Python将数据库查出来的数据转换成字典包字典

可以使用Python中的字典推导式来将查询出来的数据转换成字典套字典的形式。以下是一个示例代码：

import pymysql

# 连接数据库
db = pymysql.connect(host="localhost", user="root", password="password", database="test")

# 创建游标对象
cursor = db.cursor()

# 查询数据
sql = "SELECT * FROM users"
cursor.execute(sql)
results = cursor.fetchall()

# 将查询结果转换成字典套字典的形式
data = {result[0]: { "name": result[1], "age": result[2] } for result in results}

# 输出转换后的字典
print(data)

# 关闭游标和数据库连接
cursor.close()
db.close()

在上述示例代码中，我们首先连接了一个名为`test`的数据库，并查询了`users`表中的所有数据。然后，使用字典推导式将查询结果转换成字典套字典的形式，并将其保存在`data`变量中。最后，我们输出了转换后的字典。

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python 数据库查询结果转dict,将python sql列表转换为字典

可以使用Python标准库中的`DictCursor`来实现将数据库查询结果转换为字典。下面是一个示例代码，其中假设你已经建立了一个名为`mydatabase`的数据库，并且表名为`mytable`：

import mysql.connector

# 连接数据库
mydb = mysql.connector.connect(
  host="localhost",
  user="yourusername",
  password="yourpassword",
  database="mydatabase"
)

# 创建游标对象，使用字典形式返回查询结果
mycursor = mydb.cursor(dictionary=True)

# 执行查询语句
mycursor.execute("SELECT * FROM mytable")

# 获取查询结果
result = mycursor.fetchall()

# 打印查询结果
print(result)

在`mycursor`对象中使用`dictionary=True`参数可以指定返回的查询结果为字典形式。然后使用`fetchall()`方法可以获取所有的查询结果。每一行数据都会以字典形式返回，其中键为列名，值为对应的列值。

python pandas 将字典数据导入postgresql数据库

以下是两种将字典数据导入PostgreSQL数据库的方法：

1. 使用psycopg2库的copy_from()函数：

import psycopg2
from io import StringIO
import pandas as pd

# 将字典数据转换为DataFrame
data = {'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['a', 'b', 'c']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将DataFrame转换为字符串
output = StringIO()
df.to_csv(output, sep='\t', index=False, header=False)
output_str = output.getvalue()

# 连接到PostgreSQL数据库
conn = psycopg2.connect(host='***', user='***', password='***', database='***')
cur = conn.cursor()

# 使用copy_from()函数将数据导入数据库
cur.copy_from(StringIO(output_str), table_name)

# 提交更改并关闭连接
conn.commit()
cur.close()
conn.close()

print('done')

2. 使用pandas的to_sql()函数：

from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd

# 将字典数据转换为DataFrame
data = {'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['a', 'b', 'c']}
df = pd.DataFrame(data)

# 连接到PostgreSQL数据库
engine = create_engine('postgresql://user:password@host:port/database')

# 使用to_sql()函数将数据导入数据库
df.to_sql(table_name, engine, index=False, if_exists='append')  # 增量入库
# df.to_sql(table_name, engine, index=False, if_exists='replace')  # 覆盖入库

print('done')