数据里面插入100个随机数 python

您可以使用以下代码将100个随机数插入数据中：

import random

data = []

for i in range(100):
    data.append(random.randint(1, 100))

print(data)

这段代码使用 Python 中的 random 模块生成了100个1到100之间的随机数，并将其添加到名为 data 的空列表中。最后，打印出 data 列表以查看结果。

相关问题

python插入一万个随机数进入mysql数据库

在Python中，插入大量随机数到MySQL数据库通常分为几个步骤：

1. **导入必要的库**：
首先需要导入`random`生成随机数，`pymysql`或`mysql-connector-python`连接MySQL数据库。

import random
import pymysql

2. **创建随机数列表**：
使用循环生成指定数量的一万个随机数。

numbers = [random.randint(0, 9999) for _ in range(10000)]

3. **配置数据库连接**：
定义数据库连接的参数，包括主机名、用户名、密码、数据库名等。

db_config = {
    'host': 'localhost',
    'user': 'your_username',
    'password': 'your_password',
    'database': 'your_database'
}

4. **连接数据库并创建游标**：
使用`pymysql.connect()`函数建立连接，并创建一个游标对象来执行SQL操作。

with pymysql.connect(**db_config) as conn:
    cursor = conn.cursor()

5. **插入数据**：
使用循环将每个随机数插入表中，假设表名为`random_numbers`且有一个名为`value`的字段。

table_name = 'random_numbers'
sql = f"INSERT INTO {table_name} (value) VALUES (%s)"

for number in numbers:
    cursor.execute(sql, (number,))
    # 如果你想批量插入，可以考虑使用executemany()方法
    # conn.commit() 每次插入后手动提交事务

# 最后别忘了关闭游标和连接
cursor.close()
conn.close()

6. **批量插入**（可选）：
如果数据量大，一次性插入效率较低，可以使用`executemany()`方法提高性能。

cursor.executemany(sql, [(num,) for num in numbers])
conn.commit()

注意：在实际操作中，为了防止数据冲突和错误处理，建议使用try-except-finally块包裹整个过程，并定期提交事务（`conn.commit()`）。

python三万个随机数用快速排序，堆排序，归并排序，选择排序，冒泡排序，插入排序，谁的用时最短

这个问题需要具体分析，因为不同排序算法的时间复杂度不同，而且在实际应用中，不同的数据集大小和数据分布也会影响排序算法的效率。一般来说，快速排序、堆排序、归并排序的时间复杂度都是 O(nlogn)，而选择排序、冒泡排序、插入排序的时间复杂度都是 O(n^2)。在数据量较小的时候，选择排序、冒泡排序、插入排序可能比较快，但是数据量增加后，它们的效率会明显下降。因此，对于这个问题，最好的做法是实际编写程序进行测试，比较各种排序算法的用时。