为什么需要sqlalchemy.create_engine()

时间: 2023-09-05 14:07:06 浏览: 101
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基于SQLAlchemy实现操作MySQL并执行原生sql语句

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SQLAlchemy是一个Python的ORM（Object Relational Mapping）框架，它提供了一种将关系数据库和Python对象之间进行映射的方法。而在使用SQLAlchemy时，我们需要使用`create_engine()`函数创建一个数据库引擎，用于连接数据库。 `create_engine()`函数的作用是创建一个数据库引擎，它的参数可以是一个数据库连接字符串，也可以是一个字典或其他配置，用于配置数据库连接的相关参数，例如数据库类型、主机地址、端口号、用户名、密码等。通过调用`create_engine()`函数创建数据库引擎后，我们就可以使用这个引擎来执行SQL语句，操作数据库。 因此，在使用SQLAlchemy时，我们需要使用`create_engine()`函数创建一个数据库引擎，以便于连接数据库，并进行数据操作。
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MySQLdb是一个用于Python的MySQL驱动程序，而create_engine是SQLAlchemy中的一个函数，用于创建数据库引擎，从而建立与MySQL数据库的连接。 首先，确保已经安装了所需的库，包括pandas、numpy、MySQLdb...
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python SQLAlchemy 中的Engine详解

初始化Engine使用create_engine函数，其接受一个数据库URL作为参数，如mysql://user:password@localhost:3306/test?charset=utf8mb4，这代表了MySQL数据库，用户名、密码、主机地址、端口和字符集。如果密码...

sqlalchemy.create_engine

sqlalchemy.create_engine是一个Python库中的函数，用于创建一个数据库引擎对象，以便与数据库进行交互。该函数需要一个数据库连接字符串作为参数，以指定要连接的数据库类型、主机名、端口号、用户名、密码等信息。...

sqlalchemy.create_engine 怎么使用

使用 create_engine 方法创建 SQLAlchemy 引擎对象可以连接到数据库，并允许你执行 SQL 查询和操作数据库。 以下是使用 create_engine 方法的基本语法： python from sqlalchemy import create_engine # ...

from sqlalchemy import create_engine

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。

调试一下这段代码import pandas as pd import sqlalchemy from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/3chuang') # 数据存入数据库 table_name = ['景点信息-分类后.xls','用户景点行为.xls','游记信息-分类后.xls','用户游记行为.xls','所有关系.xls'] file_name = ['scenery','scenery_action','artical','artical_action','relationship'] for i,j in zip(table_name,file_name): # df = pd.read_excel(i) # df.to_sql(j, engine,if_exists='replace') df = pd.read_excel(i, encoding='utf-8') df.to_sql(j, engine, if_exists='replace', index=False, charset='utf8mb4', dtype={'column_name': sqlalchemy.types.VARCHAR(length=255, collation='utf8mb4_unicode_ci')})

conn = engine.connect() 2. 确认需要读取的 Excel 文件路径是否正确。可以尝试使用 os.path.exists() 函数检查文件是否存在，例如： import os for i in table_name: if not os.path.exists(i): ...

sqlalchemy中create_engine的参数

create_engine是SQLAlchemy中的一个函数，用于创建一个数据库引擎对象。它的参数包括： 1. database URL：数据库连接字符串，格式为“dialect+driver://username:password@host:port/database”。其中，dialect是...

from sqlalchemy import create_engine安装

from sqlalchemy import create_engine 这行代码是在Python中导入SQLAlchemy库中的create_engine函数，这是一个核心组件，用于创建数据库引擎。 SQLAlchemy是一个强大的ORM（Object Relational Mapping，对象关系...

这段代码import pandas as pd import sqlalchemy from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/3chuang') #engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@host:port/database?charset=utf8mb4') # 数据存入数据库 table_name = ['景点信息-分类后.xls','用户景点行为.xls','游记信息-分类后.xls','用户游记行为.xls','所有关系.xls'] file_name = ['scenery','scenery_action','artical','artical_action','relationship'] for i,j in zip(table_name,file_name): # df = pd.read_excel(i) # df.to_sql(j, engine,if_exists='replace') df = pd.read_excel(i, encoding='utf-8') df.to_sql(j, engine, if_exists='replace', index=False, charset='utf8mb4',dtype={'column_name': sqlalchemy.types.VARCHAR(length=255, collation='utf8mb4_unicode_ci')})报了这个错误TypeError: to_sql() got an unexpected keyword argument 'charset'如何解决

from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/3chuang') # 数据存入数据库 table_name = ['景点信息-分类后.xls', '用户景点行为.xls', '游记信息-...

