python读取数据库中文乱码问题

本文介绍了解决SQL Server中出现中文乱码的问题。通过调整字段类型从Varchar到Nvarchar,解决了部分记录显示乱码的情况。文章还提到了不同编码方式下如何正确显示中文的方法。

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今天朋友遇到过怪问题,在同一个页面显示的2条中文记录一个正常,一个乱码,2条记录分别从不同的表里取出。录入的时候采用直接录入。仔细观察2者区别,发现能正常显示的字段在表中类型为nvarchar,不能的是varchar,试着将其改成nvarchar,问题解决。 因为对sqlserver不熟悉。通过查询手册得知: nvarchar表示以Unicode格式存储可变长度的 数据,所以能显示中文,而varchar是用非unicode存储数据,所以乱码。
将Varchar类型设置为nvarchar类型,发现问题可以解决。(修改成latin1编码就可以了)

GBK编码,读取数据库中文乱码,把取出的字符串重新编码如下

s.encode('latin1').decode('gb2312')

转载于:https://www.cnblogs.com/mojiemeizi/p/7600927.html

<think>好的,用户想用Python从txt文件读取数据并插入到数据库。首先,我需要回忆一下相关的步骤和可能用到的库。根据他们提供的引用,特别是引用[1]和引用[2],用户可能已经了解了一些关于使用Python操作数据库的基础知识,比如使用pymysql连接MySQL数据库,以及如何执行SQL语句。 首先,处理txt文件。需要确定txt文件的结构,比如数据是如何分隔的,是逗号分隔、制表符分隔还是其他方式。常见的做法是逐行读取文件,然后分割每一行的数据。例如,使用split()方法根据分隔符拆分字段。 接下来是数据库连接部分。用户提到的是将数据插入数据库,但没有具体说明是哪种数据库,比如MySQL还是Oracle。根据引用[1]和[2],可能主要是MySQL,但引用[3]提到了Oracle,所以可能需要考虑不同数据库的适配。不过用户的问题中没有明确,所以可能需要给出通用的方法,或者以MySQL为例,同时提示其他数据库的差异。 然后,建立数据库连接。使用pymysql库的话,需要主机、端口、用户名、密码、数据库名等信息。这部分在代码示例中已经给出,可以引用相关部分。同时,需要注意异常处理,比如连接失败的情况,但用户的问题可能不需要太复杂的错误处理,除非特别要求。 读取文件后,需要将数据插入数据库。这里涉及到SQL语句的构造,比如INSERT INTO语句。需要注意的是防止SQL注入,所以最好使用参数化查询,而不是拼接字符串。例如,使用cursor.execute()的参数化方式,用%s作为占位符。 此外,事务管理也很重要。在插入大量数据时,使用executemany()方法批量插入可以提高效率,并且在操作结束后提交事务,最后关闭游标和连接。 用户可能遇到的常见问题包括文件路径错误、数据库连接参数不正确、字段数不匹配等。在代码示例中,可能需要提醒用户根据实际情况修改分隔符、表名、字段名等。 最后,根据用户提供的引用,特别是引用[1],反向操作是从数据库读取数据保存到本地文件,但当前问题不需要这部分,可能可以作为后续相关问题提出。 总结步骤:1. 读取txt文件,解析数据;2. 连接数据库;3. 执行插入操作;4. 处理异常和关闭连接。需要确保代码示例清晰,并解释关键部分,比如参数化查询和事务提交。</think>### 分步实现:Python读取txt文件数据并插入数据库 #### 1. **准备txt文件数据** 假设`data.txt`内容如下(使用逗号分隔字段): ``` 1,张三,25,工程师 2,李四,30,设计师 3,王五,28,产品经理 ``` #### 2. **连接数据库** 以MySQL为例,使用`pymysql`库建立连接: ```python import pymysql # 建立数据库连接 conn = pymysql.connect( host='localhost', user='root', password='your_password', database='test_db', port=3306, charset='utf8' ) cursor = conn.cursor() ``` #### 3. **读取并解析txt文件** ```python with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: lines = f.readlines() data_list = [] for line in lines: # 去除换行符并按分隔符拆分 clean_line = line.strip().split(',') data_list.append(tuple(clean_line)) ``` #### 4. **插入数据库** 使用参数化查询防止SQL注入: ```python # 创建表(若不存在) create_sql = ''' CREATE TABLE IF NOT EXISTS employees ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(50), age INT, position VARCHAR(50) ) ''' cursor.execute(create_sql) # 插入数据 insert_sql = ''' INSERT INTO employees (id, name, age, position) VALUES (%s, %s, %s, %s) ''' try: cursor.executemany(insert_sql, data_list) # 批量插入 conn.commit() # 提交事务 print("插入成功,影响行数:", cursor.rowcount) except Exception as e: conn.rollback() # 回滚事务 print("插入失败:", str(e)) finally: cursor.close() conn.close() ``` #### 关键说明 1. **参数化查询**:使用`%s`占位符避免SQL注入风险[^2] 2. **批量插入**:`executemany()`比循环执行`execute()`效率更高 3. **事务管理**:通过`commit()`/`rollback()`保证数据一致性 4. **编码处理**:读取文件时指定`encoding='utf-8'`防止乱码
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