import pymysql import random import string # Connect to MySQL database conn = pymysql.connect(host='192.168.0.148', user='ABC', password='hengxingZHI2010-2022*!', db='xinyi') # Generate random users for i in range(100): # Generate random name and email name = ''.join(random.choices(string.ascii_letters, k=10)) email = ''.join(random.choices(string.ascii_letters, k=10)) + '@example.com' # Insert user record into database with conn.cursor() as cursor: sql = 'INSERT INTO users (stu_name, stu_email) VALUES (%s, %s)' cursor.execute(sql, stu_name, stu_email) # Commit changes and close connection conn.commit() conn.close()

时间: 2024-04-15 17:26:29 浏览: 137
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Python中pymysql 模块的使用详解

这段代码的作用是连接到一个MySQL数据库,并生成100个随机用户并插入到数据库中。在代码中,我们使用了`pymysql`模块来连接和操作数据库。首先,我们需要安装`pymysql`模块,可以使用`pip`命令进行安装:`pip install pymysql`。 接下来,我们使用`pymysql.connect()`函数来连接到MySQL数据库,传入数据库的主机名、用户名、密码和数据库名作为参数。 然后,使用循环生成100个随机用户的姓名和电子邮件。`random.choices()`函数用于从字母表中随机选择字符,`string.ascii_letters`表示所有大小写字母。 然后,在每次循环中,我们使用`conn.cursor()`创建一个游标对象,并使用游标执行SQL插入语句,将随机生成的姓名和电子邮件插入到名为“users”的表中。最后,我们使用`conn.commit()`提交更改,并使用`conn.close()`关闭数据库连接。 请注意,在执行代码之前,请确保你已经正确安装了`pymysql`模块,并且提供的数据库主机、用户名、密码和数据库名是正确的。
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from flask import Flask from flask import render_template from flask import Blueprint from flask import jsonify,request import pymysql app = Flask(__name__) @app.route('/', methods=['POST']) def hello_world(): # put application's code here name = request.form.get('name') print(name) try: conn = pymysql.connect(host='192.168.198.139', port=3306, user='root', password='Weiyang0924', db='wyy') cursor = conn.cursor() insert_stmt = "SELECT age,birth FROM wyy WHERE NAME=%s" data = (name) cursor.execute(insert_stmt, data) result = cursor.fetchall() age = result[0][0] birth = result[0][1] cursor.close() conn.close() # print('您的年龄为:' + age + '您的出生日期为:' + birth) return '您的年龄为:' + age + '您的出生日期为:'+ birth except: return "您请求的信息无法响应!" # finally: # return "您请求的信息已响应!" # return render_template('index.html') blog_bp = Blueprint('blog',__name__) user_bp = Blueprint('user',__name__) app.register_blueprint(blog_bp,url_prefix = "/blog") app.register_blueprint(user_bp,url_prefix = "/user") @app.route('/post', methods=['POST']) def post_blog(): name = request.form.get('name') age = request.form.get('age') birth = request.form.get('birth') print(name,age,birth) # return jsonify({"msg":"success"}) try: conn = pymysql.connect(host='192.168.198.139',port=3306,user='root',password='Weiyang0924',db='wyy') cursor = conn.cursor() insert_stmt = "INSERT INTO wyy(name,age,birth) values (%s,%s,%s)" data = (name,age,birth) cursor.execute(insert_stmt,data) conn.commit() cursor.close() conn.close() return "您的信息已提交保存完毕!" except: return "您提交的信息无法保存!" if __name__ == '__main__': app.run()

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom statsmodels.tsa.arima_model import ARIMAfrom sklearn.metrics import mean_squared_errorimport pymysqlimport time, osimport reimport requestsimport urllibfrom datetime import datetimefrom statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf# 导入模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom statsmodels.tsa.arima_model import ARIMAfrom sklearn.metrics import mean_squared_errorimport pymysqlfrom datetime import datetimefrom statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf# 连接数据库connect = pymysql.connect(host='localhost', # 本地数据库 user='root', password='123456', port=3306, charset='utf8', database='sheji') # 数据库名称cur = connect.cursor()# 读取数据try: select_sqli = "SELECT time,xiaoliang FROM sale where chexing='海豚';" cur.execute(select_sqli) data = pd.DataFrame(cur.fetchall(), columns=['time', 'xiaoliang'])except Exception as e: print("读取数据失败:", e)else: print("读取数据成功")# 转换时间格式data['time'] = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m')data = data.set_index('time')diff_data = data.diff().dropna()# 绘制自相关图和偏自相关图plot_acf(diff_data)plot_pacf(diff_data)# 确定 ARIMA 模型的参数p = 1d = 1q = 1model = ARIMA(data, order=(p, d, q))model_fit = model.fit(disp=0)# 预测销量y_pred = model_fit.predict(len(data), len(data) + 11, typ='levels')# 绘制预测结果plt.plot(data)plt.plot(y_pred, color='red')plt.show()# 关闭数据库连接cur.close()connect.close()请将这段代码改为移动平均模型

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