python连接虚拟机数据库进行数据可视化

Python通过一些库可以连接到远程的虚拟机上运行的数据库进行数据获取，常见的包括SSH（Secure Shell）连接加上像`psycopg2`、`pyodbc`等用于SQL数据库（如PostgreSQL、Oracle、MySQL）的库，或者是`paramiko`处理SSH连接，`pandasql`或`sqlalchemy`操作SQL查询。

例如，你可以先使用SSH库建立连接：

import paramiko

ssh = paramiko.SSHClient()
ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())
ssh.connect('virtual_machine_ip', username='username', password='password')

# 然后通过创建一个执行通道执行SQL命令
stdin, stdout, stderr = ssh.exec_command('SELECT * FROM your_table')
data = stdout.readlines()

一旦获得了数据，就可以导入到pandas DataFrame中，进行清洗和预处理，然后使用如matplotlib、seaborn或plotly等数据可视化库创建图表：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame(data[1:], columns=data[0].split())  # 假设第一行是列名
plt.bar(df['column_name'], df['another_column'])  # 根据实际数据替换 'column_name' 和 'another_column'
plt.show()

如果你的数据需要实时更新或频繁交互，还可以考虑使用Jupyter Notebook结合如`ipymysql`这样的库，它允许你在Notebook中直接连接数据库并查看结果。