

MySQL数据表中,如果timestamp类型的字段,值为0, python从数据库读取数据后,得到对象是什么类型,是否为None呢? 下面来测试下. 创建数据表 首先创建数据表,其中字段pr_rule_update_time为timestamp类型,值为0. CREATE TABLE `orange_service` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `service_group_name` varchar(100) NOT NULL, `pr_r

昨天在学习PYTHON读取数据库的知识时,一直在报错,找不到原因. 最后同事说是语法错误. import sysreload(sys)sys.setdefaultencoding('gb18030') 增加一个这个,后面错误就消失了,成功向数据库中插入了一条数据.

做自动化时需要从excel读取数据: 本文实现将excel文件数据读取为json格式,方便自动化调用 读取xls文件 使用xlrd读取xls文件代码: import xlrd def read_xls(file): # 实例化excel book = xlrd.open_workbook(file) # 下标读取sheet sheet = book.sheet_by_index(1) # sheet name读取sheet # sheet = book.sheet_by_name('Sheet1

一.xlrd模块: python 对 excel 文件进行读操作 1.下载xlrd 并安装 http://pypi.python.org/pypi/xlrd wget https://pypi.python.org/packages/42/85/25caf967c2d496067489e0bb32df069a8361e1fd96a7e9f35408e56b3aab/xlrd-1.0.0.tar.gz#md5=9a91b688cd4945477ac28187a54f9a3btar -zxf 该压缩

  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

1,下载PHPExcel 2,配置将下载好的PHPExcel文件与PHPExcel.php 放到thinkphp 根目录 include/Library/Org/Util/下面 3,同时将PHPExcel.php 改名为 PHPExcel.class.php 以上是将PHPexcel扩展添加到tp里面(本人tp版本为3.2.3) 4,html代码 tp标签 <!-- $Id: brand_list.htm 15898 2009-05-04 07:25:41Z liuhui $ --> <

Python操作数据库之MySQL 一.安装Python-MySQLdb模块 Python-MySQLdb是一个操作数据库的模块,Python 通过它对 mysql 数据实现各种操作. 如果要源码安装,可以这里下载: https://pypi.Python.org/pypi/MySQL-Python/ 解压安装包,进入解压目录执行以下命令安装   python setup.py install ubuntu 下可以这么做:   sudo apt-get install build-essenti

环境 Anaconda3 Python 3.6, Window 64bit 目的 从MySQL数据库读取目标表数据,并处理 代码 # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd import pymysql ## 加上字符集参数,防止中文乱码 dbconn=pymysql.connect( host="**********", database="kimbo", user="kimbo_test", pas