用Python操作Mysql

最新用python来操作mysql完全解析 1.此处通过MySQLdb来操作mysql,首先sudo apt-get install libmysqlclient-dev,如何出现 Encountered a section with no Package: header E: Problem with MergeList /var/lib/apt/lists/dl.google.com_linux_chrome_deb_dists_stab 阅读详情

    首先,安装需要的环境,Mysql和Python就不说了,必备的东西。

主要是安装的MySQLdb,可以去sf.net下载,具体地址是http://sourceforge.net/projects/mysql-python/

如果用Ubuntu,直接

 

sudo apt-get install python-mysqldb

 

安装完成之后可以在Python解释器中测试一下

输入

Python代码   收藏代码
  1. import MySQLdb #注意大小写!!  

 如果不报错,就证明安装成功了,可能继续了


MySQLdb在Python中也就相当于JAVA中的MySQL的JDBC Driver,Python也有类似的数据接口规范Python DB API,MySQLdb就是Mysql的实现。操作也比较简单和其它平台或语言操作数据库一样,就是建立和数据库系统的连接,然后给数据库输入SQL,再从数据库获取结果。

先写一个最简单的,创建一个数据库:

 

Python代码   收藏代码
  1. #!/usr/bin/env python  
  2. #coding=utf-8  
  3. ###################################  
  4. # @author migle  
  5. # @date 2010-01-17  
  6. ##################################  
  7. #MySQLdb 示例  
  8. #  
  9. ##################################  
  10. import MySQLdb  
  11.   
  12. #建立和数据库系统的连接  
  13. conn = MySQLdb.connect(host='localhost', user='root',passwd='longforfreedom')  
  14.   
  15. #获取操作游标  
  16. cursor = conn.cursor()  
  17. #执行SQL,创建一个数据库.  
  18. cursor.execute("""create database python """)  
  19.   
  20. #关闭连接,释放资源  
  21. cursor.close();  
 

 

创建数据库,创建表,插入数据,插入多条数据

 

Python代码   收藏代码
  1. #!/usr/bin/env python  
  2. #coding=utf-8  
  3. ###################################  
  4. # @author migle  
  5. # @date 2010-01-17  
  6. ##################################  
  7. #MySQLdb 示例  
  8. #  
  9. ##################################  
  10. import MySQLdb  
  11.   
  12. #建立和数据库系统的连接  
  13. conn = MySQLdb.connect(host='localhost', user='root',passwd='longforfreedom')  
  14.   
  15. #获取操作游标  
  16. cursor = conn.cursor()  
  17. #执行SQL,创建一个数据库.  
  18. cursor.execute("""create database if not exists python""")  
  19.   
  20. #选择数据库  
  21. conn.select_db('python');  
  22. #执行SQL,创建一个数据表.  
  23. cursor.execute("""create table test(id int, info varchar(100)) """)  
  24.   
  25. value = [1,"inserted ?"];  
  26.   
  27. #插入一条记录  
  28. cursor.execute("insert into test values(%s,%s)",value);  
  29.   
  30. values=[]  
  31.   
  32.   
  33. #生成插入参数值  
  34. for i in range(20):  
  35.     values.append((i,'Hello mysqldb, I am recoder ' + str(i)))  
  36. #插入多条记录  
  37.   
  38. cursor.executemany("""insert into test values(%s,%s) """,values);  
  39.   
  40. #关闭连接,释放资源  
  41. cursor.close();  
 

 

查询和插入的流程差不多,只是多了一个得到查询结果的步骤

 

Python代码   收藏代码
  1. #!/usr/bin/env python  
  2. #coding=utf-8  
  3. ######################################  
  4. #  
  5. # @author migle  
  6. # @date 2010-01-17  
  7. #  
  8. ######################################  
  9. #  
  10. # MySQLdb 查询  
  11. #  
  12. #######################################  
  13.   
  14. import MySQLdb  
  15.   
  16. conn = MySQLdb.connect(host='localhost', user='root', passwd='longforfreedom',db='python')  
  17.   
  18. cursor = conn.cursor()  
  19.   
  20. count = cursor.execute('select * from test')  
  21.   
  22. print '总共有 %s 条记录',count  
  23.   
  24. #获取一条记录,每条记录做为一个元组返回  
  25. print "只获取一条记录:"  
  26. result = cursor.fetchone();  
  27. print result  
  28. #print 'ID: %s   info: %s' % (result[0],result[1])  
  29. print 'ID: %s   info: %s' % result   
  30.   
  31. #获取5条记录,注意由于之前执行有了fetchone(),所以游标已经指到第二条记录了,也就是从第二条开始的所有记录  
  32. print "只获取5条记录:"  
  33. results = cursor.fetchmany(5)  
  34. for r in results:  
  35.     print r  
  36.   
  37. print "获取所有结果:"  
  38. #重置游标位置,0,为偏移量,mode=absolute | relative,默认为relative,  
  39. cursor.scroll(0,mode='absolute')  
  40. #获取所有结果  
  41. results = cursor.fetchall()  
  42. for r in results:  
  43.     print r  
  44. conn.close()  
 
【100%通过率】2023华为od机试C卷【螺旋数组矩阵】C++ 实现 给出数字个数n和行数m(1 < n,m < 999),从左上角的1开始,按照顺时针螺旋向内写方式,依次写出2,3...n,最终形成个一m行矩阵。疫情期间,小明隔离在家,百无聊赖,在纸上写数字玩。输入一行,两个整数,空格隔开,依次表示n、m。4.数字不够时,使用单个*号占位。3.填充数字时优先填充外部。1:模拟整个过程打印即可。1.每行数字的个数一样多。小明对这个矩阵有些要求。2.列的数量尽可能少。 阅读详情

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Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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