python使用random数据库产生10个100～200的随机数

可以使用Python标准库中的random模块来生成随机数，具体实现代码如下：

import random

random_list = [random.randint(100, 200) for _ in range(10)]
print(random_list)

该代码中，我们使用了Python列表推导式来生成包含10个随机数的列表。`random.randint(100, 200)` 表示生成一个范围在100到200之间的随机整数。`range(10)` 表示生成10个这样的随机数。最后，我们打印出这个随机数列表。

相关问题

python插入一万个随机数进入mysql数据库

在Python中，插入大量随机数到MySQL数据库通常分为几个步骤：

1. **导入必要的库**：
首先需要导入`random`生成随机数，`pymysql`或`mysql-connector-python`连接MySQL数据库。

import random
import pymysql

2. **创建随机数列表**：
使用循环生成指定数量的一万个随机数。

numbers = [random.randint(0, 9999) for _ in range(10000)]

3. **配置数据库连接**：
定义数据库连接的参数，包括主机名、用户名、密码、数据库名等。

db_config = {
    'host': 'localhost',
    'user': 'your_username',
    'password': 'your_password',
    'database': 'your_database'
}

4. **连接数据库并创建游标**：
使用`pymysql.connect()`函数建立连接，并创建一个游标对象来执行SQL操作。

with pymysql.connect(**db_config) as conn:
    cursor = conn.cursor()

5. **插入数据**：
使用循环将每个随机数插入表中，假设表名为`random_numbers`且有一个名为`value`的字段。

table_name = 'random_numbers'
sql = f"INSERT INTO {table_name} (value) VALUES (%s)"

for number in numbers:
    cursor.execute(sql, (number,))
    # 如果你想批量插入，可以考虑使用executemany()方法
    # conn.commit() 每次插入后手动提交事务

# 最后别忘了关闭游标和连接
cursor.close()
conn.close()

6. **批量插入**（可选）：
如果数据量大，一次性插入效率较低，可以使用`executemany()`方法提高性能。

cursor.executemany(sql, [(num,) for num in numbers])
conn.commit()

注意：在实际操作中，为了防止数据冲突和错误处理，建议使用try-except-finally块包裹整个过程，并定期提交事务（`conn.commit()`）。

模拟商场2020年12个月的服装、化妆品、日用品的销售量，建立名为sales的数据库对象。要求销售数据使用随机数生成（每种商品的销量都不超过50），使用时间序列对象作为数据库的行索引

好的，我理解了你的问题。为了回答你的问题，我需要使用Python语言和一些常用的数据科学库，如pandas和numpy。

首先，我们需要生成服装、化妆品和日用品的销售数据。我们可以使用numpy库的随机数生成器来模拟销售数据。为了方便起见，我们假设每个月有30天，每天最多销售50件商品。我们使用下面的代码来生成销售数据：

import numpy as np

sales_data = np.random.randint(0, 50, size=(12, 30, 3))

这将生成一个形状为（12，30，3）的三维数组，其中12表示12个月，30表示每个月有30天，3表示三种商品。数组中的每个元素都是0到50之间的随机整数。

接下来，我们需要使用pandas库创建一个名为sales的数据框对象，并使用时间序列对象作为行索引。我们可以使用pandas的date_range函数来生成时间序列对象，如下所示：

import pandas as pd

date_index = pd.date_range(start='2020-01-01', end='2020-12-31')

这将生成一个从2020年1月1日到2020年12月31日的时间序列对象。接下来，我们可以使用这个时间序列对象作为数据框的行索引，并将销售数据分配给数据框的值，如下所示：

sales = pd.DataFrame(sales_data.reshape(12*30, 3), index=date_index, columns=['clothing', 'cosmetics', 'daily_use'])

这将生成一个名为sales的数据框对象，其中每行代表一个日期，每列代表一种商品，每个元素代表在该日期销售的数量。

最后，我们可以使用以下代码将这个数据框保存到名为sales.csv的CSV文件中：

sales.to_csv('sales.csv')

现在我们已经生成了名为sales的数据库对象，其中包含了2020年12个月的服装、化妆品和日用品的销售量。