11、Python数据库操作全解析

Python数据库操作全解析

1. Python数据库连接概述

Python能够借助多种集成技术连接到各类数据库。连接成功后,Python的列表和字典能让数据操作变得简单高效,其对象模型也便于在数据库之上构建对象层。

2. 数据库连接相关技术

2.1 专有API

像Oracle和Sybase这类客户端/服务器系统的供应商,通常会提供客户端软件CD,用于安装在需要连接其服务器的PC上。这些软件包含跟踪网络数据库服务器的工具、基于TCP/IP的自定义网络协议、管理应用程序、命令行SQL客户端以及数据库编程接口。底层有C库和/或预处理器,支持C程序对数据库执行查询。针对Oracle、Sybase、Informix等数据库,已经有基于这些C库的Python模块。专有API能实现快速连接,并可访问特定数据库的专有特性,但用户希望能自由切换数据库,因此微软多年来一直在开发数据库标准接口。

2.2 开放数据库连接(ODBC)

ODBC是一种标准化的API,能在所有Windows系统上实现通用数据库访问。它由一个DLL和连接管理软件组成,DLL提供连接和查询数据库的标准函数。每个数据库供应商需提供连接自身数据库的软件及ODBC驱动。配置ODBC数据源的步骤如下:
1. 点击“开始”→“设置”→“控制面板”→“32位ODBC”。
2. 选择“用户(或系统)DSN”→“添加”。
3. 从驱动列表中选择数据库驱动,如“Microsoft Access Driver”。
4. 在“数据源名称”框中输入名称,如“PYDBDEMOS”。
5. 点击“选择”按钮,定位数据库文件,如“pyd

【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
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