import pymysql conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', port=3306, db='st', charset='utf8') cur = conn.cursor() sql_text = "CREATE TABLE stu(id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY NOT NULL," \ "name VARCHAR(11) NOT NULL,age INT NOT NULL)" cur.execute(sql_text) cur.close() conn.close()

时间: 2024-01-03 20:06:06 浏览: 150
您的代码尝试创建一个名为"stu"的表,并添加了"id"、"name"和"age"三个字段。 如果您的数据库连接参数正确且数据库服务器正在运行,并且您具有足够的权限来创建表,那么这段代码应该能够成功执行。 请确保您已经安装了pymysql库。如果没有安装,可以使用以下命令来安装: ```python pip install pymysql ``` 另外,请确保您的MySQL服务器已经启动,并且具有使用指定用户名和密码连接的权限。 如果您仍然遇到问题,请提供更详细的错误信息以便我能够更好地帮助您解决问题。
相关问题

import pymysql connection=pymysql.connect(db='localhost', user='root', password='root', host='localhost', port=3306,charset='utf8') cursor=connection.cursor() cursor.execute("select * from tp_account_log limit 10")

<think>好的,我现在需要帮助用户解决如何使用Python的pymysql库连接MySQL数据库并查询tp_account_log表的前10条记录。首先,我得回忆一下pymysql的基本用法。用户之前提到过他们有一个配置文件env.ini,里面有MySQL的连接信息,所以可能需要指导他们如何从配置文件中读取这些参数。 首先,用户需要安装pymysql库。如果用户还没有安装的话,我应该提醒他们使用pip install pymysql。然后,连接数据库的基本步骤是导入pymysql模块,使用connect方法建立连接,创建游标对象,执行SQL查询,获取结果,最后关闭连接。记得处理异常情况,比如连接失败或者SQL错误,可能需要添加try-except块来捕获异常。 接下来是具体的代码结构。连接参数包括host、port、user、password、database,这些应该从用户的配置文件中读取。比如,用户提到的引用[2]中的配置文件有[mysql]部分,里面有这些参数。需要告诉用户如何用configparser来读取这些配置,避免硬编码。 然后,编写SQL查询语句。用户需要查询前10条记录,所以应该用SELECT * FROM tp_account_log LIMIT 10。这里要注意SQL注入的问题,但在这个例子中,因为查询是固定的,使用字符串格式化应该没问题,不过最好使用参数化查询,但LIMIT的参数可能需要特别注意,比如用游标的execute方法传递参数。 执行查询后,使用fetchall()获取所有结果,然后遍历输出。同时,确保在finally块中关闭连接,释放资源。或者使用with语句来自动管理资源,可能更简洁。 用户可能还关心如何验证查询结果是否正确。可能需要提示用户检查返回的数据结构,或者打印出字段名,比如用cursor.description来获取列信息。此外,错误处理也很重要,比如数据库连接失败、权限问题、表不存在等情况,需要捕获对应的异常并提供友好的错误提示。 最后,可能还需要指导用户如何修改代码以适应不同的环境,比如测试环境和生产环境的不同配置。例如,引用[2]中的test_env和mysql配置,可能需要动态选择不同的配置节。 总结一下,步骤应该是:安装pymysql,读取配置,建立连接,执行查询,处理结果,关闭连接,异常处理。同时,提供完整的代码示例,并解释各部分的作用,确保用户能够理解并正确运行代码。</think>要使用Python的`pymysql`连接MySQL数据库并查询`tp_account_log`表的前10条记录,请按以下步骤操作: --- ### **1. 安装pymysql** ```bash pip install pymysql ``` --- ### **2. 连接数据库** 从配置文件`env.ini`读取MySQL参数(引用[2]中的配置格式): ```python import pymysql from configparser import ConfigParser # 读取配置文件 config = ConfigParser() config.read('config/env.ini') # 获取MySQL配置 host = config.get('mysql', 'host') port = config.getint('mysql', 'port') user = config.get('mysql', 'user') password = config.get('mysql', 'password') database = config.get('mysql', 'database') # 建立连接 conn = pymysql.connect( host=host, port=port, user=user, password=password, database=database, charset='utf8mb4' ) ``` --- ### **3. 执行查询** ```python try: with conn.cursor() as cursor: # 执行SQL查询 sql = "SELECT * FROM tp_account_log LIMIT 10" cursor.execute(sql) # 获取结果 results = cursor.fetchall() # 输出前10条记录 for row in results: print(row) finally: conn.close() # 确保关闭连接 ``` --- ### **4. 完整代码整合** ```python import pymysql from configparser import ConfigParser def query_mysql(): try: # 读取配置 config = ConfigParser() config.read('config/env.ini') # 建立连接 conn = pymysql.connect( host=config.get('mysql', 'host'), port=config.getint('mysql', 'port'), user=config.get('mysql', 'user'), password=config.get('mysql', 'password'), database=config.get('mysql', 'database'), charset='utf8mb4' ) # 执行查询 with conn.cursor() as cursor: cursor.execute("SELECT * FROM tp_account_log LIMIT 10") results = cursor.fetchall() for row in results: print(row) except pymysql.MySQLError as e: print(f"数据库错误: {e}") finally: if 'conn' in locals(): conn.close() if __name__ == "__main__": query_mysql() ``` --- ### **关键说明** 1. **配置文件安全**:数据库密码通过配置文件管理,避免硬编码[^2]。 2. **异常处理**:捕获`pymysql.MySQLError`以应对网络中断、权限错误等问题。 3. **连接关闭**:使用`finally`确保连接关闭,避免资源泄漏。 ---

