Python中ipython-sql + pymysql的使用方法(比pymysql使用更简单)

pip install pymysql
pip install ipython-sql

安装pymysql、ipython-sql 两个包后,能够以非常便捷的方法针对Mysql数据库使用各类SQL语句。

优点:ipython安装后,可以直接使用“%”加SQL命令来实现SQL操作,使用方法相比在pymysql包下使用SQL的方法要简单的多。

连接数据库方法如下:

	%load_ext sql
	#载入SQL命令环境
	%sql mysql+pymysql://py:123456@localhost/test
	#连接数据库//用户名:密码......./库

SELECT使用:

	%sql select * from test

在Python中将变量代入SQL语句:只需在变量前加“:”即可:

	%sql INSERT INTO test VALUES (:x,:y)

使用SELECT将数据库数据赋值给Python变量:

	s=%sql select CODE  from test where CODE_ID = '0014' 
			#此处,返回的s是一个SQL结果集,类型class 'sql.run.ResultSet',其实际上可以看作是一个二维数组(数据库列表)
			#若想取得CODE的值,需要以数组方法对s进行操作
	y=s[0][0]
			#查看s、y的内容与类型
	print (s,type(s[0]))
	print (y,type(y))
### 如何在 Jupyter Notebook 中集成和使用 SQL 要在 Jupyter Notebook 中集成并使用 SQL 进行数据分析或查询操作,可以通过安装 `ipython-sql` 扩展来实现[^2]。该扩展允许用户直接在 Notebook 单元格中运行 SQL 查询,并将结果存储为 Pandas DataFrame 或其他 Python 数据结构。 #### 安装 ipython-sql 首先需要确保已安装必要的依赖项。以下是具体的安装命令: ```bash pip install ipython-sql sqlalchemy ``` 如果计划连接到特定数据库(如 PostgreSQL、MySQLSQLite),还需要额外安装对应的驱动程序。例如,对于 PostgreSQL 可以执行以下命令: ```bash pip install psycopg2-binary ``` #### 加载扩展 完成安装后,在 Jupyter Notebook 的第一个单元格加载 `sql` 魔法命令: ```python %load_ext sql ``` #### 建立数据库连接 接下来定义与目标数据库的连接字符串。下面是一个示例,展示如何连接到本地 SQLite 数据库: ```python %sql sqlite:///example.db ``` 如果是远程数据库,则需提供完整的连接 URL。例如,针对 MySQL 数据库可写成如下形式: ```python %sql mysql+pymysql://username:password@host/database_name ``` #### 使用 SQL 查询 一旦成功建立连接,就可以利用 `%sql` 和 `%%sql` 来分别执行单行或多行 SQL 查询。例如: ```python result = %sql SELECT * FROM users LIMIT 5; result.DataFrame() ``` 上述代码会从表 `users` 提取前五行记录并将结果显示为 Pandas DataFrame。 #### 结合 bqplot 实现交互式可视化 为了进一步增强分析能力,还可以结合 `bqplot` 库创建动态图表[^3]。这使用户不仅能够轻松处理数据集中的复杂关系,还能直观呈现其发现的结果。 ```python import pandas as pd from bqplot import pyplot as plt data = result.DataFrame() # 将 SQL 查询结果转换为 DataFrame plt.figure(title="User Distribution") plt.bar(data['age'], data['count']) plt.show() ``` 以上方法展示了如何无缝地将 SQL 功能引入 Jupyter Notebook 并配合先进的绘图技术提升工作效率。
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