result=await db.execute(query)returnresult.scalars().first() 使用filter的示例(SQLAlchemy ORM): fromsqlalchemy.ormimportsessionmaker asyncdefget(self, id: int, db: AsyncSession) ->Optional[ModelType]: query= select(self.model).filter(self.model.id ==id) result=await db.execute(query)returnr...
``` # Python script to execute SQL queries on a database import sqlite3 def execute_query(connection, query): cursor = connection.cursor() cursor.execute(query) result = cursor.fetchall() return result ``` 说明: 此Python脚本是在数据库上执行SQL查询的通用函数。您可以将查询作为参数与数据库连...
cursor.execute(query, params) records = cursor.fetchall()returnrecordstry: connection = create_conn()withconnection.cursor()ascursor: query ="INSERT INTO employees (id, name, age) VALUES (%s, %s, %s)"params = (1,'John',30) cursor.execute(query, params) connection.commit()print("Record ...
query = select([users]) 执行查询 with engine.connect() as connection: result = connection.execute(query) for row in result: print(row) 字典推导式中的query 在某些情况下,query可能指的是创建一个满足特定条件的字典集合,这可以通过字典推导式来实现。 data = [ {'name': 'Alice', 'age': 25},...
execute(sql, params) # 查看真正的SQL查询 query = cursor.mogrify(sql, params) print(query) # 获取查询结果 result = cursor.fetchall() print(result) # 关闭数据库连接 cursor.close() conn.close() 在上述代码中,我们首先建立了与数据库的连接,然后定义了SQL查询和参数值。接着,我们使用cursor....
(pymysql.cursors.DictCursor) #基于字典形式的游标,不加括号内的是以元组形式 # 执行sql # 查询 rows=cursor.execute('select * from userinfo;') #把字符串send给服务端,在服务端把这个sql语句执行下,然后把结果丢给客户端 print(rows) # print(cursor.fetchone()) #代表取一行 # print(cursor.fetchone...
可以重新运行sample_query.py。仅修改print()语句,然后看看现在运行查询需要多长时间: # sample_query.py import sqlite3 import time db_conn = sqlite3.connect("people_db.db") db_cursor = db_conn.cursor() t1 = time.perf_counter_ns() db_cursor.execute("SELECT name, email FROM people WHERE job...
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。
query="SELECT * FROM table_name"cursor.execute(query) 1. 2. 请将’table_name’替换为实际的表名。 处理查询结果 最后,我们需要对查询结果进行处理。查询结果可以使用fetchall方法获取,并以列表的形式返回。我们还可以使用pandas库将结果转换为数据框,以便进行更方便的数据分析和处理。
Learn how to use the Execute Python Script component in Azure Machine Learning designer to run Python code.