python与数据库

python数据库编码(python3.6cx)

1.python3.6 cx

我说下我遇到的情况

数据库字符集是 ZHS16GBK

错误的情况是

UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0xa7 in position 12: illegal multibyte sequence经过检查,在fetchall()获取记录时,查询到的记录里面有乱码(应该是不包含在数据库现有字符集下的字符)

临时的一个解决办法是

db=cx_Oracle.connect(dblink,encoding='UTF-8')这样可以读取了,读取到的内容为

广州市\ue738同泰路其中 '\ue738'应该是之前不可被读取的字符,希望对各位有帮助

Python连接数据库,Python与数据库,Python创建数据库

2.python3.4 编码有哪些

Python3中的编码问题前,第一个段落对字节、ASCII与Unicode与UTF-8等进行基本介绍,如果不对这几种编码犯头晕,可直接跳过。

ASCII与Unicode与UTF-8与GBK 首先从老大哥说起。跟很多人一样,大学读了这么久,久仰ASCII编码的大名。

要说这个老大哥,我们再先从字节说起。一个字节包括八个比特位,每个比特位表示0或1,一个字节即可表示从00000000到11111111共2^8=256个数字。

一个ASCII编码使用一个字节(除去字节的最高位作为作奇偶校验位),ASCII编码实际使用一个字节中的7个比特位来表示字符,共可表示2^7=128个字符。比如那时写C语言的程序,就经常要背下ASCII编码中的01000001(即十进制的65)表示字符'A',01000001加上32之后的01100001(即十进制的97)表示字符'a'。

现在打开Python,调用chr和ord函数,我们可以看到Python为我们对ASCII编码进行了转换。第一个00000000表示空字符,因此ASCII编码实际上只包括了 字母、标点符号、特殊符号等共127个字符。

因为ASCII是在美国出生的,对于由字母组成单词进而用单词表达的英文来说也是够了。但是中国人、日本人、韩国人等其他语言的人不服了。

中文是一个字一个字,ASCII编码用上了浑身解数256个字符都不够用。因此后来出现了Unicode编码。

Unicode编码通常由两个字节组成,共表示256*256个字符,即所谓的UCS-2。某些偏僻字还会用到四个字节,即所谓的UCS-4。

也就是说Unicode标准也还在发展。但UCS-4出现的比较少,我们先记住:最原始的ASCII编码使用一个字节编码,但由于语言差异字符众多,人们用上了两个字节,出现了统一的、囊括多国语言的Unicode编码。

在Unicode中,原本ASCII中的127个字符只需在前面补一个全零的字节即可,比如前文谈到的字符'a':01100001,在Unicode中变成了00000000 01100001。不久,美国人不开心了,吃上了世界民族之林的大锅饭,原本只需一个字节就能传输的英文现在变成两个字节,非常浪费存储空间和传输速度。

人们再发挥聪明才智,于是出现了UTF-8编码。因为针对的是空间浪费问题,因此这种UTF-8编码是可变长短的,从英文字母的一个字节,到中文的通常的三个字节,再到某些生僻字的六个字节。

解决了空间问题,UTF-8编码还有一个神奇的附加功能,那就是兼容了老大哥的ASCII编码。一些老古董软件现在在UTF-8编码中可以继续工作。

注意除了英文字母相同,汉字在Unicode编码和UTF-8编码中通常是不同的。比如汉字的‘中’字在Unicode中是0100111000101101,而在UTF-8编码中是11100100 1011100010101101。

我们祖国母亲自然也有自己的一套标准。那就是GB2312和GBK。

当然现在挺少看到。通常都是直接使用UTF-8。

记得我唯一一次看到GB编码的网页,是一个成人网站。Python3中的默认编码 Python3中默认是UTF-8,我们通过以下代码:import sys sys.getdefaultencoding() 可查看Python3的默认编码。

Python3中的encode和decode Python3中字符编码经常会使用到decode和encode函数。特别是在抓取网页中,这两个函数用的熟练非常有好处。

我的理解,encode的作用,使我们看到的直观的字符转换成计算机内的字节形式。decode刚好相反,把字节形式的字符转换成我们看的懂的、直观的、“人模人样”的形式。

如下图。\x表示后面是十六进制,\xe4\xb8\xad即是二进制的11100100 1011100010101101。

也就是说汉字‘中’encode成字节形式,是11100100 1011100010101101。同理,我们拿1110010010111000 10101101也就是\xe4\xb8\xad来decode回来,就是汉字‘中’。

完整的应该是b'\xe4\xb8\xad',在Python3中,以字节形式表示的字符串则必须加上前缀b,也就是写成上文的b'xxxx'形式。前文说的Python3的默认编码是UTF-8,所以我们可以看到,Python处理这些字符的时候是以UTF-8来处理的。

因此从上图可以看到,就算我们通过encode('utf-8')特意把字符encode为UTF-8编码,出来的结果还是相同:b'\xe4\xb8\xad'。明白了这一点,同时我们知道UTF-8兼容ASCII,我们可以猜想大学时经常背诵的'A'对应ASCII中的65,在这里是不是也能正确的decode出来呢。

十进制的65转换成十六进制是41,我们尝试下:b'\x41'.decode() 结果如下。果然是字符'A' Python3中的编码转换 据说字符在计算机的内存中统一是以Unicode编码的。

只有在字符要被写进文件、存进硬盘或者从服务器发送至客户端(例如网页前端的代码)时会变成utf-8。但其实我比较关心怎么把这些字符以Unicode的字节形式表现出来,露出它在内存中的庐山正面目的。

这里有个照妖镜:xxxx.encode/decode('unicode-escape') 输出如下 b'\\u4e2d'还是b'\u4e2d,一个斜杠貌似没影响。同时可以发现在shell窗口中,直接输'\u4e2d'和输入b'\u4e2d'.decode('unicode-escape')是相同的,都会打印出汉字‘中’,反而是'\u4e2d'.decode('unicode-escape')会报错。

说明说明Python3不仅支持Unicode,而且一个'\uxxxx'格式的Unicode字符可被辨识且被等价于str类。

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3.python3连接MSSQL数据库 中文乱码怎么解决

以前用php连mssqy时也经常出现中文乱码(中文变问号)的问题,那时就明白是编码没设置好导航,现在的Python连mssql数据库也同样出现这问题,问题一样,解决的办法当然也会相似,现在我们来看看解决方法。

python一直对中文支持的不好,最近老遇到编码问题,而且几乎没有通用的方案来解决这个问题,但是对常见的方法都试过之后,发现还是可以解决的,下面总结了常用的支持中文的编码问题(这些方法中可能其中一个就能解决问题,也可能是多个组合)。

(1)、首先,要保证文件的开头要加上编码设置来说明文件的编码

代码如下

复制代码

#encoding=utf-8

(2)、然后,在连接数据的连接参数里加上字符集说明查询出的结果的编码,这个不加的后果可能是查询出的汉字字符都是问号

代码如下

复制代码

conn=pymssql.connect(server='.',user='', password='',database='MyTest',charset='utf8')

(3)、设置python系统的默认编码(对于文件来说,这招几乎屡试不爽,呵呵~~)

