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RSS订阅原创 利用Python将文本数据批量存入数据库
本次案例使用的两份数据格式分别为csv和json，根据面向对象思想，可分别编写用于读取两类文件的类；并编写一个数据类，用来存储读取到的信息。最后在程序主文件中，先建立数据库链接，通过链接对象执行SQL语句。新建两个空表用于存储这些数据--->插入数据，最后关闭链接即可。（新建表操作可以在MySQL图形化界面中进行，更加高效快捷，此处是为练习才使用python间接完成）
2023-11-03 12:34:46
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原创 【Python】利用pymysql连接MySQL数据库进行操作
打开pycharm，使用connection类建立链接。注意：当链接完成，执行完所需的操作时，务必关闭链接。（2）再举个例子：注意，当执行插入语句时，即数据库中的数据出现变化时，必须加上确认代码commit，比如。当数据改变操作非常频繁时，也可以在创建链接对象时设置自动确认。运行，输出结果为MySQL的版本，连接成功。（1）举个例子：在test库中新建test表。1、执行非查询语句（如DDL、DML）执行结果：表格内容成功打印输出。
2023-11-03 12:09:06
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原创 Python数据可视化练习——地图
3、组装各个市的名称与确诊人数为元组，并将各省份据封装到绘图所需数据列表中。一、导入json模块用于将json数据转换为Python数据。导入options包用于地图选项设置。2、将读取到的JSON数据转换为Python数据。需求：利用pyecharts模块实现疫情地图。导入Map包用于绘制地图。三、得到的图像文件，使用浏览器打开即可。1、从文件中读取数据。
2023-10-24 19:40:25
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原创 Python数据可视化练习——全球GDP动态柱状图展示
动态柱状图可以视为在时间线上有若干个时间点，每个时间点都有对应的柱状图，当这若干个柱状图随着时间点显示时，就能形成动态效果。对于本练习来说，时间线就是1960年-2019年，每一年为一个时间点，每一年都有一张GDP图。需求：利用pyecharts模块实现柱状图动态展示1960-2019全球GDP前10国家变化。（1）处理数据，得到x轴——“国家”，y轴——“GDP数值”（以亿为单位）对于数据可视化，可基本分为两大步骤——数据预处理和绘图。1、构建时间线对象，并选择LIGHT主题。（2）构建柱状图对象。
2023-10-24 19:02:30
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空空如也
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