SQLAlchemy向数据库添加数据报错

本文介绍了如何处理使用SQLAlchemy操作MySQL数据库时遇到的编码错误。主要提供了两个解决方案:一是创建连接时设置字符编码,二是针对已存在的数据库和表,通过SQL语句修改其编码格式为utf8。

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1.在创建连接的位置设置字符编码

mysql = 'mysql+pymysql://root:@localhost:3306/test?charset=utf8mb4'

tableName = 'persons1'
    
engine = create_engine(mysql,encoding='utf8')

2.修改Mysql编码格式

show variables like 'character%';
数据存入数据库可以通过以下步骤实现: 1. 首先,确保已经安装了sqlalchemy库,可以使用命令"pip install sqlalchemy"进行安装。 2. 在Jupyter Notebook中,导入所需的库和模块,包括pandas和sqlalchemy。 3. 创建一个引擎对象,用于连接到数据库。将数据库的相关信息(用户名、密码、主机、端口、数据库名称)作为参数传递给create_engine()函数。 4. 使用pandas库中的to_sql()函数,将DataFrame数据存入数据库。需要提供数据、引擎对象、表名、是否替换已有表等参数。 下面是一个示例代码: ```python from sqlalchemy import create_engine import pandas as pd # 连接到数据库 username = "数据库用户名" password = "数据库密码" host = "数据库主机" port = "数据库端口" database = "要连接的数据库" engine = create_engine(f"mysql+pymysql://{username}:{password}@{host}:{port}/{database}?charset=utf8") # 假设df是要存入数据库的DataFrame数据 df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['a', 'b', 'c']}) # 存入数据库 df.to_sql('表名', engine, index=False, if_exists='replace') ``` 在上面的示例中,将DataFrame数据存入名为"表名"的表中。如果已存在相同表名的表,可以选择是否替换已有表,使用参数if_exists来控制。"replace"表示替换已有表,"append"表示在已有表的基础上添加数据,"fail"表示如果已有表存在则报错。 通过以上步骤,你可以将数据从Jupyter Notebook存入数据库
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