代码如下

复制代码

import sys

reload(sys)

sys.setdefaultencoding('utf8')

注意:上述编码是“utf8”,而不是“utf-8”,我也没弄明白,大部分情况下,这个无所谓的,但是这里我试了必须要是“utf8”

一个简单的完整的python连接mssqlserver的例子如下(得安装pymssql包):

代码如下

复制代码

#encoding:utf8

import sys

reload(sys)

sys.setdefaultencoding('utf8')

import pymssql

try:

conn=pymssql.connect(server='.',user='', password='',database='MyTest',charset='utf8')

sql="select * from UserInfo"

cur=conn.cursor()

cur.execute(sql)

data=cur.fetchall()

conn.close()

print data

except Exception,e:

print e

运行结果如下:

代码如下

复制代码

[(u'20093501', u'xb9xf9xbexb8', u'u7537 ', 35, u'xb4xf3xcfxc0'),

(u'20093502', u'xbbxc6xc8xd8', u'u5973 ', 34, u'xc3xc0xc5xae'),

(u'20093503', u'xc1xeexbaxfcxb3xe5', u'u7537 ', 25, u'2Bxc7xe0xc4xea'),

(u'20093504', u'xc8xcexd3xafxd3xaf', u'u5973 ', 24, u'xc6xafxc1xc1')]

[Finished in 0.2s]

虽然摆脱了问号和乱码的困扰,但这仍不是我们想要的结果,但这个确实是正确的,因为结果是utf8编码。这个现象确实诡异,请教了许多高手,得知,最好的结果就是逐个字段查询,才能显示中文,整个查询的话,会以utf8的格式显示出来。

上述代码中第14行data是整个查询的结果,如果指定某个具体的字段,如print data[0][2](表示取查询结果的第一行第三列的字段的值),则会输出中文。

其实不仅仅是mssqlserver数据库,mysql(需下载MySQLdb包)、sqllite(python自带的文件数据库)、mongodb(需下载PyMongo包)等或者是普通文本文件也是类似的解决方案。

python数据库编码

python与数据

1.为什么Python是数据科学最好选择

可以肯定地说,Python 是一个十分受欢迎的工具,它涵盖了各个行业的各种职业。

由于它亲近性的语言、丰富的资源和框架以及它庞大硬件开发族群,Python 自然是开发人员们的首选工具。 在 2017 年的技能调查显示,在不同职位的技术专业人员中,Python 从 2016 年的第二名上升成为用户最多的工具。

艰难登顶:PYTHON 是如何成为数据科学通用语言的?Python 是有史以来最流行的编程语言之一,这一点是毫无疑问的。但是最初发生的事情确实很难描述的,是语言本身还是对编程语言的爱。

是否是我们首先为科学计算、数据科学以及机器学习开发出优秀的开源的数据库才推动了大家选择 Python 作为他们的工具,或是因为越来越多的人在使用 Python 我们才把这些开发出来。无论哪一种是对的,有一件事是足够显而易见的:Python 是一种非常通用的语言,易于学习和使用。

在我看来,这是今天它被如此普遍使用的原因。虽然科学计算的大多数算法都没有在纯 Python 中实现,Python 仍然是用于与 Fortran,C / C ++和其他语言中的非常有效的实现交互的优秀语言。

所谓的从计算高效的低级语言调用代码,以及 Python 为用户提供一个非常自然和直观的编程接口的这一事实可能是 Python 作为通用语言普及的重要原因之一,特别是在数据科学和机器学习社区中体现的更为明显。未来的框架:我们应该关注什么工具、框架和数据库Python 开发了许多有趣的库。

作为一名数据科学家或机器学习从业者,我时常从 Python 核心科学堆栈中重点关注维护良好的工具。例如,NumPy 和 SciPy 是就是用于处理数据数组和科学计算的高效库。

当涉及严重的数据清洗时,我们可以使用多功能的 Pandas 包。Pandas 是一个开源库,可以为 Python 编程语言提供快速简化的数据处理和数据分析工具,它主要是为 Python 提供现实和高端的数据分析。

我还建议使用 Matplotlib 进行数据可视化,Seaborn 还可以提供更多的绘图功能和更专门的绘图。此外 Scikit 学习是一个很好的通用机器学习工具,它为数据挖掘和分析提供了有效的工具。

这可能是我最喜欢的一款了,因为它几乎可以为所有的基本机器学习算法和许多有用的数据处理工具提供一个非常好用的 API。当然,我在自己的项目中发现了很多有用的库。

当我需要额外的性能时,我首选的数据框架库是 Dask。Dask 是一个非常适合处理大型、难以装入内存的数据框架的库,它还能在多个处理器中进行并行计算。

或者使用 TensorFlow、Keras 和 PyTorch,所有这些都非常适合实现深度学习模型。使用什么库取决于你的个人偏好和项目需求,但是一直以来都有很多方便有趣、使用 Python 开发的框架,关键是找到适合你自己的。

Python 的未来是什么样的?在大多数人的眼里,Python 的未来非常光明。这个语言刚刚被 IEEE Spectrum 列为第一大编程语言。

而 Packt 最近的调查也显示它是最近一段时期内科技界最为流行的工具。尽管在这里,我们主要从数据科学和机器学习的角度谈论 Python,但我们也会经常听说其他领域的人们也认为 Python 是一种功能丰富的语言,拥有大量的库和完整的生态系统。

Python 或许不是所有问题的最佳工具,但对于想要「完成任务」的程序员来说,它被认为是一种「有效」的语言。此外,虽然拥有大量库是 Python 的优势之一,但它的大多数开发包目前都得到了很好的维护——那些数据科学和机器学习库每天都有新特性与提升。

例如 2006 年发起的 NumPy 项目,作为 Python 数据科学的核心库,最近它刚刚接受了价值 64.5 万美元的资助。Python 及其相关库在我们的工作中扮演了重要角色,我非常感谢所有这些工具背后的开发者,没有这些开源库,Python 就没有今天。

对于我们来说,Python 可以成为非常重要的工具,我希望它的用户们能够多考虑帮助开源社区的发展,不论文档修改、bug 修复还是新代码、新特性或新库,所有贡献都将帮助整个社区向前发展。因为这个富有活力的社区,Python 的未来有着光明的前景。

2.为什么大数据选择python

大数据的数据从哪里来?除了部分企业有能力自己产生大量的数据,大部分时候,是需要靠爬虫来抓取互联网数据来做分析。

网络爬虫是Python的传统强势领域,最流行的爬虫框架Scrapy,HTTP工具包urlib2,HTML解析工具beautifulsoup,XML解析器lxml,等等,都是能够独当一面的类库。不过,网络爬虫并不仅仅是打开网页,解析HTML这么简单。

高效的爬虫要能够支持大量灵活的并发操作,常常要能够同时几千甚至上万个网页同时抓取,传统的线程池方式资源浪费比较大,线程数上千之后系统资源基本上就全浪费在线程调度上了。Python由于能够很好的支持协程(Coroutine)操作,基于此发展起来很多并发库,如Gevent,Eventlet,还有Celery之类的分布式任务框架。

被认为是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了对高并发的支持,网络爬虫才真正可以达到大数据规模。

