cur.execute("SELECT * FROM users WHERE id = ?", (id,1))

时间: 2024-02-13 15:05:13 浏览: 23
这段代码使用了 `execute()` 方法执行了一个 SQL 查询语句,查询的是 `users` 表中 ID 为 1 的记录。其中,查询语句使用了参数化查询,将要查询的 ID 绑定到了查询语句中。 具体来说,这段代码中的 `?` 是一个占位符,表示需要绑定一个值。而 `(id,1)` 是一个元组,包含了要绑定的两个值,第一个是 `id` 变量的值,第二个是数字 1。在执行查询语句时,SQLite 会将这两个值分别绑定到查询语句中的两个问号处,从而实现了查询 ID 为 1 的用户信息的功能。 需要注意的是,这段代码中的 `cur` 变量应该是一个 `cursor` 对象,用于执行 SQL 查询语句。在执行查询语句之前,需要先使用 `connect()` 方法连接到 SQLite 数据库,并获取一个 `cursor` 对象。例如: ```python import sqlite3 conn = sqlite3.connect('example.db') cur = conn.cursor() # 执行查询语句 cur.execute("SELECT * FROM users WHERE id = ?", (id,1)) # 处理查询结果 result = cur.fetchone() print(result) # 关闭数据库连接 cur.close() conn.close() ``` 这里的 `conn` 对象是一个 SQLite 数据库连接对象,用于连接到数据库。使用 `conn.cursor()` 方法获取一个 `cursor` 对象,用于执行 SQL 查询语句。在执行完查询之后,需要调用 `cur.close()` 方法关闭 `cursor` 对象,再调用 `conn.close()` 方法关闭数据库连接。

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import pymysql import time,os import re import requests import urllib from datetime import datetime from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf # ---------连接-------------- connect = pymysql.connect(host='localhost', # 本地数据库 user='root', password='123456', port=3306, charset='utf8') #服务器名,账户,密码,数据库名称 cur = connect.cursor() print(cur) # 读取数据 try: select_sqli = "SELECT time,xiaoliang FROM sheji.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['xiaoliang'] = data['xiaoliang'].astype(int) data = data.set_index('time') diff_data = data.diff().dropna() plot_acf(diff_data) plot_pacf(diff_data)报错Warning (from warnings module): File "C:\Users\86186\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\statsmodels\graphics\tsaplots.py", line 348 warnings.warn( FutureWarning: The default method 'yw' can produce PACF values outside of the [-1,1] interval. After 0.13, the default will change tounadjusted Yule-Walker ('ywm'). You can use this method now by setting method='ywm'. Traceback (most recent call last): File "C:/Users/86186/Desktop/arima.py", line 39, in <module> plot_pacf(diff_data) File "C:\Users\86186\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\statsmodels\graphics\tsaplots.py", line 363, in plot_pacf acf_x, confint = pacf(x, nlags=nlags, alpha=alpha, method=method) File "C:\Users\86186\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\statsmodels\tsa\stattools.py", line 996, in pacf raise ValueError( ValueError: Can only compute partial correlations for lags up to 50% of the sample size. The requested nlags 14 must be < 10.

使用python中的pymsql完成如下:表结构与数据创建 1. 建立 users 表和 orders 表。 users 表有用户ID、用户名、年龄字段,(id,name,age) orders 表有订单ID、订单日期、订单金额,用户id字段。(id,order_date,amount,user_id) 2 两表的id作为主键,orders 表用户id为users的外键 3 插入数据 users (1, '张三', 18), (2, '李四', 20), (3, '王五', 22), (4, '赵六', 25), (5, '钱七', 28); orders (1, '2021-09-01', 500, 1), (2, '2021-09-02', 1000, 2), (3, '2021-09-03', 600, 3), (4, '2021-09-04', 800, 4), (5, '2021-09-05', 1500, 5), (6, '2021-09-06', 1200, 3), (7, '2021-09-07', 2000, 1), (8, '2021-09-08', 300, 2), (9, '2021-09-09', 700, 5), (10, '2021-09-10', 900, 4); 查询语句 1. 查询订单总金额 2. 查询所有用户的平均年龄,并将结果四舍五入保留两位小数。 3. 查询订单总数最多的用户的姓名和订单总数。 4. 查询所有不重复的年龄。 5. 查询订单日期在2021年9月1日至9月4日之间的订单总金额。 6. 查询年龄不大于25岁的用户的订单数量,并按照降序排序。 7. 查询订单总金额排名前3的用户的姓名和订单总金额。 8. 查询订单总金额最大的用户的姓名和订单总金额。 9. 查询订单总金额最小的用户的姓名和订单总金额。 10. 查询所有名字中含有“李”的用户,按照名字升序排序。 11. 查询所有年龄大于20岁的用户,按照年龄降序排序,并只显示前5条记录。 12. 查询每个用户的订单数量和订单总金额,并按照总金额降序排序。

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