连接数据库—>创建游标—>执行SQL—>fetch获得数据,进行业务处理—>关闭游标—>commit—>关闭数据库连接
import pymysql.cursors
# Connect to the database 连接数据库
connection = pymysql.connect(host='localhost',
user='user',
password='passwd',
database='db',
charset='utf8mb4',
cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor)
#建立游标
cursor=connection.cursor()
#执行 sql 语句
sql = "SELECT * FROM table"
cursor.execute(sql)
#提交,关闭游标,关闭连接
connection.commit()
cursor.close()
connection.close()
SQLalchemy
#导入 必要的包:sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine
#创建链接
engine = create_engine("mysql://User:Password@HostName/DBName?charset=utf8")
#读取数据
df = pd.read_sql("SELECT * FROM employees", engine)
#写入数据
df.to_sql(
"all_tickers", #表名
con=engine,
if_exists="append",
index=False,
chunksize=1000,
method="multi",
)
https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_sql.html#pandas.read_sql df.to_sql 函数参考文档
参考资料
https://blog.csdn.net/qq_45476428/article/details/129317868 CSDN;Python 数据分析1:三种工具实现连接、读取MySQL数据库并处理MySQL数据为DataFrame
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