抓取下来的数据,需要做分词处理,Python在这方面也不逊色,著名的自然语言处理程序包NLTK,还有专门做中文分词的Jieba,都是做分词的利器。数据处理 万事俱备,只欠东风。

这东风,就是数据处理算法。从统计理论,到数据挖掘,机器学习,再到最近几年提出来的深度学习理论,数据科学正处于百花齐放的时代。

数据科学家们都用什么编程?如果是在理论研究领域,R语言也许是最受数据科学家欢迎的,但是R语言的问题也很明显,因为是统计学家们创建了R语言,所以其语法略显怪异。而且R语言要想实现大规模分布式系统,还需要很长一段时间的工程之路要走。

所以很多公司使用R语言做原型试验,算法确定之后,再翻译成工程语言。Python也是数据科学家最喜欢的语言之一。

和R语言不同,Python本身就是一门工程性语言,数据科学家用Python实现的算法,可以直接用在产品中,这对于大数据初创公司节省成本是非常有帮助的。正式因为数据科学家对Python和R的热爱,Spark为了讨好数据科学家,对这两种语言提供了非常好的支持。

Python的数据处理相关类库非常多。高性能的科学计算类库NumPy和SciPy,给其他高级算法打了非常好的基础,matploglib让Python画图变得像Matlab一样简单。

Scikit-learn和Milk实现了很多机器学习算法,基于这两个库实现的Pylearn2,是深度学习领域的重要成员。Theano利用GPU加速,实现了高性能数学符号计算和多维矩阵计算。

当然,还有Pandas,一个在工程领域已经广泛使用的大数据处理类库,其DataFrame的设计借鉴自R语言,后来又启发了Spark项目实现了类似机制。对了,还有iPython,这个工具如此有用,以至于我差点把他当成标准库而忘了介绍。

iPython是一个交互式Python运行环境,能够实时看到每一段Python代码的结果。默认情况下,iPython运行在命令行,可以执行ipython notebook在网页中运行。

用matplotlib绘制的图可以直接嵌入式的显示在iPython Notebook中。iPython Notebook的笔记本文件可以共享给其他人,这样其他人就可以在自己的环境中重现你的工作成果;如果对方没有运行环境,还可以直接转换成HTML或者PDF。

为什么是Python 正是因为应用开发工程师、运维工程师、数据科学家都喜欢Python,才使得Python成为大数据系统的全栈式开发语言。对于开发工程师而言,Python的优雅和简洁无疑是最大的吸引力,在Python交互式环境中,执行import this,读一读Python之禅,你就明白Python为什么如此吸引人。

Python社区一直非常有活力,和NodeJS社区软件包爆炸式增长不同,Python的软件包增长速度一直比较稳定,同时软件包的质量也相对较高。有很多人诟病Python对于空格的要求过于苛刻,但正是因为这个要求,才使得Python在做大型项目时比其他语言有优势。

OpenStack项目总共超过200万行代码,证明了这一点。对于运维工程师而言,Python的最大优势在于,几乎所有Linux发行版都内置了Python解释器。

Shell虽然功能强大,但毕竟语法不够优雅,写比较复杂的任务会很痛苦。用Python替代Shell,做一些复杂的任务,对运维人员来说,是一次解放。

对于数据科学家而言,Python简单又不失强大。和C/C++相比,不用做很多的底层工作,可以快速进行模型验证;和Java相比,Python语法简洁,表达能力强,同样的工作只需要1/3代码;和Matlab,Octave相比,Python的工程成熟度更高。

不止一个编程大牛表达过,Python是最适合作为大学计算机科学编程课程使用的语言——MIT的计算机入门课程就是使用的Python——因为Python能够让人学到编程最重要的东西——如何解决问题。

3.大数据和python哪个发展前景好

总体来说大数据和python发展前景都很好。

1、大数据具有:大量、高速、多样、低价值密度、真实性等特点。大数据是一项数据分析工作。

2、python具有简单易学,代码简洁,快速建模等特点。python是一门编程语言。

总结:大数据分析是python语言的一个方向,python语言可以用来做web开发,爬虫,游戏制作,运维等等。大数据分析可以使用python也可以使用其它语言。两者的发展前景都很好。

4.python的数据类型有哪些

1. 数字类型Python数字类型主要包括int(整型)、long(长整型)和float(浮点型),但是在Python3中就不再有long类型了。

int(整型)在32位机器上,整数的位数是32位,取值范围是-231~231-1,即-2147483648~214748364;在64位系统上,整数的位数为64位,取值范围为-263~263-1,即9223372036854775808~9223372036854775807。long(长整型)Python长整型没有指定位宽,但是由于机器内存有限,使用长的长整数数值也不可能无限大。

float(浮点型)浮点型也就是带有小数点的数,其精度和机器有关。complex(复数)Python还支持复数,复数由实数部分和虚数部分构成,可以用 a + bj,或者 complex(a,b) 表示, 复数的实部 a 和虚部 b 都是浮点型。

2. 字符串在Python中,加了引号的字符都被认为是字符串,其声明有三种方式,分别是:单引号、双引号和三引号;Python中的字符串有两种数据类型,分别是str类型和unicode类型,str类型采用的ASCII编码,无法表示中文,unicode类型采用unicode编码,能够表示任意字符,包括中文和其他语言。3. 布尔型和其他编程语言一样,Python布尔类型也是用于逻辑运算,有两个值:True(真)和False(假)。

4. 列表列表是Python中使用最频繁的数据类型,集合中可以放任何数据类型,可对集合进行创建、查找、切片、增加、修改、删除、循环和排序操作。5. 元组元组和列表一样,也是一种序列,与列表不同的是,元组是不可修改的,元组用”()”标识,内部元素用逗号隔开。

6. 字典字典是一种键值对的集合,是除列表以外Python之中最灵活的内置数据结构类型,列表是有序的对象集合,字典是无序的对象集合。7. 集合集合是一个无序的、不重复的数据组合,它的主要作用有两个,分别是去重和关系测试。

5.python和r数据分析哪个更好

2012年的时候我们说R是学术界的主流,但是现在Python正在慢慢取代R在学术界的地位。不知道是不是因为大数据时代的到来。

Python与R相比速度要快。Python可以直接处理上G的数据;R不行,R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据(通过groupby)才能交给R做分析,因此R不可能直接分析行为详单,只能分析统计结果。所以有人说:Python=R+SQL/Hive,并不是没有道理的。

Python的一个最明显的优势在于其胶水语言的特性,很多书里也都会提到这一点,一些底层用C写的算法封装在Python包里后性能非常高效

(Python的数据挖掘包Orange canve

中的决策树分析50万用户10秒出结果,用R几个小时也出不来,8G内存全部占满)。但是,凡事都不绝对,如果R矢量化编程做得好的话(有点小难度),会

使R的速度和程序的长度都有显著性提升。

R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用,特别是在时间序列分析方面,无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用。

相比之下,Python之前在这方面贫乏不少。但是,现在Python有了

pandas。pandas提供了一组标准的时间序列处理工具和数据算法。因此,你可以高效处理非常大的时间序列,轻松地进行切片/切块、聚合、对定期

/不定期的时间序列进行重采样等。可能你已经猜到了,这些工具中大部分都对金融和经济数据尤为有用,但你当然也可以用它们来分析服务器日志数据。于是,近

年来,由于Python有不断改良的库(主要是pandas),使其成为数据处理任务的一大替代方案。

做过几个实验:

