在Python中读取数据库数据通常涉及以下步骤:
1. 导入相应的数据库连接库。
2. 使用库提供的函数建立数据库连接。
4. 执行SQL查询并获取结果。
5. 处理查询结果。
6. 关闭游标和数据库连接。
SQLite
import sqlite3连接到SQLite数据库conn = sqlite3.connect('example.db')创建游标对象cursor = conn.cursor()执行SQL查询语句cursor.execute('SELECT * FROM table_name')获取所有查询结果rows = cursor.fetchall()遍历结果并打印for row in rows:print(row)关闭游标和数据库连接cursor.close()conn.close()
MySQL
import mysql.connectorconfig = {'host': '127.0.0.1','user': 'root','password': '','port': 3306,'database': 'python_data','charset': 'gb2312'}cnn = mysql.connector.connect(config)cursor = cnn.cursor()sql = 'SELECT * FROM `order`'cursor.execute(sql)data = cursor.fetchall()for i in data[:2]:print(i)cursor.close()cnn.close()
MS-SQL(使用pymssql)
import pymssqlserver = '127.0.0.1'user = 'sa'password = 'password'conn = pymssql.connect(server, user, password, database='master')cursor = conn.cursor()cursor.execute('select name from sys.databases')row = cursor.fetchone()while row:print(row)row = cursor.fetchone()conn.close()
MySQL(使用pandas和SQLAlchemy)
import pandas as pdfrom sqlalchemy import create_engine使用SQLAlchemy创建数据库引擎engine = create_engine('mysql+pymysql://unickcheng:p123@192.168.1.110/UNICK')执行SQL查询并将结果读取到Pandas DataFramesql = 'SELECT repeat("*", @number := @number - 1) FROM information_schema.tables, (SELECT @number:=21) T2 LIMIT 20'data = pd.read_sql(sql, engine)print(data)
请根据您所使用的数据库类型选择合适的库和连接方式。如果您使用的是其他类型的数据库,比如PostgreSQL,您可以使用`psycopg2`库来连接和读取数据。

