使用python连接数据库_sqlalchemy hive-优快云博客

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该博客主要介绍了如何使用Python进行数据库连接，包括Hive、MySQL和Oracle的连接，并展示了数据读取和写入MySQL的实现方法。通过`pandas`和`sqlalchemy`等库，实现了高效的数据操作流程。

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import pandas as pd
import sqlalchemy
import pymysql
import pymssql
import pyhive

# 连接hive
def con_hive(sql):
    user_name = "hive链接地址"
    hive_engine = sqlalchemy.create_engine(user_name)
    data = pd.read_sql(sql, hive_engine)
    print ("\n数据读取完毕\n")
    return data

# 连接mysql
def con_mysql(sql):
    conn = pymysql.connect(host="服务器地址"
                            , port = '端口'
							, user="用户名"
                            , passwd="用户密码"
                            , db = '默认数据库名'
                            , charset="utf8")
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(sql)
    data = pd.read_sql(sql,conn)
    conn.close()
    print ("\n数据读取完毕\n")
    return data

# 连接Oracle
def con_oracle(sql):
    db = pymssql.connect(server="服务器地址"
                        , port='端口'
						, user="用户名"
                        , password="用户密码"
                        , database="默认数据库名"
                        )
    cursor = db.cursor()
    cursor.execute(sql)
    data = pd.read_sql(sql,db)
    db.close()
    print ("\n数据读取完毕\n")
    return data

# 写入 mysql 数据库
def write_into_mysql(data,table): # table 待写入的数据表名
    engine = sqlalchemy.create_engine('mysql+pymysql://用户名:密码@服务器地址:密码/默认数据库名?charset=utf8')
    # if_exists='replace' 表示覆盖原表数据
    pd.io.sql.to_sql(data,table,engine,if_exists='replace',index = False)
    print ("数据存储完毕")