1. 用python实现了一个统计方法,其中用到了ctypes,multiprocess。

之后一个项目要做方法比较,又用回R,发现一些bioconductor上的包已经默认用parallel了。(但那个包还是很慢,一下子把所有线程都用掉了,导致整个电脑使用不能,看网页非常卡~)

2. 用python pandas做了一些数据整理工作,类似数据库,两三个表来回查、匹配。感觉还是很方便的。虽然这些工作R也能做,但估计会慢点,毕竟几十万行的条目了。

3. 用python matplotlib画图。pyplot作图的方式和R差异很大,R是一条命令画点东

西,pylot是准备好了以后一起出来。pyplot的颜色选择有点尴尬,默认颜色比较少,之后可用html的颜色,但是名字太长了~。pyplot

的legend比R 好用多了,算是半自动化了。pyplot画出来后可以自由拉升缩放,然后再保存为图片,这点比R好用。

总的来说Python是一套比较平衡的语言,各方面都可以,无论是对其他语言的调用,和数据源的连接、读取,对系统的操作,还是正则表达和文字处

理,Python都有着明显优势。

而R是在统计方面比较突出。但是数据分析其实不仅仅是统计,前期的数据收集,数据处理,数据抽样,数据聚类,以及比较复杂的数据挖掘算法,数据建模等等

这些任务,只要是100M以上的数据,R都很难胜任,但是Python却基本胜任。

结合其在通用编程方面的强大实力,我们完全可以只使用Python这一种语言去构建以数据为中心的应用程序。

但世上本没有最好的软件或程序,也鲜有人能把单一语言挖掘运用到极致。尤其是很多人早先学了R,现在完全不用又舍不得,所以对于想要学以致用的人来说,如果能把R和Python相结合,就更好不过了。

python与数据

数据库python

1.如何使用python对数据库进行操作

你可以访问Python数据库接口及API查看详细的支持数据库列表。不同的数据库你需要下载不同的DB API模块,例如你需要访问Oracle数据库和Mysql数据,你需要下载Oracle和MySQL数据库模块。

DB-API 是一个规范. 它定义了一系列必须的对象和数据库存取方式, 以便为各种各样的底层数据库系统和多种多样的数据库接口程序提供一致的访问接口 。

Python的DB-API,为大多数的数据库实现了接口,使用它连接各数据库后,就可以用相同的方式操作各数据库。

Python DB-API使用流程:

引入 API 模块。

获取与数据库的连接。

执行SQL语句和存储过程。

关闭数据库连接。

什么是MySQLdb?

MySQLdb 是用于Python链接Mysql数据库的接口,它实现了 Python 数据库 API 规范 V2.0,基于 MySQL C API 上建立的。

如何安装MySQLdb?

为了用DB-API编写MySQL脚本,必须确保已经安装了MySQL。复制以下代码,并执行:

#!/usr/bin/python

# -*- coding: UTF-8 -*-

import MySQLdb

如果执行后的输出结果如下所示,意味着你没有安装 MySQLdb 模块:

Traceback (most recent call last):

File "test.py", line 3, in

import MySQLdb

ImportError: No module named MySQLdb

2.如何用python创建数据库

# _*_encoding:UTF-8_*_import MySQLdbdb_host = ''db_user = ''db_pw = ''db_name = 'vdt'def cre_db(host, user, pw, name):try:# 数据库连接db = MySQLdb.connect(host, user, pw, charset='utf8')# 创建游标,通过连接与数据通信cursor = db.cursor()# 执行sql语句cursor.execute('show databases')rows = cursor.fetchall()for row in rows:tmp = "%2s" % row# 判断数据库是否存在if name == tmp:cursor.execute('drop database if exists ' + name)cursor.execute('create database if not exists ' + name)# 提交到数据库执行db.commit()except MySQLdb.Error, e:print "Mysql Error %d: %s" % (e.args[0], e.args[1])finally:# 关闭数据库连接db.close()cre_db(db_host, db_user, db_pw)。

3.python使用数据库

增加一条数据import pymysql #返回Connection对象 #host="localhost" con = pymysql.connect(host="192.168.31.28", port=3306,user="atguigu", password="atguigu", db="atguigudb", charset="utf8") #返回cursor对象 cursor = con.cursor() #SQL语言-SQL语句 sql = "insert into students(name) value('李四')" #插入数据 cursor.execute(sql) #提交数据,没有提交就没有数据 con.commit() #关闭释放资源 cursor.close() #关闭资源 con.close()修改数据import pymysql #修改任意一条数据 #返回Connection对象 conn = pymysql.connect( host="192.168.31.28", db="atguigudb", port=3306, user="atguigu", password="atguigu", charset="utf8" ) cursor = conn.cursor() sql = "update students set name='郭靖' where id = 1" count = cursor.execute(sql) print("count=",count) #提交正常数据物理上修改了 conn.commit() cursor.close() conn.close()删除数据import pymysql #修改任意一条数据 #返回Connection对象 conn = pymysql.connect( host="192.168.31.28", db="atguigudb", port=3306, user="atguigu", password="atguigu", charset="utf8" ) cursor = conn.cursor() sql = "delete from students where id =20" count = cursor.execute(sql) print("count=",count) conn.commit() cursor.close() conn.close()查询一条数据import pymysql try: conn=pymysql.connect( host='192.168.31.28', port=3306, db='atguigudb', user='atguigu', passwd='atguigu', charset='utf8' ) cursor=conn.cursor() cursor.execute('select * from students where id = 3') #返回满足这个条件的这个数据,如果有多条返回第一条,并且封装元组中 result = cursor.fetchone() print(result) for i in result: print(i) cursor.close() conn.close() except Exception as e: print(e.message)查询多条数据import pymysql try: conn=pymysql.connect( host='192.168.31.28', port=3306, db='atguigudb', user='atguigu', passwd='atguigu', charset='utf8' ) cursor=conn.cursor() cursor.execute('select * from students') #返回元组,如果多条数据,元组里面嵌套元组 result = cursor.fetchall() print(result) for i in result: print(i) conn.commit() cursor.close() conn.close() except Exception as e: print(e.message)读取mysql数据,填写数据到excelfrom pyexcel_xls import save_datafrom pyexcel_xls import get_datafrom collections import OrderedDictimport mysql.connector#和数据库建立连接cnx =mysql.connector.connect(user='root', password='', host='127.0.0.1', database='test')#查询语句sql = "select my_name,my_value from tbl_members "#执行查询cursor.execute(sql)#获得查询结果result = cursor.fetchall()cursor.close()cnx.close()#打开预定义表头文件xls_header= get_data("d:/xh.xls")#获得表头数据xh = xls_header.pop("Sheet1")#拼接整表数据xd = OrderedDict()xd.update({"Sheet 1":xh+result})#保存到另一个文件中save_data("d:/xd.xls",xd)。

