result = con.execute("SELECT 'Hello DuckDB'").fetchall() print(result) # [('Hello DuckDB',)] 二、核心功能解析 2.1 数据导入导出函数原型: #从Pandas DataFrame导入 con.register('table_name', dataframe) # 导出到Pandas DataFrame df
Python操作DuckDB# 安装Python三方包duckdb pip install duckdb 连接数据库(文件) import duckdb # 连接数据库,文件不存在则自动创建 con = duckdb.connect("demo.db") 执行sql,可以用con.sql('...')或con.execute('...')执行sql,两个方法几乎完全相同 不需要建立游标,不需要commit 执行后可以进行链式操...
不过,在 duckdb 中,使用 execute 才能使用参数化,并且要额外调用 fetch 相关方法才能得到结果。 但我更喜欢使用 query 方法,那怎么办? duckdb 有自身实现的 sql 解析引擎。平时我们编写的 sql 文本,duckdb 会解析编译成 sql 表达式。而 duckdb 在 python 端公开了这些表达式的接口。 像这里的例子,在 sql 表达中...
1）安装DuckDB：在系统中安装DuckDB。可以通过Python的pip包管理器安装：2）导入必要的库：在Python脚本中...
python import duckdb # 连接到内存数据库 con = duckdb.connect(database=':memory:') # 或者连接到持久化数据库 # con = duckdb.connect(database='path/to/your/database.db') 执行SQL查询: 连接数据库后,你可以使用con.execute()方法执行SQL查询。例如,创建一个表、插入数据、查询数据等。 python # ...
def execute(self, jmx_abspath: str) -> None: """根据路径执行jmeter脚本 Args: jmx_abspath: 脚本绝对路径 Returns: None """ command = self.__command + jmx_abspath print(f'Commond:[{command}]\n') popen = Popen(command, stdout=PIPE, stderr=STDOUT, shell=True, universal_newlines=True) ...
(venv) ➜ duckdb python app.py [[998]] 该sales.csv有 998 条记录。 我们也可以执行分组查询。 query = """select city, sum(price) from sales group by city""" print(cursor.execute(query).fetchdf()) 上面将返回一个数据帧,如下所示。
Python操作DuckDB 安装Python三方包duckdb pip install duckdb 1. 连接数据库(文件) import duckdb # 连接数据库,文件不存在则自动创建 con = duckdb.connect("demo.db") 1. 2. 3. 4. 执行sql,可以用con.sql('...')或con.execute('...')执行sql,两个方法几乎完全相同 ...
```python import duckdb connection = duckdb.connect(database=':memory:') ``` 这里使用了内存数据库,也可以指定文件路径来连接到持久化数据库。 三、创建表格 连接到DuckDB数据库后,可以创建表格并插入数据。下面是一个创建表格的示例代码: ```python connection.execute("CREATE TABLE users (id INTEGER, na...
首先,你需要安装 DuckDB。可以通过多种方式安装,比如在 Python 环境中:pip install duckdb在 Python 中使用 import duckdb # 创建一个内存数据库连接 con = duckdb.connect(database=':memory:') # 创建一个表 con.execute('CREATE TABLE users (id INTEGER, name VARCHAR, age INTEGER)') ...