python数据库查询 python进行数据库查询时怎么把结果提取出来

大家好，今天来为大家解答python数据库查询这个问题的一些问题点，包括python进行数据库查询时怎么把结果提取出来也一样很多人还不知道，因此呢，今天就来为大家分析分析，现在让我们一起来看看吧！如果解决了您的问题，还望您关注下本站哦，谢谢~

python进行数据库查询时怎么把结果提取出来

设置索引字段。在开始提取数据前，先将member_id列设置为索引字段。然后开始提取数据。

按行提取信息。第一步是按行提取数据，例如提取某个用户的信息。

按列提取信息。第二步是按列提取数据，例如提取用户工作年限列的所有信息。

按行与列提取信息。第三步是按行和列提取信息，把前面两部的查询条件放在一起，查询特定用户的特定信息。

在前面的基础上继续增加条件，增加一行同时查询两个特定用户的贷款金额信息。

在前面的代码后增加sum函数，对结果进行求和。

除了增加行的查询条件以外，还可以增加列的查询条件。

多个列的查询也可以进行求和计算，在前面的代码后增加sum函数，对这个用户的贷款金额和年收入两个字段求和，并显示出结果。

提取特定日期的信息。数据提取中还有一种很常见的需求就是按日期维度对数据进行汇总和提取，如按月，季度的汇总数据提取和按特定时间段的数据提取等等。

设置索引字段。首先将索引字段改为数据表中的日期字段，这里将issue_d设置为数据表的索引字段。按日期进行查询和数据提取。

怎么把python查询到mysql数据库里的数据列表显示到网页上

MySQL的 Binlog记录着 MySQL数据库的所有变更信息，了解 Binlog的结构可以帮助我们解析Binlog，甚至对 Binlog进行一些修改，或者说是“篡改”，例如实现类似于 Oracle的 flashback的功能，恢复误删除的记录，把 update的记录再还原回去等。本文将带您探讨一下这些神奇功能的实现，您会发现比您想象地要简单得多。本文指的 Binlog是 ROW模式的 Binlog，这也是 MySQL 8里的默认模式，STATEMENT模式因为使用中有很多限制，现在用得越来越少了。

Binlog由事件（event）组成，请注意是事件（event）不是事务（transaction），一个事务可以包含多个事件。事件描述对数据库的修改内容。

现在我们已经了解了 Binlog的结构，我们可以试着修改 Binlog里的数据。例如前面举例的 Binlog删除了一条记录，我们可以试着把这条记录恢复，Binlog里面有个删除行（DELETE_ROWS_EVENT）的事件，就是这个事件删除了记录，这个事件和写行（WRITE_ROWS_EVENT）的事件的数据结构是完全一样的，只是删除行事件的类型是 32，写行事件的类型是 30，我们把对应的 Binlog位置的 32改成 30即可把已经删除的记录再插入回去。从前面的“show binlog events”里面可看到这个 DELETE_ROWS_EVENT是从位置 378开始的，这里的位置就是 Binlog文件的实际位置（以字节为单位）。从事件（event）的结构里面可以看到 type_code是在 event的第 5个字节，我们写个 Python小程序把把第383（378+5=383）字节改成 30即可。当然您也可以用二进制编辑工具来改。

找出 Binlog中的大事务

由于 ROW模式的 Binlog是每一个变更都记录一条日志，因此一个简单的 SQL，在 Binlog里可能会产生一个巨无霸的事务，例如一个不带 where的 update或 delete语句，修改了全表里面的所有记录，每条记录都在 Binlog里面记录一次，结果是一个巨大的事务记录。这样的大事务经常是产生麻烦的根源。我的一个客户有一次向我抱怨，一个 Binlog前滚，滚了两天也没有动静，我把那个 Binlog解析了一下，发现里面有个事务产生了 1.4G的记录，修改了 66万条记录！下面是一个简单的找出 Binlog中大事务的 Python小程序，我们知道用 mysqlbinlog解析的 Binlog，每个事务都是以 BEGIN开头，以 COMMIT结束。我们找出 BENGIN前面的“# at”的位置，检查 COMMIT后面的“# at”位置，这两个位置相减即可计算出这个事务的大小，下面是这个 Python程序的例子。

切割 Binlog中的大事务

对于大的事务，MySQL会把它分解成多个事件（注意一个是事务 TRANSACTION，另一个是事件 EVENT），事件的大小由参数 binlog-row-event-max-size决定，这个参数默认是 8K。因此我们可以把若干个事件切割成一个单独的略小的事务

ROW模式下，即使我们只更新了一条记录的其中某个字段，也会记录每个字段变更前后的值，这个行为是 binlog_row_image参数控制的，这个参数有 3个值，默认为 FULL，也就是记录列的所有修改，即使字段没有发生变更也会记录。这样我们就可以实现类似 Oracle的 flashback的功能，我个人估计 MySQL未来的版本从可能会基于 Binlog推出这样的功能。