4.如何用Python做数据准备

这篇的内容是一系列针对在Python中从零开始运用机器学习能力工作流的辅导第一部分,覆盖了从小组开始的算法编程和其他相关工具。

最终会成为一套手工制成的机器语言工作包。这次的内容会首先从数据准备开始。

—— 来自Matthew Mayo, KDnuggets似乎大家对机器学习能力的认知总是简单到把一系列论据传送到越来越多的数据库和应用程序界面中,接着就期待能有一些神奇的结果出现。可能你对在这些数据库里究竟发生了什么有自己很好的理解—— 从数据准备到建模到结果演示呈现等等,但不得不说你依然需要依赖于这些纷繁的工具去完成自己的工作。

这其实很正常。我们用被准确检验证明过能运行的工具来完成一些日常的任务是无可厚非的。

重新发明使用那些不能有效滚动的轮子不是最好的办法。这样会有很多局限,也会浪费很多的不必要的时间。

无论你是使用开放源代码还是被授权的工具来完成你工作,这些代码工具已经被很多人反复试用升级以确保当你上手使用的时候能够以最好的质量完成你的工作。然而,有些苦活累活你自己做也是有价值的,即便是作为一种教育性的努力。

我不是要推荐你们从零开始通过自己深度学习练习写出一个程序框架,至少不能一直这样,但哪怕只有一次通过不断的试验和失败,从头开始写出和自己的算实现它们的支持工具也是非常好的。我可能说的不对,但我认为如今在学习机器学习能力、数据科学、人工智能等方面的大多数人都没有在这么做。

所以让我们从头开始,来学习在Python里建立一些机器学习能力的相关知识。“From Scratch” 究竟是什么意思?首先,我先申明:当我提到“From Scratch”,我的意思是尽可能少的借助外界的帮助。

当然这也是相对的,但是为了达成我们的目标,我会划定界限,当我们在写自己的矩阵模型、数据框或者构建自己的数据库时,我们会分别使用Python中的numpy、panda和matplotlib库。在某些情况下,我们甚至不会使用这些库的全部功能。

我们稍后会讨论,让我们先暂时放一放它们的名字以便大家更好的理解。在Python自带的库中自带的功能原则上都是可以使用的,但除此之外,我们就要自己来写了。

我们需要从一个点入手,那就让我们从一些简单的数据准备任务开始吧。开始的时候我们会慢一点,但当我们对(要学习的东西)有了一点感觉以后,我们会逐渐加快速度。

除了数据准备,我们还需要数据转换、结果演示和呈现工具——更不必说机器学习能力算法了——来达成我们我们即将要完成的目标。我们的想法是手动拼接任何我们需要的重大功能,以便完成我们的机器学习能力任务。

当序列展开的时候,我们可以添加新的工具和算法,同时我们也能重新思考我们以前的假设(是否正确),使整个过程尽可能重复迭代,就像它会渐近一样。慢慢的,我们会集中精力在我们的目标上,制定策略来完成目标,把它们运用到Python里,再检验它们是否能够运行。

最终的结果,就想我们现在预期的一样,会是有序排列在我们自己的简易的机器学习数据库中的一系列简单的Python模型。对于初学者,我相信这是理解机器学习过程、工作流和算法如何运行的非常宝贵的经验。

工作流(workflow)究竟是什么意思?工作流对不同的人意味着不同的意思,但是我们这里说的工作流指的是机器学习项目中的一部分。我们有很多过程框架来帮助我们追踪我的工作进程,但现在让我们简化到一下的这些:获取数据处理/准备数据建立模型解释呈现结果在我们真正做的时候我们可以拓展,但是这是我们现在自己设计的简单的机器学习的过程框架。

同时,“输送管(小箭头)”暗含了把工作流中各功能聚集在一起的能力,所以让我们把这些记住然后继续向前。获得数据在我们建立自己的模型之前,我们需要一些数据,还需要确认这些数据与我们合理的期望相符合。

为了检测的目的(而不是训练或测试,但只是测试我们自己的设备),我们会使用虹膜数据集,你可以从这里下载。尽管我们可以在网上找到很多版本的数据集,但我建议我们都使用相同的原始数据,以确保我们的准备工作正常运行。

让我们来看一看:既然我们已经知道了这个简单的数据集和它对应的文件,我们先来想一想我们需要做什么使原始数据演变成我们想要的结果:数据需要储存成CSV格式的文件实例大部分由有数字属性的值组成组别是经过分组的内容到目前为止,以上没有一种是对所有的数据集都适用的,但是也没有任何一个是只能适用于某一种数据集的。这使得我们能够有机会编写我们可以以后重复使用的代码。

好的编程练习会让我们集中于重复利用性和模块性。一些简单的探索性数据分析被罗列如下:(上图为具体数值,下图为图像化数据)准备数据虽然数据准备在我们现在这个特定的情境中需要的很少,但是有时还是会需要。

尤其是我们需要确认我们解释了标题行,去除了任何pandas呈现出来的参数,并且把我们的每一次组的值从名字型的转化成数值型的。因为在我们使用模型时已经没有名字性数值了,所以到此为止至少就没有更复杂的转化了。

最终,我们也需要一个对我们自己的算法的更好的数据呈现,所以我们在继。

5.亲~你知道怎么把Python和数据库连接起来吗,就是把Python处理好的

python3.2 ==>ORM(或者,数据库接口) ==>数据库

数据库:PostgreSQL9、SQLite3等

ORM:SQLAlchemy(需要安装数据库接口)

数据库接口:psycopg2(PostgreSQL9)

建议使用ORM,这样在创建、修改、删除时,只涉及python的类对象,无需写sql语句。

以后修改了数据表结构时,对程序的修改也方便些。

如果表间的关系特别复杂,也可在ORM中,直接写sql语句。

6.python3 怎么连接数据库

Python是计算机常用的计算机语言,在实际的操作中我们会涉及到Python连接数据库的相关实际操作,假如你对Python连接数据库的实际操作方案感兴趣或是有疑问,你都可以浏览下面的文章。

一. Python和mysql数据库连接Python 要连接 MySQL 可以使用 MySQL_python模块首先确定是否安装,在指令模式输入 python,然后便可以开始检查:Python 2.5.1 (r251:54863, May 2 2007, 16:56:35)[GCC 4.1.2 (Ubuntu 4.1.2-0ubuntu4)] on linux2 Type "help", "copyright", "credits" or "license"for more information. >>> import MySQLdb Traceback (most recent call last): File "", line 1, in ImportError: No module named MySQLdb >>> exit() 如果见以上面的"ImportError: No module named MySQLdb" 一句,便表示系统没有安装,注意:在shell中,输出是 区分大小写的也可以通过输入下面这些命令来测试你的数据库配置:>>> from django.db import connection >>>cursor = connection.cursor() 如果没有显示什么错误信息,那么你的数据库配置是正确的。 否则,你就得查看错误信息来纠正错误。

上面的相关代码是对Python连接数据库中Python和mysql数据库连接的前部分代码的示例。 安装mysql_python模块到MySQLdb 官方网站 下载并安装MySQLdb版本:(win)MySQL-python-1.2.2.win32-py2.6.exe 直接运行安装即可按如下步骤安装$ tar zxvf MySQL-python-1.2.2.tar.gz $ cd MySQL-python-1.2.2 $ python setup.py build $ python setup.py install 附件: libguide40.dll.zip(77.3 KB) libmmd.dll.zip(169 KB) libmySQL.dll.zip(861 KB) 以上就是对python连接数据库中 python和mysql数据库连接相关的内容的介绍,望采纳。

