Khi bạn mở CSV trong python và gán nó cho một tên biến, bạn đang sử dụng bộ nhớ máy tính của mình để lưu biến đó. Truy cập dữ liệu từ cơ sở dữ liệu như SQL không chỉ hiệu quả hơn mà còn cho phép bạn tập hợp con và chỉ nhập các phần dữ liệu mà bạn cần Trong bài học sau, chúng ta sẽ xem một số phương pháp có thể được thực hiện để làm như vậy Mô-đun sqlite3Mô-đun sqlite3 cung cấp giao diện đơn giản để tương tác với cơ sở dữ liệu SQLite. Một đối tượng kết nối được tạo bằng cách sử dụng sqlite3.connect(); . Trong khi kết nối đang mở, bất kỳ tương tác nào với cơ sở dữ liệu đều yêu cầu bạn tạo một đối tượng con trỏ bằng lệnh .cursor(). Sau đó, con trỏ đã sẵn sàng để thực hiện tất cả các loại thao tác với .execute() import sqlite3
# Create a SQL connection to our SQLite database
con = sqlite3.connect("data/portal_mammals.sqlite")
cur = con.cursor()
# The result of a "cursor.execute" can be iterated over by row
for row in cur.execute('SELECT * FROM species;'):
print(row)
# Be sure to close the connection
con.close()
Truy vấnMột trong những cách phổ biến nhất để tương tác với cơ sở dữ liệu là truy vấn. truy xuất dữ liệu dựa trên một số tham số tìm kiếm. Sử dụng chuỗi câu lệnh SELECT. Truy vấn được trả về dưới dạng một bộ hoặc một bộ gồm nhiều bộ. Thêm câu lệnh WHERE để lọc kết quả của bạn dựa trên một số tham số import sqlite3
# Create a SQL connection to our SQLite database
con = sqlite3.connect("data/portal_mammals.sqlite")
cur = con.cursor()
# Return all results of query
cur.execute('SELECT plot_id FROM plots WHERE plot_type="Control"')
cur.fetchall()
# Return first result of query
cur.execute('SELECT species FROM species WHERE taxa="Bird"')
cur.fetchone()
# Be sure to close the connection
con.close()
Truy cập dữ liệu được lưu trữ trong SQLite bằng Python và PandasSử dụng gấu trúc, chúng tôi có thể nhập kết quả của truy vấn SQLite vào khung dữ liệu. Lưu ý rằng bạn có thể sử dụng các lệnh/cú pháp SQL giống như chúng ta đã sử dụng trong bài học SQLite. Dưới đây là một ví dụ về việc sử dụng gấu trúc cùng với sqlite import pandas as pd
import sqlite3
# Read sqlite query results into a pandas DataFrame
con = sqlite3.connect("data/portal_mammals.sqlite")
df = pd.read_sql_query("SELECT * from surveys", con)
# Verify that result of SQL query is stored in the dataframe
print(df.head())
con.close()
Lưu trữ dữ liệu. CSV so với SQLiteLưu trữ dữ liệu của bạn trong cơ sở dữ liệu SQLite có thể cải thiện hiệu suất đáng kể khi đọc/ghi so với CSV. Sự khác biệt về hiệu suất trở nên đáng chú ý hơn khi kích thước của tập dữ liệu tăng lên (ví dụ: xem các điểm chuẩn này) Thử thách - SQLTạo một truy vấn chứa dữ liệu khảo sát được thu thập từ năm 1998 - 2001 cho các quan sát về giới tính “nam” hoặc “nữ” bao gồm chi và loài của quan sát và loại địa điểm cho mẫu. Có bao nhiêu bản ghi được trả lại? Tạo một khung dữ liệu chứa tổng số quan sát (số lượng) được thực hiện trong tất cả các năm và tổng trọng số quan sát cho từng trang web, được sắp xếp theo ID trang web
Lưu trữ dữ liệu. Tạo bảng mới bằng PandasChúng tôi cũng có thể sử dụng gấu trúc để tạo các bảng mới trong cơ sở dữ liệu SQLite. Ở đây, chúng tôi chạy, chúng tôi thực hiện lại một bài tập mà chúng tôi đã làm trước đây với các tệp CSV bằng cơ sở dữ liệu SQLite của chúng tôi. Trước tiên, chúng tôi đọc dữ liệu khảo sát của mình, sau đó chỉ chọn những kết quả khảo sát đó cho năm 2002, sau đó lưu dữ liệu đó vào bảng riêng để chúng tôi có thể tự làm việc với nó sau này import pandas as pd
import sqlite3
con = sqlite3.connect("data/portal_mammals.sqlite")
# Load the data into a DataFrame
surveys_df = pd.read_sql_query("SELECT * from surveys", con)
# Select only data for 2002
surveys2002 = surveys_df[surveys_df.year == 2002]
# Write the new DataFrame to a new SQLite table
surveys2002.to_sql("surveys2002", con, if_exists="replace")
con.close()
Thách thức - Lưu công việc của bạnĐối với mỗi thử thách trong khối thử thách trước đó, hãy sửa đổi mã của bạn để lưu kết quả vào bảng của riêng chúng trong cơ sở dữ liệu cổng thông tin Một số lý do khiến bạn có thể muốn lưu lại kết quả truy vấn của mình vào cơ sở dữ liệu là gì?
Làm cách nào để đọc dữ liệu từ SQL trong Python?
Các bước tìm nạp hàng từ bảng cơ sở dữ liệu MySQL . Kết nối với MySQL từ Python. . Xác định truy vấn CHỌN SQL. . Nhận đối tượng con trỏ từ kết nối. . Thực thi truy vấn SELECT sử dụng phương thức exec(). . Trích xuất tất cả các hàng từ một kết quả. . Lặp lại từng hàng. . Đóng đối tượng con trỏ và đối tượng kết nối cơ sở dữ liệu Làm cách nào để lấy đầu ra của SQL bằng Python?
Khi bạn đang tìm nạp dữ liệu từ truy vấn/đoạn mã sql bên trong một số biến trong tập lệnh python, bạn có thể sử dụng dbms_output. put_line('bạn truy vấn tại đây') trong truy vấn /. tệp sql và điều đó sẽ thực hiện thủ thuật. Sau đó, bạn có thể cấu trúc đầu ra chuỗi đó bằng python.
Làm cách nào để tìm nạp dữ liệu MySQL bằng Python?
Bạn có thể truy xuất/tìm nạp dữ liệu từ một bảng trong MySQL bằng truy vấn SELECT. Truy vấn/câu lệnh này trả về nội dung của bảng đã chỉ định ở dạng bảng và nó được gọi là tập kết quả
Làm cách nào để truy cập cơ sở dữ liệu SQL trong Python?
Kết nối MySQL với Python
. Bước 1. Tải xuống và cài đặt cơ sở dữ liệu MySQL miễn phí từ đây. Bước 2. Sau khi cài đặt cơ sở dữ liệu MySQL, hãy mở Dấu nhắc lệnh của bạn. Bước 3. Điều hướng Dấu nhắc lệnh của bạn đến vị trí của PIP.
| 
