方法二:使用 SQLAlchemy 的 create_engine 函数连接 MySQL 数据库 除了使用 pymysql 库连接 MySQL 数据库之外,我们还可以使用 SQLAlchemy 的 create_engine 函数创建 MySQL 数据库连接引擎,并使用 Pandas 库中的read_sql函数直接将查询结果转化为 Pandas dataframe 对象。 # 步骤 1:创建 MySQL 数据库连接引擎 from...
engine = create_engine('mysql+pymysql://tblauopr:tblauopr@47.92.118.81:3306/tableau?charset=utf8') 通过create_engine创建一个mysql连接器,其格式为:mysql+pymysql://用户名:数据库密码@IP地址:端口号/数据库名称?charset=编码 2、对数据库进行操作 创建好mysql连接器后,就可以利用pandas中的函数对数据库...
engine=create_engine("mysql+pymysql://root:password@localhost:3306/test",echo=True) from sqlalchemy import func, or_, not_ user = User(name='a') session.add(user) user = User(name='b') session.add(user) user = User(name='a') session.add(user) user = User() session.add(user)...
下面是一个使用create_engine函数连接到MySQL数据库,并读取数据的示例代码: fromsqlalchemyimportcreate_engineimportpandasaspd# 创建数据库引擎engine=create_engine('mysql+pymysql://username:password@host:port/database')# 读取数据df=pd.read_sql_query('SELECT * FROM table_name',engine)# 打印数据print(df...
在这里create_engine是用来建立python和mysql数据库的连接。 #create_engine('mysql+pymysql://user:password@localhost:port/database') conn = create_engine('mysql+pymysql://{}:{}@{}:{}/{}'.format(用户名,密码,主机,端口,库名)) 我已经定义好了用户名密码等,传进去,就能够建立连接了。 查询 #随...
主要思路是先导入库,再填入ip、用户名、密码、数据库名等信息建立连接。 然后定义sql查询语句,进行数据查询。 如果对pymysql函数有疑问,可以参考历史文章:实现Python连接数据库取数需求。 二、连接数据库方法二(create_engine) 接着介绍连接数据库的方法二,具体代码如下: ...
engine=create_engine('mysql+pymysql://root:wangyuqing@localhost:3306/test01')data=pd.read_csv('./tianchi_mobile_recommend_train_user.csv')data.to_sql('user02',engine,chunksize=,index=None)print('存入成功!') 总结 pymysql 方法用时12分47秒,耗时还是比较长的,代码量大,而 pandas 仅需五行代码...
python create_engine 连接hana python connect,1、数据库编程接口市面有多种数据库如mysql、SQLite等等。为了对数据库进行统一的操作,大多数语言提供了简单的、标准化的数据库接口(API)。在PythonDatabaseAPI2.0规范中,定义了Python数据库API接口的各个部分。下面我将
from sqlalchemy import create_engineimport pymysql 从而创建连接引擎: #创建引擎engine=create_engine('mysql+pymysql://用户名:密码@主机名/数据库?charset=utf8') 3.schema 指定架构(如果database flavor支持此功能)。如果没有,则使用默认架构。pandas中get_schema()方法是可以编写sql的写入框架的,没用传入的...