1、安装好python1.1安装python环境（anaconda）参考 我用的是Anaconda，已安装好 1.2安装cx_Oracle模块 wins+R输入cmd 命令窗口输入：pip install cx_Oracle 2、下载Oracle客户端 下载地址：https://www.oracle.com/database/technologies/instant-client/downloads.html。下载instantclient-basic-windows.x...
或者用python的cx_Oracle模块也是可以的。cx_Oracle模块提供了cx_Oracle.connect('用户名','口令','机器地址:端口号/数据库名') 函数用来初始化数据库连接。 需要三个库 pandas :pip install pandas sqlalchemy :pip install sqlalchemy cx_Oracle :安装cx_Oracle会比较繁琐一些 2、windows系统python(pycharm)...
dns = cx_Oracle.makedsn('ip地址','端口',service_name='服务名') #制作一个dsn engine = create_engine("oracle://用户名:密码@"+dns,encoding='utf-8', echo=True) #建立ORM连接 sql = "测试用sql语句" #输入sql代码 data = pd.read_sql(sql, engine) #使用pandas的数据库函数直接读取oracle数...
DatabaseError: DPI-1047:无法找到64位Oracle客户端库(在anaconda python中运行cx_Oracle ) 、、 我正在尝试使用cx_Oracle库连接到jupyter笔记本环境中的oracle数据库。我已经设置了设置和配置,然后尝试用cx_Oracle.connect启动连接,但是得到了以下错误:我已经找到了如何为python修复此问题的解决方案(为Oracle安装instancc...
Python+Pandas 读取Oracle数据库 importpandas as pd fromsqlalchemyimportcreate_engineimportcx_Oracle db=cx_Oracle.connect('userid','password','10.10.1.10:1521/dbinstance')print(db.version) cr=db.cursor() sql='select * from sys_user'cr.execute(sql) ...
import pandas as pd import sys import imp imp.reload(sys) from sqlalchemyimport create_engine import cx_Oracle db=cx_Oracle.connect('userid','password','10.10.1.10:1521/dbinstance') print db.version cr=db.cursor() sql='select * from sys_user' ...
import cx_Oracle as cx import pandas as pd con=cx.connect('用户名','密码',' 127.0.0.1:1521/orcl') sqlnamefile=pd.read_excel("F:\python\待执行的SQL交件.xlsx",sheet_name='SQL交件名')#读取Excel文件 sqlnamecol=sqlnamefile.iloc[:,0]#获取有SQL文件名称的那一列 sql_path='F:/python...
/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8-*-#date:2021/3/14# filename: excel_to_db# author: kplinimport pandas as pdfrom sqlalchemy import create_enginefrom sqlalchemy import types# conn_string='oracle+cx_oracle://user:pass@host:port/dbname'conn_string='oracle+cx_oracle://KPLIN:...
connect('username', 'password', 'ip:1521/database') except cx_Oracle.Error as e: print("Error %d:%s" % (e.args[0], e.args[1])) exit() # 查询部分信息 def search_one(self, sql,sparm): try: # #查询获取数据用sql语句 # 代传参数:sparm--查询指定字段参数 df = pd.read_sql_...
大多数情况下,对data analyst,最常执行的操作是从CSV文件或其他type的文本文件中读取data。 为了弄清楚pandas处理这类data的方法,我们在工作目录下(运行python的路径)下创建一个短小的CSV文件,将其保存为myCSV_01.csv,如下: white,red,blue,green,animal 1,5,2,3,cat 2,7,8,5,dog 3,3,6,7,horse ...