Python MySQLdb模块

本文介绍如何使用Python操作MySQL数据库,包括连接数据库、创建表、插入数据、查询等基本操作。

mysql是一个优秀的开源数据库,它现在的应用非常的广泛,因此很有必要简单的介绍一下用python操作mysql数据库的方法。python操作数 据库需要安装一个第三方的模块,在http://mysql-python.sourceforge.net/有下载和文档。

#-*- encoding: gb2312 -*- 
import os, sys, string 
import MySQLdb 
# 连接数据库  
try: 
    conn = MySQLdb.connect(host='localhost',user='root',passwd='xxxx',db='test1') 
except Exception, e: 
    print e 
    sys.exit() 
# 获取cursor对象来进行操作 
cursor = conn.cursor() 
# 创建表 
sql = "create table if not exists test1(name varchar(128) primary key, age int(4))"
cursor.execute(sql) 
# 插入数据 
sql = "insert into test1(name, age) values ('%s', %d)" % ("zhaowei", 23) 
try: 
    cursor.execute(sql) 
except Exception, e: 
    print e 
sql = "insert into test1(name, age) values ('%s', %d)" % ("张三", 21) 
try: 
    cursor.execute(sql) 
except Exception, e: 
    print e 
# 插入多条 
sql = "insert into test1(name, age) values (%s, %s)"
val = (("李四", 24), ("王五", 25), ("洪六", 26)) 
try: 
    cursor.executemany(sql, val) 
except Exception, e: 
    print e 
#查询出数据 
sql = "select * from test1"
cursor.execute(sql) 
alldata = cursor.fetchall() 
# 如果有数据返回,就循环输出, alldata是有个二维的列表 
if alldata: 
    for rec in alldata: 
        print rec[0], rec[1] 
cursor.close() 
conn.close()


基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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