7.python使用数据库

增加一条数据 import pymysql #返回Connection对象 #host="localhost" con = pymysql.connect(host="192.168.31.28", port=3306,user="atguigu", password="atguigu", db="atguigudb", charset="utf8") #返回cursor对象 cursor = con.cursor() #SQL语言-SQL语句 sql = "insert into students(name) value('李四')" #插入数据 cursor.execute(sql) #提交数据,没有提交就没有数据 con.commit() #关闭释放资源 cursor.close() #关闭资源 con.close()修改数据 import pymysql #修改任意一条数据 #返回Connection对象 conn = pymysql.connect( host="192.168.31.28", db="atguigudb", port=3306, user="atguigu", password="atguigu", charset="utf8" ) cursor = conn.cursor() sql = "update students set name='郭靖' where id = 1" count = cursor.execute(sql) print("count=",count) #提交正常数据物理上修改了 conn.commit() cursor.close() conn.close()删除数据 import pymysql #修改任意一条数据 #返回Connection对象 conn = pymysql.connect( host="192.168.31.28", db="atguigudb", port=3306, user="atguigu", password="atguigu", charset="utf8" ) cursor = conn.cursor() sql = "delete from students where id =20" count = cursor.execute(sql) print("count=",count) conn.commit() cursor.close() conn.close()查询一条数据 import pymysql try: conn=pymysql.connect( host='192.168.31.28', port=3306, db='atguigudb', user='atguigu', passwd='atguigu', charset='utf8' ) cursor=conn.cursor() cursor.execute('select * from students where id = 3') #返回满足这个条件的这个数据,如果有多条返回第一条,并且封装元组中 result = cursor.fetchone() print(result) for i in result: print(i) cursor.close() conn.close() except Exception as e: print(e.message)查询多条数据 import pymysql try: conn=pymysql.connect( host='192.168.31.28', port=3306, db='atguigudb', user='atguigu', passwd='atguigu', charset='utf8' ) cursor=conn.cursor() cursor.execute('select * from students') #返回元组,如果多条数据,元组里面嵌套元组 result = cursor.fetchall() print(result) for i in result: print(i) conn.commit() cursor.close() conn.close() except Exception as e: print(e.message)读取mysql数据,填写数据到excel from pyexcel_xls import save_data from pyexcel_xls import get_data from collections import OrderedDict import mysql.connector#和数据库建立连接 cnx =mysql.connector.connect(user='root', password='', host='127.0.0.1', database='test')#查询语句 sql = "select my_name,my_value from tbl_members "#执行查询 cursor.execute(sql)#获得查询结果 result = cursor.fetchall() cursor.close() cnx.close()#打开预定义表头文件 xls_header= get_data("d:/xh.xls")#获得表头数据 xh = xls_header.pop("Sheet1")#拼接整表数据 xd = OrderedDict() xd.update({"Sheet 1":xh+result})#保存到另一个文件中 save_data("d:/xd.xls",xd)。

8.python连接数据库用什么,给个下载地址

想了解的话,以下内容会告诉你! Python是计算机常用的计算机语言,在实际的操作中我们会涉及到Python连接数据库的相关实际操作,假如你对Python连接数据库的实际操作方案感兴趣或是有疑问,你都可以浏览下面的文章。

一. Python和mysql数据库连接Python 要连接 MySQL 可以使用 MySQL_python模块首先确定是否安装,在指令模式输入 python,然后便可以开始检查:Python 2.5.1 (r251:54863, May 2 2007, 16:56:35)[GCC 4.1.2 (Ubuntu 4.1.2-0ubuntu4)] on linux2 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import MySQLdb Traceback (most recent call last): File "", line 1, in ImportError: No module named MySQLdb >>> exit() 如果见以上面的"ImportError: No module named MySQLdb" 一句,便表示系统没有安装,注意:在shell中,输出是 区分大小写的也可以通过输入下面这些命令来测试你的数据库配置:>>> from django.db import connection >>> cursor = connection.cursor() 如果没有显示什么错误信息,那么你的数据库配置是正确的。 否则,你就得查看错误信息来纠正错误。

上面的相关代码是对Python连接数据库中Python和mysql数据库连接的前部分代码的示例。 安装mysql_python模块到MySQLdb 官方网站 下载并安装MySQLdb版本:(win)MySQL-python-1.2.2.win32-py2.6.exe 直接运行安装即可按如下步骤安装$ tar zxvf MySQL-python-1.2.2.tar.gz $ cd MySQL-python-1.2.2 $ python setup.py build $ python setup.py install 附件: libguide40.dll.zip(77.3 KB) libmmd.dll.zip(169 KB) libmySQL.dll.zip(861 KB) 以上就是对python连接数据库中 python和mysql数据库连接相关的内容的介绍,望你会有所收获。

============================================================================您可以找到一打以上的操作 SQL 数据库的开放源码 Python 包,这还没包括用于连接 Python 与特定数据库的特殊用途模块。SQLObject 是其中最好的模块。

它是简单易用的完全对象关系映射包。SQLObject 几乎可以完成编程数据库所需的所有操作。

本文展示了 SQLObject 如何与数据库交互,如何使用 SQLObject 编写数据库访问和数据验证代码,以及如何将它用于遗留或现有数据库。这里假设您已经具备 Python 和关系数据库的知识。

安装和设置 SQLObjectSQLObject 具有一个 setup.py 文件,安装方式与其他任何 Python 包一样。如果您使用的是 Python V2.2,则还需要安装 mxDateTime Python 包(SQLObject 使用 Python V2.3 的内置 datetime 模块,如果该模块可用的话)。

要实际使用 SQLObject,需要设置数据库包以及这种数据库的 Python 接口。SQLObject 连接多种数据库,其中包括三个大的开放源码产品:MySQL、PostgreSQL 和无服务器 SQLite。

最后,需要为应用程序创建数据库。对于 SQLite,这意味着创建一个存储该数据库的文件。

对于其他数据库,这意味着连接数据库服务器,执行 CREATE DATABASE 命令,并授权数据库用户对新数据库的一些访问,以便 SQLObject 可以使用该用户帐户来连接。清单1 展示了如何用 MySQL 创建新数据库。

清单1. 用 MySQL 创建新数据库的代码mysql> use mysql;Database changedmysql> create database sqlobject_demo;Query OK, 1 row affected (0.00 sec)mysql> grant all privileges on sqlobject_demo to 'dbuser'@'localhost' identified by 'dbpassword';Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)mysql> flush privileges;Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)回页首连接数据库需要编写的第一个 Python 代码是数据库连接代码。基于所使用的数据库,这是惟一需要编写不同代码的地方。

例如,如果想让应用程序使用 SQLite 数据库,则需要将数据库文件的路径写入位于 sqlobject.sqlite 包的 SQLite 连接构建器中。如果数据库文件不存在,QLObject 将告诉 SQLite 创建一个,代码如下:import sqlobjectfrom sqlobject.sqlite import builderconn = builder()('sqlobject_demo.db')如果使用的是 MySQL 或带有服务器的其他数据库,则将数据库连接信息传递到连接构建器中。

