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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: ![]() 在pgAdmin中打开: ![]() 结果是张空表,具体如下: ![]() 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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