J'KYO
No pains,no gains.

 

python操作数据库的方法:
一种是导入sqlalchemy包,另一种是导入psycopg2包。

具体用法如下(此处以postgre数据库举例)
第一种:

# 导入包
from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd
from string import Template
# 初始化引擎


engine = create_engine('postgresql+psycopg2://' + pg_username + ':' + pg_password + '@' + pg_host + ':' + str(
    pg_port) + '/' + pg_database)

query_sql = """
      select * from $arg1
      """
query_sql = Template(query_sql) # template方法



df = pd.read_sql_query(query_sql .substitute(arg1=tablename),engine) # 配合pandas的方法读取数据库值
# 配合pandas的to_sql方法使用十分方便(dataframe对象直接入库)
df.to_sql(table, engine, if_exists='replace', index=False) #覆盖入库
df.to_sql(table, engine, if_exists='append', index=False)  #增量入库



第二种方法,与jdbc使用极为相似

# 导入包
import psycopg2
# 初始化
conn = psycopg2.connect(database = database, user = username, password = passwd, host = host, port = port)
cursor = conn.cursor()

# 执行sql
cursor.execute(sql, values)  # 与jdbc的prepareStatement极为类似,执行的是一个具体的sql语句。



cursor也能调存储过程,并且获取返回值。
posted on 2018-08-22 13:47  J'KYO  阅读(22864)  评论(0编辑  收藏  举报