python操作数据库

使用python语言操作mysql数据库。

1.安装数据库mysql

我自己第一次安装的时候是直接在网上搜了一个下载的链接,直接安装了,可是安装的过程中并没有提示我设置数据库的密码,但是安装完之后发现打开命令框第一件事要做的就是输入密码,然后我选择卸载已经装好的mysql,重新在官网上下载一个installer安装,可是没想到安装时会出现错误,什么无法“start service”之类的,我又百度了一下,网上描述是因为之前安装的版本卸载的不彻底引发的错误,我按照网上的说明,把一切跟mysql有关的内容全部删除,包括注册表里面的内容,重新装了一次,成功了。

2.学习使用数据库mysql

在网上搜到了教程有关数据库的一些基本操作,create database;(新建数据库),create table mytable;(新建表),insert into mytable(插入数据),drop table mytable(删除已有的表)等等操作,具体的可以查看http://wenku.baidu.com/link?url=GfdZzz1yE-KdLzFHjhYgNDxoAeLPtYlPUcMLl-41ekndlTDaGIlC7MpPVQhuxD-mGoIB7tXuwgrbbttQalB5R5BjvArE0x1-f05I-w0chnK”。


3,用python语言连接数据库,这个很简单,网上有很多的例子可以套用,但是要想操作数据库存储数据什么的,还需要了解一些基本的sql语句,使用sql语句可以实现使用python来操作数据库。有关sql语句可以查看http://www.w3cschool.cc/sql/sql-tutorial.html这个里面有详细的教程。

db = MySQLdb.connect("localhost","root","123456","myciti" )
cursor = db.cursor()
sql = """insert into article values (0,"woainimahah","http://www.aa.com","2012-9-8","wo","qq","skjfasklfj","2019","up")"""
try:
    cursor.execute(sql)
    db.commit()
except:
    db.rollback()
db.close

4,剩下要做的就是用代码实现python操作数据库了。

 一开始我自己按照网上的模块,编写了代码,是作为一个函数来实现的,将要存储的数据当做参数传进去,具体的代码如下:

def insert(nam):
    db = MySQLdb.connect("localhost","root","123456","example" )
    cursor = db.cursor()
    sql = """insert into mytable values (nam)"""
    try:
      cursor.execute(sql)
      db.commit()
    except:
      db.rollback()
    db.close

可是实现我到数据库中查看,数据库中数据都是NULL,明显程序出问题了,到网上再一次查询比对,发现传参数的时候应当使用占位符来实现,而不是直接将参数写在后面。修改后的代码如下:

def insert(nam):
    db = MySQLdb.connect("localhost","root","123456","example" )
    cursor = db.cursor()
    sql = """insert into mytable values ("%s")"""
    try:
      cursor.execute(sql%(nam))
      db.commit()
    except:
      db.rollback()
    db.close

之后运行,能够将符合要求的域名正确的存入mysql数据库中。(注意一定要commit,不然数据库内容不会改变)运行结果如下:


内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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