在上面的代码中,create_engine函数用于创建一个数据库引擎对象,你需要替换username、password和dbname为你自己的数据库相关信息。 添加utf8参数 # 创建数据库引擎对象,并添加utf8参数engine=create_engine('mysql://username:password@localhost/dbname',encoding='utf-8') 1. 2. 在上面的代码中,我们通过在create_en...
def create_user_from_name(username): ""通过用户名创建一个 User 实例" :raises: 当无法创建用户时抛出 UnableToCreateUser """ if validate_username(username): return User.from_username(username) else: raise UnableToCreateUser(f'unable to create user from {username}') try: user = create_user_...
engine=create_engine('mssql+pyodbc://scott:tiger@mydsn') pymssql 代码语言:javascript 复制 engine=create_engine('mssql+pymssql://scott:tiger@hostname:port/dbname') SQLite 代码语言:javascript 复制 engine=create_engine('sqlite:///foo.db')engine=create_engine('sqlite:absolute/path/to/foo.db') ...
>>> from sqlalchemy import create_engine >>> engine = create_engine('sqlite:///:memory:', echo=True) create_engine的参数有很多,我列一些比较常用的: echo=False-- 如果为真,引擎将记录所有语句以及repr()其参数列表的默认日志处理程序。 enable_from_linting-- 默认为True。如果发现给定的SELECT语句与...
create_engine 还有很多可选参数,这里介绍几个重要的参数。 engine=create_engine('mysql://user:password@localhost:3306/test?charset=utf8mb4', echo=False pool_size=100, pool_recycle=3600, pool_pre_ping=True) echo:为 True 时候会把sql语句打印出来,当然,你可以通过配置logger来控制输出,这里不做讨论。
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/python_db') 参数解释: dialect -- 数据库类型 driver -- 数据库驱动选择 username -- 数据库用户名 password -- 用户密码 host 服务器地址 port 端口 database 数据库 import pandas as pd ...
conn=create_engine('mysql+pymysql://user:passwd@ip:3306/test',encoding='utf8')date_pl.to_sql(name='jlkj_cs',con=conn,if_exists='append',index=False,index_label=False)cs_add_date2=pd.read_sql('''select * from jlkj_cs''',conn)cs_add_date2 ...
User 是数据模型类的名称，id、name、age 是表中的列名。UserIn 是创建用户的请求参数模型，UserOut 是查询用户的响应数据模型，UserUpdate 是更新用户的请求参数模型。使用 create_engine 函数创建一个数据库连接引擎，使用 sessionmaker 函数创建一个数据库会话工厂，使用 declarative_base 函数创建一个基类。在创建表...
engine = create_engine('sqlite:///example.db', echo=True) # 声明基类 Base = declarative_base() # 定义映射类class User(Base): __tablename__ = 'users' id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String) age = Column(Integer) ...