MySQL&PyMySQL基本操作

本文通过示例介绍了如何使用 Python 的 pymysql 库连接 MySQL 数据库并执行基本操作,包括创建数据库、创建表、插入数据及查询数据。
import pymysql
db = pymysql.connect('localhost','root','root',)      #服务器信息
cursor = db.cursor()                                  #游标尺,重要!
cursor.execute("SELECT Version()")                    #执行一条命令#查询SQL版本

data = cursor.fetchone()                              #获取一条返回命令
print("Database version : %s " % data)
cursor.execute('create database IF NOT EXISTS text') #创建text数据库
cursor.execute('use text')                            #使用text数据库
cursor.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS Writers(id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,name VARCHAR(25))')#创建Writers表
cursor.execute("INSERT INTO Writers(name) VALUES ('My first SQLvalues')")#插入一行数据。
db.commit()                                           #传输进表格**重要!!!
cursor.execute("SELECT*FROM Writers")
row = cursor.fetchone()                               #获取一条查询数据
row2 = cursor.fetchmany(10)                           #获取前10条查询数据
rows = cursor.fetchall()                              #获取所有数据
print(row2)

 

【复现】并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析(Python代码实现)内容概要:本文围绕“并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析”的主题,提供了基于Python代码实现的技术研究与复现方法。通过构建风能、太阳能互补的可再生能源系统模型,结合电解水制氢与合成氨工艺流程,对系统的容量配置与运行调度进行联合优化分析。利用优化算法求解系统在不同运行模式下的最优容量配比调度策略,兼顾经济性、能效性稳定性,适用于并网与离网两种场景。文中强调通过代码实践完成系统建模、约束设定、目标函数设计及求解过程,帮助读者掌握综合能源系统优化的核心方法。; 适合人群:具备一定Python编程基础能源系统背景的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事可再生能源、氢能、综合能源系统优化等相关领域的从业者;; 使用场景及目标:①用于教学与科研中对风光制氢合成氨系统的建模与优化训练;②支撑实际项目中对多能互补系统容量规划与调度策略的设计与验证;③帮助理解优化算法在能源系统中的应用逻辑与实现路径;; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码进行逐模块调试与运行,配合文档说明深入理解模型构建细节,重点关注目标函数设计、约束条件设置及求解器调用方式,同时可对比Matlab版本实现以拓宽工具应用视野。
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