用python写一个将学生信息写入数据库的案例

用 Python 写一个将学生信息写入数据库的案例，首先需要导入相应的库，例如 MySQLdb，并建立一个连接：conn = MySQLdb.connect（）；然后需要创建一个游标，用于执行 SQL 语句：cursor = conn.cursor（）；接着，可以使用 cursor.execute（）方法，根据需要插入学生的信息，例如：cursor.execute（“INSERT INTO student（姓名，年龄，性别）VALUES（'张三'，20，'男'）”）；最后，要记得提交修改：conn.commit（）；最后关闭连接：conn.close（）。

相关问题

写一个复杂的爬虫案例

好的，那么我们可以考虑爬取一个城市的天气信息。

首先，我们可以通过网站的 HTML 代码来找到相关信息的位置，比如温度、风力、天气状况等。然后，我们可以使用 Python 的爬虫库如 BeautifulSoup 来解析 HTML 代码，从中提取出我们需要的信息。

接下来，我们可以使用 Python 的 HTTP 库如 requests 来发送 HTTP 请求，从网站服务器获取 HTML 代码。我们可以设定请求头中的 User-Agent 字段，让服务器以为我们是浏览器，从而避免被反爬虫技术检测出来。

在爬取数据的过程中，我们可能会遇到反爬虫技术的阻挠，比如网站服务器会返回一个 CAPTCHA 图片，要求我们输入图片中的文字来继续访问。这时候，我们就可以使用 OCR 技术来识别图片中的文字，然后再提交给服务器，从而继续爬取数据。

最后，我们可以把爬取到的数据存储到数据库中，或者写入到文件中，供以后使用。

这就是一个复杂的爬虫案例。

python 多线程案例

Python多线程适用于I/O密集型的任务，其中较少的时间用于CPU计算，较多的时间用于I/O操作，如文件读写、web请求和数据库请求等。对于多线程任务的比较，可以使用多线程来处理I/O密集型任务。例如，可以使用`threading`模块中的`Thread`类来创建多个线程，并使用线程池来管理线程的执行。

一个例子是使用多线程处理I/O密集型任务。在这个例子中，使用`threading`模块的`Thread`类创建多个线程，并使用`time.sleep()`模拟I/O操作的延迟。每个线程执行`work()`函数，该函数在2秒后将一条消息写入文件。最后，使用`join()`方法等待所有线程执行完毕，并计算执行时间。

另一个例子是使用线程池处理I/O密集型任务。在这个例子中，使用`concurrent.futures`模块的`ThreadPoolExecutor`类创建线程池，并使用`map()`方法将任务分配给线程池中的线程。每个线程执行`singe()`函数，该函数模拟唱歌的操作，并使用`time.sleep()`模拟唱歌的延迟。线程池会自动管理线程的创建和关闭。

综上所述，这两个例子展示了Python多线程处理I/O密集型任务的应用场景和实现方式。