mysql数据库如何查询当天的数据

本文介绍在ThinkPHP框架中如何实现按指定日期筛选数据的方法。通过使用strtotime函数转换日期,并利用时间戳加86399秒技巧来获取当天的最后一秒时间戳,从而实现在数据库查询时精确匹配当天的数据。

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    在我们写代码的过程中,我们经常会用到数据查询及筛选功能。而其中就有一项是查询当天的数据,比如当天的考勤人数、订单数等等。

    我是PHP程序员,那么TP中又是如何处理这样的数据呢?

    我们可以用TP中的<=和>=来筛选。

    主要问题在于某一天的数据如何获取。

    比如:2018年5月16日的数据。

    $bg_time = strtotime("2018-05-16");    这一块数据你接收过来就行。

    $over_time = strtotime("2018-05-16");    这一块的数据也是接收的前台数据。

    $over_time = $over_time+86399;

    我们在TP中的where语句里面就可以这样写 where("time<=$bg_time AND over_time<=$over_time");

    只是在这一块,我们要对接收来的数据进行判断,判断开始时间是不是等于结束时间,如果相等,则表示是同一天。然后执行上面的语句就可以了。

    核心之处就在于把$over_time+86399;

    这一块,主要在于对时间戳的理解。

   


### 将爬取的天气数据存储到 MySQL 数据库 为了实现这一目标,需要完成几个主要的任务:建立与 MySQL 的连接、准备要插入的数据以及执行插入操作。 #### 建立数据库连接 首先,在 Python 中可以利用 `pymysql` 库来创建同 MySQL 数据库之间的连接。这一步骤通常涉及提供主机名、用户名、密码以及其他必要的参数给 `connect()` 方法[^2]: ```python import pymysql connection = pymysql.connect( host='localhost', user='your_username', # 替换为自己的MySQL用户名 password='your_password', # 替换为自己的MySQL密码 database='weather_data' # 创建或指定一个用来保存天气数据数据库名称 ) ``` #### 准备待插入的数据 假设已经成功抓取到了一些城市及其对应的最高温度和最低温度信息,并将其整理成列表形式如下所示: ```python data_to_insert = [ ('Beijing', '18°C', '9°C'), ('Shanghai', '20°C', '14°C') ] ``` 这些元组中的每一项代表一条记录,其中包含了城市的名称、当天预测的最大气温和最小气温。 #### 插入数据至表格内 接下来定义 SQL INSERT 语句模板并将上述收集好的数据逐条写入提前建好结构的目标表里。注意这里使用了占位符 `%s` 来防止 SQL 注入攻击[^1][^2]: ```sql INSERT INTO weather (city_name, max_temperature, min_temperature) VALUES (%s, %s, %s); ``` 最后编写一段循环代码遍历所有待处理的数据并调用 execute() 执行实际的插入动作;完成后记得提交事务以确保更改生效: ```python try: with connection.cursor() as cursor: sql = "INSERT INTO weather (city_name, max_temperature, min_temperature) VALUES (%s, %s, %s)" for item in data_to_insert: cursor.execute(sql, item) # 提交更改 connection.commit() finally: # 关闭数据库连接 connection.close() ``` 以上就是完整的流程说明,展示了怎样把由网络爬虫获得的信息安全有效地送入关系型数据库管理系统之中进行持久化管理。
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