清单 2 提供了在上一节创建的 MySQL 数据库的示例。清单2. 传递 MySQL 数据库连接信息的代码import sqlobjectfrom sqlobject.mysql import builderconn = builder()(user='dbuser', passwd='dbpassword', host='localhost', db='sqlobject_demo') 不管连接哪种数据库,连接代码都应该放置在一个名称类似 Connection.py 的文件中,且该文件存储在一些通常可访问的位置中。

这样,可以导入您定义的所有类,并使用已经构建的 conn 对象。conn 变量将包含所有与数据库相关的详细信息。

但是要注意,SQLObject 的一些特性不可用于 SQLite 或 MySQL。不能将数据库选择与连接之后编写的代码完全分离。

数据库python

与python

1.python中// 和/有什么区别

通常C/C++中,"/ " 算术运算符的计算结果是根据参与运算的两边的数据决定的,比如:

6 / 3 = 2 ; 6,3都是整数,那么结果也就是整数2;

6.0 / 3.0 = 2.0 ; 6.0,3.0是浮点数,那么结果也是浮点数2.0,跟精确的说,只要" / " 两边有一个数是浮点数,那么结果就是浮点数。

在Python2.2版本以前也是这么规定的,但是,Python的设计者认为这么做不符合Python简单明了的特性,于是乎就在Python2.2以及以后的版本中增加了一个算术运算符" // "来表示整数除法,返回不大于结果的一个最大的整数,而" / " 则单纯的表示浮点数除法,但是,为了折中,所有2.X版本中,也是为了向后兼容,如果要使用" // ",就必须加上一条语句:

from __future__ import division

一看到这句," / "就表示 浮点数除法,返回浮点结果;" // "表示整数除法。

但是,预计在Python3.0发布时,就没有这种折中情况了,," / "就一定表示 浮点数除法,返回浮点结果;" // "表示整数除法。

2.C语言和Python有什么区别呢

1、语言类型

Python是一种基于解释器的语言,解释器会逐行读取代码;首先将Python编译为字节码,然后由大型C程序解释。

C是一种编译语言,完整的源代码将直接编译为机器代码,由CPU直接执行。

2、内存管理

Python使用自动垃圾收集器进行内存管理。

在C语言中,程序员必须自己进行内存管理。

3、应用

Python是一种通用编程语言,一个多范式。它主要支持面向对象编程,程序编程,函数编程。

C是结构化编程语言。允许使用函数,选择(if / else等),迭代(循环)。它主要用于硬件相关的应用程序。

4、速度

Python编程语言因为历史原因,有一个GIL锁,导致其对多线程支持不够好,运行速度较慢;而C语言很快,C语言是比较底层的语言,运行效率上要优于Python。

5、复杂些不一样

在Python中,不需要声明变量类型。而在C中,必须声明变量类型。

Python程序更易于学习,编写和阅读。而C程序语法比Python更难。

Python中的测试和调试更容易;而在C中测试和调试更难。

参考资料来源:搜狗百科——Python

参考资料来源:搜狗百科——C语言

3.学Python有前途么

Python(英语发音:/ˈpaɪθən/), 是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言,由Guido van Rossum于1989年发明,第一个公开发行版发行于1991年。

Python是纯粹的自由软件, 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议 。Python语法简洁清晰,特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。

Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。

常见的一种应用情形是,使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面),然后对其中有特别要求的部分,用更合适的语言改写,比如3D游戏中的图形渲染模块,性能要求特别高,就可以用C/C++重写,而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题,某些可能不提供跨平台的实现。

Python优点 简单:Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。

它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。易学:Python极其容易上手,因为Python有极其简单的说明文档 。

速度快:Python 的底层是用 C 语言写的,很多标准库和第三方库也都是用 C 写的,运行速度非常快。 免费、开源:Python是FLOSS(自由/开放源码软件)之一。

使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。

高层语言:用Python语言编写程序的时候无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节。可移植性:由于它的开源本质,Python已经被移植在许多平台上(经过改动使它能够工作在不同平台上)。

这些平台包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE、PocketPC、Symbian以及Google基于linux开发的android平台。解释性:一个用编译性语言比如C或C++写的程序可以从源文件(即C或C++语言)转换到一个你的计算机使用的语言(二进制代码,即0和1)。

这个过程通过编译器和不同的标记、选项完成。运行程序的时候,连接/转载器软件把你的程序从硬盘复制到内存中并且运行。

而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。你可以直接从源代码运行 程序。

在计算机内部,Python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式,然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。这使得使用Python更加简单。

也使得Python程序更加易于移植。面向对象:Python既支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。

在“面向过程”的语言中,程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在“面向对象”的语言中,程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。

可扩展性:如果需要一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开,可以部分程序用C或C++编写,然后在Python程序中使用它们。可嵌入性:可以把Python嵌入C/C++程序,从而向程序用户提供脚本功能。

丰富的库:Python标准库确实很庞大。它可以帮助处理各种工作,包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GUI(图形用户界面)、Tk和其他与系统有关的操作。

这被称作Python的“功能齐全”理念。除了标准库以外,还有许多其他高质量的库,如wxPython、Twisted和Python图像库等等。

规范的代码:Python采用强制缩进的方式使得代码具有较好可读性。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。

在精通C的前提下,学会应用python 很有好处;可你要是只会python 而对C一无所知,那当真没多大用处。要知道,python的应用需要安装python 平台,而python 平台的扩展模块几乎都是用C来实现的…………因为python 比较容易,如果是刚接触编程,可以通过python 来入门,以后在学C等等,可这样就算你会python 后,学C还是有难度。

如果你先学会C,那再学python 就是信手拈来般简单。

4.Python有什么缺点呢

Python的定位是“优雅”、“明确”、“简单”,所以Python程序看上去总是简单易懂,初学者学Python,不但入门容易,而且将来深入下去,可以编写那些非常非常复杂的程序。

python语言的优点 ⑴作为初学python的科班出身的小白,python非常简单,非常适合人类阅读。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样,尽管这个英语的要求非常严格!Python的这种伪代码本质是它最大的优点之一。

它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。⑵易学。

python虽然是用c语言写的,但是它摈弃了c中非常复杂的指针,简化了python的语法。⑶Python是FLOSS(自由/开放源码软件)之一。

简单地说,你可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。Python希望看到一个更加优秀的人创造并经常改进。

⑷可移植性————由于它的开源本质,Python已经被移植在许多平台上(经过改动使它能够工作在不同平台上)。如果你小心地避免使用依赖于系统的特性,那么你的所有Python程序无需修改就可以在下述任何平台上面运行。

这些平台包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE甚至还有PocketPC、Symbian以及Google基于linux开发的Android平台!⑸在计算机内部,Python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式,然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。事实上,由于你不再需要担心如何编译程序,如何确保连接转载正确的库等等,所有这一切使得使用Python更加简单。

由于你只需要把你的Python程序拷贝到另外一台计算机上,它就可以工作了,这也使得你的Python程序更加易于移植。⑹Python既支持面向过程的函数编程也支持面向对象的抽象编程。

