数据库在python中的操作(1)

windows下dmPython操作达梦数据库代码示例 dmPython 是 DM 提供的依据 Python DB API version 2.0 中 API 使用规定而开发的数据库访问接口。 阅读详情
向表中插入新数据
#!/usr/bin/env python3
import sqlite3
import csv
con=sqlite3.connect('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\Suppliers.db')

c=con.cursor()
create_table="""CREATE TABLE IF NOT EXISTS Suppliers
                (Supplier_Name VARCHAR(20),
                Invoice_Number VARCHAR(20),
                Part_Number VARCHART(20),
                Cost FLOAT,
                Purchase_Date DATE);"""
c.execute(create_table)
con.commit()
#读取文件
file_reader=csv.reader(open('E:\\研究生学习\\python数据\\实验数据\\CSV文件实验数据\\Suppliers_base.csv','r',encoding='utf-8'),delimiter=',')
header=next(file_reader,None)
for row in file_reader:
# data=[]
#    for column_index in range(len(header)):
#        data.append(row[column_index])
#    print(data)
#    c.execute("INSERT INTO Suppliers VALUES (?,?,?,?,?)",data)
    print(row)
    c.execute("INSERT INTO Suppliers VALUES (?,?,?,?,?)",row)
con.commit()
print('')
#查询Suppliers表
output=c.execute("SELECT * FROM Suppliers")
rows=output.fetchall()
row_count=0
for row in rows:
    row_count+=1
    result=[]
    for col_index in range(len(row)):
        result.append(str(row[col_index]))
    print(result)
print(row_count)
在这个代码中有个需要注意的地方是,当运行一次时,data中的数据会自动添加到Suppliers表格中,所以当第一次运行没有出错时,就会获得想要的结果,如果持续运行,那么Suppliers表中被会重复插入data数据。

Python量化数据仓库搭建系列1:数据库安装与操作 Python量化数据仓库搭建系列1:数据库安装与操作 本系列教程为量化开发者,提供本地量化金融数据仓库的搭建教程与全套源代码。我们以恒有数(UDATA)金融数据社区为数据源,将金融基础数据落到本地数据库。教程提供全套源代码,包括历史数据下载与增量数据更新,数据更新任务部署与日常监控等操作。 一、数据仓库 数据仓库(Data Warehouse)简称DW或DWH,数据仓库顾名思义,是一个很大的数据存储集合。是数据库的一种概念上的升级,输入方是各种各样的数据源,最终的输出用于数据分析、量化分析、数据挖掘、数据报 阅读详情

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