import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine path =＇F:/海量数据实训/data_new.csv＇ data = pd.read_csv(path) # 连接数据库 engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/Mass?charset=utf8') # 获取csv文件的表头 columns = list(data.columns) # 语句 create_table = f " create table data_new({', '.join([f'{column} varchar(255)' for column in columns])})" # 执行语句 with engine.connect() as connection: connection.execute(create_table) # 将数据写入数据库中的表中 data.to_sql('data_new', con=engine, if_exists='append', index=False)

然后，使用 SQLAlchemy 库中的 create_engine() 函数连接 MySQL 数据库。接着，获取 CSV 文件的表头，构造创建表的 SQL 语句，使用 execute() 方法在 MySQL 数据库中创建表。最后，使用 to_sql() 方法将数据写入到 ...

优化代码：import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine path =＇F:/海量数据实训/data_new.csv＇ data = pd.read_csv(path) # 连接数据库 engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/Mass?charset=utf8') # 获取csv文件的表头 columns = list(data.columns) # 语句 create_table = f " create table data_new({', '.join([f'{column} varchar(255)' for column in columns])})" # 执行语句 with engine.connect() as connection: connection.execute(create_table) # 将数据写入数据库中的表中 data.to_sql('data_new', con=engine, if_exists='append', index=False)

from sqlalchemy import create_engine path = 'F:/海量数据实训/data_new.csv' data = pd.read_csv(path) # 连接数据库 engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/Mass?charset=utf8'...

from sqlalchemy import create_engine #执行SQL语句的包 engine = create_engine('mysql+pymysql://用户名:密码@IP:3306/db?charset=utf8') #连接mysql数据库

from sqlalchemy import create_engine 是用于Python中与SQL数据库交互的一个模块，它允许我们创建数据库引擎来连接到MySQL服务器。这里有两个不同的示例说明如何创建引擎： **示例1: 更详细的连接设置** ...

import re import json import time import requests import datetime import pymysql import selenium from bs4 import BeautifulSoup from selenium import webdriver from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, Text, DateTime from sqlalchemy.orm import sessionmaker from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from selenium.webdriver import Edge, EdgeOptions # 创建浏览器对象 options = EdgeOptions() options.use_chromium = True options.binary_location = r'C:\Users\邓枫林\PycharmProjects\pythonProject\edgedriver_win64\msedgedriver.exe' browser = Edge(options=options) wait = WebDriverWait(browser, 10) # 打开微博话题页面 url = 'https://weibo.com/n/%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E9%A3%9F%E5%93%81%E5%8D%AB%E7%94%9F?from=feed&loc=at&nick=%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E9%A3%9F%E5%93%81%E5%8D%AB%E7%94%9F&order=hot' browser.get(url) # 等待页面加载完成 wait.until(lambda driver: driver.execute_script("return document.readyState") == "complete") browser = selenium.webdriver.Edge(executable_path='C:/Users/邓枫林/PycharmProjects/pythonProject/edgedriver_win64/msedgedriver.exe') wait = selenium.webdriver.support.ui.WebDriverWait(browser, 10) # 监测页面是否包含“高校类”敏感词汇 if '高校类' in browser.page_source: # 获取原始微博 weibo = browser.find_element_by_css_selector('.WB_feed_detail .WB_text.W_f14').text # 获取转发该微博的用户昵称和转发内容 reposts = [] repost_items = browser.find_elements_by_css_selector('.list_ul .list_li') for item in repost_items: nickname = item.find_element_by_css_selector('.WB_text.W_f14').text content = item.find_element_by_css_selector('.WB_text.W_f14 + .comment_txt').text reposts.append({'nickname': nickname, 'content': content}) # 关闭浏览器 browser.quit() # 将微博和转发内容存入MySQL数据库中 Base = declarative_base() class Weibo(Base): tablename = 'weibo_user' id = Column(Integer, primary_key=True) content = Column(Text) create_time = Column(DateTime) class Repost(Base): tablename = 'weibo_repost' id = Column(Integer, primary_key=True) weibo_id = Column(Integer) nickname = Column(String(50)) content = Column(Text) engine = create_engine('mysql+pymysql://root:root@hostname:port/weibo?charset=utf8mb4') Session = sessionmaker(bind=engine) session = Session() now = datetime.datetime.now() weibo_obj = Weibo(content=weibo, create_time=now) session.add(weibo_obj) session.commit() for repost in reposts: repost_obj = Repost(weibo_id=weibo_obj.id, nickname=repost['nickname'], content=repost['content']) session.add(repost_obj) session.commit() session.close() else: # 关闭浏览器 browser.quit()