在面向过程的语言中,程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在面向对象的语言中,程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。

与其他主要的语言如C++和Java相比,Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。⑺ 可扩展性和可嵌入性。

如果你需要你的一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开,你可以把你的部分程序用C或C++编写,然后在你的Python程序中使用它们。你可以把Python嵌入你的C/C++程序,从而向你的程序用户提供脚本功能。

⑻丰富的库。Python标准库确实很庞大。

python有可定义的第三方库可以使用。它可以帮助你处理各种工作,包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GUI(图形用户界面)、Tk和其他与系统有关的操作。

记住,只要安装了Python,所有这些功能都是可用的。这被称作Python的“功能齐全”理念。

除了标准库以外,还有许多其他高质量的库,如wxPython、Twisted和Python图像库等等。⑼ Python确实是一种十分精彩又强大的语言。

它合理地结合了高性能与使得编写程序简单有趣的特色。⑽规范的代码。

Python采用强制缩进的方式使得代码具有极佳的可读性。python语言的缺点 很多时候不能将程序连写成一行,如import sys;for i in sys.path:print i。

而perl和awk就无此限制,可以较为方便的在shell下完成简单程序,不需要如Python一样,必须将程序写入一个.py文件。(对很多用户而言这也不算是限制) ⑴运行速度,有速度要求的话,用C++改写关键部分吧。

不过对于用户而言,机器上运行速度是可以忽略的。因为用户根本感觉不出来这种速度的差异。

⑵既是优点也是缺点,python的开源性使得Python语言不能加密,但是目前国内市场纯粹靠编写软件卖给客户的越来越少,网站和移动应用不需要给客户源代码,所以这个问题就是问题。不过随着时间的推移,很多国内软件公司,尤其是游戏公司,也开始规模使用他。

⑶ 构架选择太多(没有像C#这样的官方.net构架,也没有像ruby由于历史较短,构架开发的相对集中。Ruby on Rails 构架开发中小型web程序天下无敌)。

不过这也从另一个侧面说明,python比较优秀,吸引的人才多,项目也多。

5.学python以后走什么方向

Python语言本身所具有的优势,决定了从事Python学习的开发工程师,相较于其他编程语言,拥有更多岗位选择:

1

就业方向一:web开发

web开发在国内的发展也非常好,因为Python的web开发框架是最大的一个优势,如果你用Python搭建一个网站只需要几行的代码就可以搞定,非常简洁,比如国内的豆瓣、知乎、拉勾网等。

2

就业方向二:网络爬虫

现在学习Python的人员当中很大一部分的人是在学习爬虫,这也是Python的一大优势之一,最早用Python做网络爬虫的是谷歌。

Python写爬虫有非常大的优势:

跨平台,对Linux和windows都有不错的支持

科学计算,数值拟合:Numpy、Scipy

可视化:2d:Matplotlib(做图很漂亮),3d:Mayavi 2

复杂网络:Networkx

统计:与R语言接口:Rpy

交互式终端

网站的快速开发

3

就业方向三:数据挖掘分析

Python所拥有的完整的生态环境十分有利于进行数据分析处理,比如,"大数据"分析所需要的分布式计算、数据可视化、数据库操作等,都可以通过Python中的十分成熟的模块来完成。

4

就业方向四:服务器运维

运维也不陌生,最开始一批学习Python的人,就是运维和测试的在职人员。因为Python对于他们的工作起到了很大的作用,所以使用Python脚本进行批量化的文件部署和运行调整都成了Linux服务器上很不错的选择。

5

就业方向五:Python自动化测试

Python这门语言十分高效,只要是和自动化有关系的,它可以发挥出巨大的优势,目前做自动化测试的大部分的工作者都需要学习Python帮助提高测试效率。 用Python测试也可以说是测试人员必备的工具了,Python自动化测试的起薪一般也都是15K左右,所以测试的小伙伴也需要学习Python哦

6

就业方向六:人工智能

人工智能的发展潜力和钱途就不说了吧,大家都知道的,是最目前具有发展潜力的发展方向了。

7

就业方向七:Python web全栈工程师

Python web全栈工程师 全栈工程师是指掌握多种技能,并能利用多种技能独立完成产品的人。也叫全端工程师(同时具备前端和后台能力),英文Full Stack developer。全栈工程师不管在哪个语言中都是人才中的人才,而Python web全栈工程师工资基本上都高出20K,所以如果你能力足够,首选就是Python web全栈工程师。

6.为什么要学python?python有哪些优势

1 多功能

Python的多功能主要体现在它可以用来创建任何一种程序或软件。你需要关注的只有你想做什么,完全不用担心任何句法的问题。

2 解释型语言

Python是典型的解释型编程语言,这意味着你不需要自己编译代码。省去了编译的过程可以减少编辑、测试和排除错误的时间,大幅提高工作效率。你要做的就是下载集成开发环境应用(IDE),写入你的代码然后一键运行。

3 可读性

Python在简单易学的同时强化了良好的编程模式,比如缩排和命名常规的重要性。用Python来表达概念可以减少敲代码的工作量,同时会督促你思考你的编程逻辑和算法,这一点使得Python经常被作用脚本语言来连接现有的构件从而能在短时间内编写大量简单实用的代码。

7.Java和python选哪个好就业

二选一的话,计算机专业学生,

为什么这么建议?

Java技术成熟度高,业界应用广泛,岗位多,求职机会多,但相应地,会的人也多,内卷比较厉害。计算机专业学生要学四年,只要别懒,还是有足够的时间把Java这把剑打磨得锋利的。

其他专业跨过来的,对于大多数普通学生,想在这种“内卷”的Java就业市场上取胜,想“干翻”竞争对手,在软件工程与编程技能这块就必须要达到一定的水准。编程是一种技能,是需要时间去磨出来的。如果以前没有基础,"临时"转的,在时间上恐怕就来不及了。

相反,Python入门简易,对软件开发技能这块并不要求太高,重点和难点反而是特定的应用领域本身,这时,诸如数学、行业背景知识等因素的重要性反而突显出来,在这些方面,计算机专业的学生未必占有优势,甚至可能是居于劣势。

扬长避短,是取胜的重要原则。

以上观点针对大多数普通学生,排除个例与特例。

8.Python和C哪个更好学

C语言:

1、C语言是大学生接触的第一门编程语言,它的重要性也是不言而喻的。

2、C语言是一个面向过程的编程语言,而Python是一门面向对象的计算机解释型程序原因。

3、C语言相对于其他的语言更加严谨一些,结构上,很多人觉得将C语言学习透彻之后,学习其他语言就成为了简单的事情。

Python:

1、Python的语法是比较独特的,都是靠空格来严格控制的,但是对于刚刚接触编程的人可能不习惯。

2、虽然说C语言可以更好地掌握编程基础,但是学习起来是比较枯燥的,很难看到成效,而Python就不同,不仅入门简单,而且适合零基础、也是初学者的首选,主要涉及范围广泛,可以从业岗位多。

3、Python的见效是非常快,开发速度也快,大部分使用都是高级接口。

与python

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mongodbforpython

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pythonforarcgis

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pythoninsert()

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