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大数据时代，光有Excel和Stata是远远不够的。 R和Python也不够，因为他们还不能直接存储海量的数据。 那问题来，海量数据靠什么存呢？—— 答案当然是数据库咯。 数据库里面分为结构化数据库和非结构化数据库，对于一般量级的数据，结构化数据库（SQL）占了主流。所以，要玩转大数据，SQL这个仓库也必须要懂一些。 既然要学SQL，学哪个够好呢？ 其实只要是SQL数据库，哪个都差不多。不过有个开源免费叫 postgreSQL，是数据库界冉冉升起的新星，非常值得一学。 之前，我已经写过一篇文章介绍如何使用图形化的工具 pgAdmin 管理开源数据库 postgreSQL： 盲区行者王：【Python-SQL】pgAdmin及Postgresql数据库对象管理 今天，我们回到 Python，看看如何用Python实现对SQL数据库的连接，以及操纵——比如创建数据、查询数据表格等等。 1 用Python连接postgreSQL在Python中用来连接postgreSQL的模块是 psycopg2，可以使用 pip3 命令进行安装。 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Jun 8 23:36:38 2021 @Software: Spyder @author: 盲区行者王 """ pip3 install psycopg2 ##安装psycopg2模块然后使用connect 方法，结合数据库的名称、数据库用户名+密码、端口，进行连接。 import psycopg2 ##导入 ## 通过connect方法，创建连接对象 conn ## 这里连接的是本地的数据库 conn = psycopg2.connect(database="db_test", user="postgres", password="12345678", host="127.0.0.1", port="5432") ## 执行之后不报错，就表示连接成功了！ print('postgreSQL数据库“db_test”连接成功!') postgreSQL数据库“db_test”连接成功!2 用Python操纵SQL数据库在完成连接之后，通过cursor游标的方法，结合SQL语句，进行对数据库的操作。 cursor=conn.cursor() ##通过cursor方法，对数据库进行操作接下来执行SQL语句，这里我们以新建一个table为例。 cursor.execute('''create table public.player( id integer not null primary key, name varchar(32) not null, height decimal(5, 2) not null, weight decimal(5, 2) not null )''') conn.commit() ##向postgreSQL数据库提交命令通过commit()方法，Python就会将SQL语句提交给postgreSQL。 然后，打开咱们的老朋友 pgAdmin（postgreSQL专用的图形化管理终端），就可以查看到咱们刚才新建的table“player”了。在player表格中，一个有4个变量（字段）： id，整数型；name，字符型；height，小数型；weight，小数型；具体如下图所示：  通过Python，新建了一个player表格在pgAdmin中打开：  打开player表格结果是张空表，具体如下：  player是张空表格如果对Python中psycopg2模块其它功能感兴趣，想进一步探索学习的同学，可以查看该模块的官方帮助文件： Psycopg - PostgreSQL database adapter for Python 参考书籍（都是些可以帮助小白快速学会Python编程的好书哦~）： -----全文结束----- |
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