了解了 Binlog的结构，再加上 Python这把瑞士军刀，我们还可以实现很多功能，例如我们可以统计哪个表被修改地最多？我们还可以把 Binlog切割成一段一段的，然后再重组，可以灵活地进行 MySQL数据库的修改和迁移等工作。

python对数据库表格里面的内容增删查改怎么写

本文主要给大家介绍了关于python模拟sql语句对员工表格进行增删改查的相关内容，分享出来供大家参考学习，下面来一起看看详细的介绍：

具体需求:

员工信息表程序，实现增删改查操作：

可进行模糊查询，语法支持下面3种:

select name,age from staff_data where age> 22多个查询参数name,age用','分割

select* from staff_data where dept=人事

select* from staff_data where enroll_date like 2013

查到的信息，打印后，最后面还要显示查到的条数

可创建新员工纪录，以phone做唯一键，phone存在即提示,staff_id需自增,添加多个记录record1/record2中间用'/'分割

insert into staff_data values record1/record2

可删除指定员工信息纪录，输入员工id，即可删除

delete from staff_data where staff_id>=5andstaff_id<=10

可修改员工信息，语法如下:

update staff_table set dept=Market,phone=13566677787 where dept=运维多个set值用','分割

使用re模块,os模块,充分使用函数精简代码,熟练使用 str.split()来解析格式化字符串

由于,sql命令中的几个关键字符串有一定规律,只出现一次,并且有顺序!!!

按照key_lis= ['select','insert','delete','update','from','into','set','values','where','limit']的元素顺序分割sql.

分割元素作为sql_dic字典的key放进字典中.分割后的列表为b,如果len(b)>1,说明sql字符串中含有分割元素,同时b[0]对应上一个分割元素的值,b[-1]为下一次分割对象!

这样不断迭代直到把sql按出现的所有分割元素分割完毕,但注意这里每次循环都是先分割后赋值!!!当前分割元素比如'select'对应的值,需要等到下一个分割元素

比如'from'执行分割后的列表b,其中b[0]的值才会赋值给sql_dic['select'],所以最后一个分割元素的值,不能通过上述循环来完成,必须先处理可能是最后一个分割元素,再正常循环!!

在这sql语句中,有可能成为最后一个分割元素的'limit','values','where',按优先级别,先处理'limit',再处理'values'或'where'.....

处理完得到sql_dic后,就是你按不同命令执行,对数据文件的增删改查,最后返回处理结果!!

示例代码

123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899100101102103104105106107108109110111112113114115116117118119120121122123124125126127128129130131132133134135136137138139140141142143144145146147148149150151152153154155156157158159160161162163164165166167168169170171172173174175176177178179180181182183184185186187188189190191192193194195196197198199200201202203204205206207208209210211212213214215216217218219220221222223224225226227228229230231232233234235236237238239240241242243244245246247248249250251252253254255256257258259260261262263264265266267268269270271272273274275276277278279280281282283284285286287288289290291292293294295296297298299300301302303304305306307308