import pymysql class dbc(): def conn(self): conn = pymysql.connect( host="localhost", port=3306, user="root", password="123456", db="summer", charset="utf8" ) return conn

这是一个 Python 中使用 PyMySQL 模块连接 MySQL 数据库的示例代码。其中定义了一个名为 dbc 的类,该类中包含一个名为 conn 的方法,用于创建并返回一个数据库连接对象。具体解释如下: 1. `import pymysql`:导入 PyMySQL 模块,该模块提供了 Python 连接 MySQL 数据库的功能。 2. `class dbc():`:定义一个名为 dbc 的类。 3. `def conn(self):`:定义一个名为 conn 的方法,该方法没有参数,但是有一个 self 参数,表示当前对象。 4. `conn = pymysql.connect(...)`:使用 PyMySQL 模块的 connect 方法创建一个 MySQL 数据库连接对象,并将其赋值给变量 conn。 5. `return conn`:返回创建的数据库连接对象。 在实际使用中,可以先创建一个 dbc 的对象,然后通过该对象调用 conn 方法来获取一个数据库连接对象,从而进行相应的数据库操作。比如,可以使用以下代码获取一个连接对象: ``` my_dbc = dbc() my_conn = my_dbc.conn() ``` 其中,my_dbc 是一个 dbc 的对象,my_conn 是一个 MySQL 数据库连接对象。
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解释代码,说明爬虫实现过程:# -- coding:utf8 -- import pymysql import requests import re import pandas as pd from bs4 import BeautifulSoup def get_movies(start): url = "https://movie.douban.com/top250?start=%d&filter=" % start lists = [] headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 9_1 like Mac OS X) AppleWebKit/601.1.46 (KHTML, like Gecko) Version/9.0 Mobile/13B143 Safari/601.1"} html = requests.get(url,headers=headers) soup = BeautifulSoup(html.content, "html.parser") items = soup.find("ol", class_="grid_view").find_all("li") for i in items: movie = {} movie["rank"] = i.find("em").text movie["link"] = i.find("div","pic").find("a").get("href") movie["mdirecter"]=re.findall(re.compile(r'(.*?)',re.S),str(i))[0].replace("...
","").replace("\n ","") movie["name"] = i.find("span", "title").text movie["score"] = i.find("span", "rating_num").text movie["quote"] = i.find("span", "inq").text if(i.find("span", "inq")) else "" lists.append(movie) return lists if name == "main": db = pymysql.connect(host="localhost",user="root",password="123456",db="maoyan",charset="utf8",port = 3306) cursor = db.cursor() cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS movies") createTab = """CREATE TABLE movies( id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(20) NOT NULL, link VARCHAR(50) NOT NULL, score VARCHAR(4) NOT NULL, descr VARCHAR(50), directer VARCHAR(100), timestamp TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP )""" cursor.execute(createTab) #采集到的数据循环插入数据中 start = 0 while (start < 250): lists = get_movies(start) for i in lists: sql = "INSERT INTO movies(name,link,score,descr,directer) VALUES(%s,%s,%s,%s,%s)" try: cursor.execute(sql, (i["name"], i["link"] , i["score"], i["quote"],i["mdirecter"])) db.commit() print(i["name"]+"...成功插入到数据库中") except: db.rollback() start += 25 db.close() cursor = db.cursor() conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', port=3306, db='maoyan', charset='utf8mb4') cursor = conn.cursor() #输出评分top10 sql = "select * from movies limit 10" db = pd.read_sql(sql, conn) df = db.sort_values(by="score", ascending=False) print(df[['name', 'score']])

