from sqlalchemy import create_engine

时间: 2023-05-31 20:19:13 浏览: 534
### 回答1: from sqlalchemy import create_engine是Python中用于创建数据库连接的模块。它可以连接到各种类型的数据库,包括MySQL、PostgreSQL、SQLite等。使用该模块可以方便地进行数据库操作,如查询、插入、更新和删除等。 ### 回答2: Sqlalchemy是一个用Python语言编写的SQL工具包,常用于web应用程序中的数据处理。其中,create_engine函数是一种方法,可以创建并返回一个与数据库引擎相关的Engine对象。通过Engine对象,可以建立与数据库服务器的连接,执行SQL语句或者对数据库进行操作。 create_engine函数最常用的两个参数是“url”和“echo”。其中URL参数用于连接数据库,它是由数据库类型 + Python数据库驱动 + 主机名 + 数据库名 + 用户名 + 密码构成的连接字符串。数据库类型和Python数据库驱动是确定性参数,而其他参数则是根据部署环境和具体的数据库配置进行设置的。 假如我们要连接的数据库是MySQL,Python数据库驱动是mysql-connector-python,主机名是localhost,数据库用户名为root,数据库密码为password,数据库名为test_database,则连接字符串的格式应该为:mysql+mysqlconnector://root:password@localhost/test_database 另一个参数echo可以用来开启或关闭SQL语句在控制台中的输出。设置为True时会输出SQL语句的执行结果,设置为False时则不会输出。在开发和调试过程中,可以将echo设置为True,便于排查SQL语句错误等问题。但在实际生产环境中,则需要将其禁用。 总之,create_engine函数是Sqlalchemy中非常重要的一个功能,在使用Sqlalchemy进行数据库操作时应熟悉其用法和参数设置。 ### 回答3: sqlalchemy是一个Python下处理关系型数据库的库,它包含了ORM(Object-Relational Mapping)和Python SQL工具包(SQL toolkit)等能力。ORM是一种编程技术,通过将数据库操作封装为Python对象的操作,让程序员在编写程序时更加关注于应用业务的编写而不是数据存储细节的实现。 而在使用ORM时需要先定义表的结构,这个可以用一个类来表示,这个类就代表了一张表,我们称之为模型(model)。在sqlalchemy中,我们可以通过继承sqlalchemy.orm中的base.Base来定义模型。模型中的属性代表了表中的列。 除了ORM外,sqlalchemy还提供了Python SQL工具包(SQL toolkit)的功能,方便我们直接使用sql语句操作数据库。使用SQL toolkit时,我们首先需要创建一个数据库引擎,这个引擎可以理解为是我们与数据库之间的一个桥梁,通过它我们可以向数据库发送SQL语句,同时也接收来自数据库的结果。 那么从import create_engine这一语句来看,我们可以理解为引入了sqlalchemy中的create_engine这个函数。这个函数就是用来创建一个数据库引擎的。create_engine函数可以接收一个url参数,这个url参数用来表示连接的数据库类型、连接的地址以及一些其他连接参数。通过这个函数创建的引擎可以方便我们在python中访问数据库,无论是访问本地的sqlite数据库,还是连接到云端的mysql数据库,一行代码就可以创建一个引擎,让我们的python程序与数据库之间实现数据交互。
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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))

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