# _*_coding:utf-8_*_# Author:Jaye Heimport reimport os def sql_parse(sql, key_lis):'''解析sql命令字符串,按照key_lis列表里的元素分割sql得到字典形式的命令sql_dic:param sql::param key_lis::return:''' sql_list= [] sql_dic={} for i in key_lis: b= [j.strip() for j in sql.split(i)] if len(b)> 1: if len(sql.split('limit'))> 1: sql_dic['limit']= sql.split('limit')[-1] if i=='where' or i=='values': sql_dic[i]= b[-1] if sql_list: sql_dic[sql_list[-1]]= b[0] sql_list.append(i) sql= b[-1] else: sql= b[0] if sql_dic.get('select'): if not sql_dic.get('from') and not sql_dic.get('where'): sql_dic['from']= b[-1] if sql_dic.get('select'): sql_dic['select']= sql_dic.get('select').split(',') if sql_dic.get('where'): sql_dic['where']= where_parse(sql_dic.get('where')) return sql_dic def where_parse(where):'''格式化where字符串为列表where_list,用'and','or','not'分割字符串:param where::return:''' casual_l= [where] logic_key= ['and','or','not'] for j in logic_key: for i in casual_l: if i not in logic_key: if len(i.split(j))> 1: ele= i.split(j) index= casual_l.index(i) casual_l.pop(index) casual_l.insert(index, ele[0]) casual_l.insert(index+1, j) casual_l.insert(index+2, ele[1]) casual_l= [k for k in casual_l if k] where_list= three_parse(casual_l, logic_key) return where_list def three_parse(casual_l, logic_key):'''处理临时列表casual_l中具体的条件,'staff_id>5'-->['staff_id','>','5']:param casual_l::param logic_key::return:''' where_list= [] for i in casual_l: if i not in logic_key: b= i.split('like') if len(b)> 1: b.insert(1,'like') where_list.append(b) else: key= ['<','=','>'] new_lis= [] opt='' lis= [j for j in re.split('([=<>])', i) if j] for k in lis: if k in key: opt+= k else: new_lis.append(k) new_lis.insert(1, opt) where_list.append(new_lis) else: where_list.append(i) return where_list def sql_action(sql_dic, title):'''把解析好的sql_dic分发给相应函数执行处理:param sql_dic::param title::return:''' key={'select': select,'insert': insert,'delete': delete,'update': update} res= [] for i in sql_dic: if i in key: res= key[i](sql_dic, title) return res def select(sql_dic, title):'''处理select语句命令:param sql_dic::param title::return:''' with open('staff_data','r', encoding='utf-8') as fh: filter_res= where_action(fh, sql_dic.get('where'), title) limit_res= limit_action(filter_res, sql_dic.get('limit')) search_res= search_action(limit_res, sql_dic.get('select'), title) return search_res def insert(sql_dic, title):'''处理insert语句命令:param sql_dic::param title::return:''' with open('staff_data','r+', encoding='utf-8') as f: data= f.readlines() phone_list= [i.strip().split(',')[4] for i in data] ins_count= 0 if not data: new_id= 1 else: last= data[-1] last_id= int(last.split(',')[0]) new_id= last_id+1 record= sql_dic.get('values').split('/') for i in record: if i.split(',')[3] in phone_list: print('\033[1;31m%s手机号已存在\033[0m'% i) else: new_record='%s,%s\n'%(str(new_id), i) f.write(new_record) new_id+= 1 ins_count+= 1 f.flush() return ['insert successful'], [str(ins_count)] def delete(sql_dic, title):'''处理delete语句命令:param sql_dic::param title::return:''' with open('staff_data','r', encoding='utf-8') as r_file,\ open('staff_data_bak','w', encoding='utf-8') as w_file: del_count= 0 for line in r_file: dic= dict(zip(title.split(','), line.split(','))) filter_res= logic_action(dic, sql_dic.get('where')) if not filter_res: w_file.write(line) else: del_count+= 1 w_file.flush() os.remove('staff_data') os.rename('staff_data_bak','staff_data') return ['delete successful'], [str(del_count)] def update(sql_dic, title):'''处理update语句命令:param sql_dic::param title::return:''' set_l= sql_dic.get('set').strip().split(',') set_list= [i.split('=') for i in set_l] update_count= 0 with open('staff_data','r', encoding='utf-8') as r_file,\ open('staff_data_bak','w', encoding='utf-8') as w_file: for line in r_file: dic= dict(zip(title.split(','), line.strip().split(','))) filter_res= logic_action(dic, sql_dic.get('where')) if filter_res: for i in set_list: k= i[0] v= i[-1] dic[k]= v line= [dic[i] for i in title.split(',')] update_count+= 1 line=','.join(line)+'\n' w_file.write(line) w_file.flush() os.remove('staff_data') os.rename('staff_data_bak','staff_data') return ['update successful'], [str(update_count)] def where_action(fh, where_list, title):'''具体处理where_list里的所有条件:param fh::param where_list::param title::return:''' res= [] if len(where_list)!= 0: for line in fh: dic= dict(zip(title.split(','), line.strip().split(','))) if dic['name']!='name': logic_res= logic_action(dic, where_list) if logic_res: res.append(line.strip().split(',')) else: res= [i.split(',') for i in fh.readlines()] return res pass def logic_action(dic, where_list):'''判断数据文件中每一条是否符合where_list条件:param dic::param where_list::return:''' logic= [] for exp in where_list: if type(exp) is list: exp_k, opt, exp_v= exp if exp[1]=='=': opt='==' logical_char="'%s'%s'%s'"%(dic[exp_k], opt, exp_v) if opt!='like': exp= str(eval(logical_char)) else: if exp_v in dic[exp_k]: exp='True' else: exp='False' logic.append(exp) res= eval(''.join(logic)) return res def limit_action(filter_res, limit_l):'''用列表切分处理显示符合条件的数量:param filter_res::param limit_l::return:''' if limit_l: index= int(limit_l[0]) res= filter_res[:index] else: res= filter_res return res def search_action(limit_res, select_list, title):'''处理需要查询并显示的title和相应数据:param limit_res::param select_list::param title::return:''' res= [] fields_list= title.split(',') if select_list[0]=='*': res= limit_res else: fields_list= select_list for data in limit_res: dic= dict(zip(title.split(','), data)) r_l= [] for i in fields_list: r_l.append((dic[i].strip())) res.append(r_l) return fields_list, res if __name__=='__main__': with open('staff_data','r', encoding='utf-8') as f: title= f.readline().strip() key_lis= ['select','insert','delete','update','from','into','set','values','where','limit'] while True: sql= input('请输入sql命令,退出请输入exit:').strip() sql= re.sub('','', sql) if len(sql)== 0:continue if sql=='exit':break sql_dict= sql_parse(sql, key_lis) fields_list, fields_data= sql_action(sql_dict, title) print('\033[1;33m结果如下:\033[0m') print('-'.join(fields_list)) for data in fields_data: print('-'.join(data))

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对脚本之家的支持。

关于python数据库查询的内容到此结束，希望对大家有所帮助。