用python在后端将数据写入到数据库并读取

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#数据库 #python #后端

本文介绍如何使用Python的pandas库和sqlalchemy模块进行数据库操作，包括数据写入和读取。通过实例演示了如何创建DataFrame并将其存储到MySQL数据库中，以及如何从数据库中读取数据。

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用python在后端将数据写入到数据库：

# coding:utf-8
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
# 初始化数据库连接，使用pymysql模块
# MySQL的用户：root, 密码:147369, 端口：3306,数据库：mydb
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/python1')
import numpy as np
import datetime
start = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
end = (datetime.datetime.now()+datetime.timedelta(days=100)).strftime('%Y-%m-%d')
# 新建pandas中的DataFrame, 只有id,num两列
df = pd.DataFrame(data=np.random.randint(-100,100,(100,100)),index=pd.date_range('2018-1-1',periods=100,dtype='datetime64[ns]', freq='D'),columns=None,dtype=int)
print(df.shape)
# 将新建的DataFrame储存为MySQL中的数据表，不储存index列
df.to_sql('data', engine, if_exists='append',index= True)

读取：

# -*- coding: utf-8 -*-

# 导入必要模块
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

# 初始化数据库连接，使用pymysql模块
# MySQL的用户：root, 密码:147369, 端口：3306,数据库：mydb
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/python1')

# 查询语句，选出employee表中的所有数据
sql = '''
      select * from student;
      '''

# read_sql_query的两个参数: sql语句， 数据库连接
df = pd.read_sql_query(sql, engine)
# 输出employee表的查询结果
print(df.shape)