这段代码是一个 Python 程序，使用了 Selenium 库模拟浏览器行为，从微博话题页面中获取微博和转发内容，并将它们存入 MySQL 数据库中。其中，程序打开了一个 Microsoft Edge 浏览器对象，等待页面加载完成后进行...

from sqlalchemy import create_engine, MetaData, Table, select 解释一下上述语句

好的，这些导入语句来自SQLAlchemy库，这是一个广泛使用的Python ORM（Object-Relational Mapping...with engine.connect() as connection: result = connection.execute(query) for row in result: print(row)

import pandas as pd import re from sqlalchemy import create_engine import shutil import os import rarfile import datetime都是什么意思

- from sqlalchemy import create_engine：从 sqlalchemy 库中导入 create_engine 函数，用于创建数据库引擎。 - import shutil：导入 shutil 库，用于文件和文件夹的操作。 - import os：导入 os 模块，用于执行...

import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine, DateTime # 读取 Excel 文件并转换时间格式 temp = pd.read_excel(r"D:\pythonProject\pythonProject1\数据\2月安规.xlsx") temp['checktime'] = pd.to_datetime(temp['checktime'], format='%Y/ %m/ %d/ %H/ %M/ %S') print(temp) # 创建 MySQL 连接 password = '123456' engine = create_engine(f'mysql+pymysql://root:{password}@localhost:3306/test?charset=utf8') # 将 DataFrame 写入 MySQL 数据库 with engine.connect() as conn, conn.begin(): temp.to_sql(name='environment_safeinspt', con=conn, if_exists='append', index=False, dtype={'checktime': DateTime()} ) print("写入成功！")帮我修改

3. 将代码放入了 with engine.connect() as conn, conn.begin(): 的上下文管理器中，以确保在写入数据时使用的连接能够被正确关闭。 希望这些修改能够帮助你成功将 DataFrame 写入 MySQL 数据库。

import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine # 创建 SQLite 数据库引擎 engine = create_engine("sqlite:///database.sqlite", encoding='gbk') # 查询所需数据 query = "SELECT * FROM table_name" # 从数据库中读取数据到 DataFrame df = pd.read_sql(query, engine) # 将编码方式不为 UTF-8 的列转换为指定的编码方式 df['pinyinName'] = df['pinyinName'].apply(lambda x: x.encode('gbk').decode('gbk')) # 显示 DataFrame 的前几行 print(df.head()) # 关闭连接 engine.dispose() 在df = pd.read_sql(query, engine)上出现(sqlite3.OperationalError) Could not decode to UTF-8 column 'pinyinName' with text '�pai' (Background on this error at: https://sqlalche.me/e/14/e3q8)

根据错误信息，您可以尝试使用以下代码将编码方式不为 UTF-8 的列转换为指定的编码方式： df['pinyinName'] = df['pinyinName'].apply(lambda x: x.encode('gbk').decode('utf-8', 'ignore')) 这里使用了 ...

sqlalchemy create_engine语法

b'sqlalchemy create_engine语法' 的意思是什么？ 这是一个关于SQLAlchemy中create_engine方法的语法问题。create_engine是SQLAlchemy中用于创建数据库引擎的方法，用于连接数据库和执行SQL语句。具体的语法和用法...

sqlalchemy.exc.ArgumentError: expected schema argument to be a string, got <class 'sqlalchemy.engine.base.Engine'>.

from sqlalchemy import create_engine, Table, MetaData # 错误的代码 engine = create_engine('postgresql://user:password@localhost/dbname') metadata = MetaData(schema=engine) # 应该是 'your_schema_name'...

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