优化这段代码:import requests import pandas as pd from bs4 import BeautifulSoup from lxml import etree import time import pymysql from sqlalchemy import create_engine from urllib.parse import urlencode # 编码 URL 字符串 start_time = time.time() #计算程序运行时间 def get_one_page(i): try: headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/66.0.3359.181 Safari/537.36' } paras = {'reportTime': '2023-03-23', #可以改报告日期,比如2018-6-30获得的就是该季度的信息 'pageNum': i #页码 } url = 'http://s.askci.com/stock/a/?' + urlencode(paras) response = requests.get(url,headers = headers) if response.status_code == 200: return response.text return None except RequestException: print('爬取失败') def parse_one_page(html): soup = BeautifulSoup(html,'lxml') content = soup.select('#myTable04')[0] #[0]将返回的list改为bs4类型 tbl = pd.read_html(content.prettify(),header = 0)[0] # prettify()优化代码,[0]从pd.read_html返回的list中提取出DataFrame tbl.rename(columns = {'序号':'serial_number', '股票代码':'stock_code', '股票简称':'stock_abbre', '公司名称':'company_name', '省份':'province', '城市':'city', '主营业务收入(201712)':'main_bussiness_income', '净利润(201712)':'net_profit', '员工人数':'employees', '上市日期':'listing_date', '招股书':'zhaogushu', '公司财报':'financial_report', '行业分类':'industry_classification', '产品类型':'industry_type', '主营业务':'main_business'},inplace = True) return tbl def generate_mysql(): conn = pymysql.connect( host='localhost', user='root', password='******', port=3306, charset = 'utf8', db = 'wade') cursor = conn.cursor() sql = 'CREATE TABLE IF NOT EXISTS listed_company (serial_number INT(20) NOT NULL,stock_code INT(20) ,stock_abbre VARCHAR(20) ,company_name VARCHAR(20) ,province VARCHAR(20) ,city VARCHAR(20) ,main_bussiness_income VARCHAR(20) ,net_profit VARCHAR(20) ,employees INT(20) ,listing_date DATETIME(0) ,zhaogushu VARCHAR(20) ,financial_report VARCHAR(20) , industry_classification VARCHAR(20) ,industry_type VARCHAR(100) ,main_business VARCHAR(200) ,PRIMARY KEY (serial_number))' cursor.execute(sql) conn.close() def write_to_sql(tbl, db = 'wade'): engine = create_engine('mysql+pymysql://root:******@localhost:3306/{0}?charset=utf8'.format(db)) try: tbl.to_sql('listed_company2',con = engine,if_exists='append',index=False) # append表示在原有表基础上增加,但该表要有表头 except Exception as e: print(e) def main(page): generate_mysql() for i in range(1,page): html = get_one_page(i) tbl = parse_one_page(html) write_to_sql(tbl) # # 单进程 if __name__ == '__main__': main(178) endtime = time.time()-start_time print('程序运行了%.2f秒' %endtime) # 多进程 from multiprocessing import Pool if __name__ == '__main__': pool = Pool(4) pool.map(main, [i for i in range(1,178)]) #共有178页 emdtime = time.time()-start_time print('程序运行了%.2f秒' %(time.time()-start_time))

Traceback (most recent call last): File "/Users/edy/PycharmProjects/PythonProject2/1.py", line 47, in <module> fetch_and_store(api_url, database_path) File "/Users/edy/PycharmProjects/PythonProject2/1.py", line 42, in fetch_and_store cursor.executemany(insert_sql, json_data) File "/Users/edy/PycharmProjects/PythonProject2/.venv/lib/python3.12/site-packages/pymysql/cursors.py", line 182, in executemany return self._do_execute_many( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/Users/edy/PycharmProjects/PythonProject2/.venv/lib/python3.12/site-packages/pymysql/cursors.py", line 205, in _do_execute_many v = values % escape(next(args), conn) ~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ TypeError: not enough arguments for format stringimport json import pymysql import requests import sqlite3 from flask import Flask, render_template_string from typing import List, Dict app = Flask(__name__) def fetch_and_store(url: str, db_path: str) -> None: # 1. 发起HTTP请求获取数据 response = requests.get(url, timeout=10) response.raise_for_status() # 自动处理HTTP错误 # 2. 解析JSON到Python列表 json_data: List[Dict] = response.json() # 3. 准备数据库连接 # 数据库连接配置 DB_CONFIG = { 'host': 'localhost', # 数据库地址 'user': 'root', # 用户名 'password': '11111111', # 密码 'database': 'python', # 数据库名 'port': 3306, # 端口 'charset': 'utf8mb4' # 字符集 } connection = pymysql.connect(**DB_CONFIG) insert_sql = ''' INSERT INTO container_info ( customer_id, node_info, image_id, container_id, container_create_time, container_start_time, container_run_status, container_restart_count ) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s) ''' for i in range(0,len(json_data)) : with connection.cursor() as cursor: cursor.executemany(insert_sql, json_data) # 使用示例 if __name__ == "__main__": api_url = "http://192.168.40.242/get_field" # 替换实际地址 database_path = "server_data.db" fetch_and_store(api_url, database_path)

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