解释这段代码:data = cur.fetchall()

时间: 2024-06-05 18:07:25 浏览: 23
这段代码是在Python中使用数据库查询时使用的。cur是一个游标对象,表示当前正在执行的查询操作。fetchall()是游标对象的一个方法,用于返回所有查询结果。语句data = cur.fetchall() 会将查询结果赋值给变量data,此变量将包含返回的所有行数据。如果查询结果为空,则变量data会是一个空列表。
相关问题

请解释这个代码:sql = "SELECT * FROM userinfo " cur.execute(sql) data = cur.fetchall() row=cur.rowcount

这段代码是使用SQL语句来查询数据库中的userinfo表中的所有数据,并将查询结果存储在变量data中。cur.fetchall()方法用于获取所有查询结果,而cur.rowcount属性返回查询结果的行数。

解释每一句import pymysql class MyMysql: def __init__(self): self.connect = pymysql.connect( host=Mysql服务IP地址, port=Mysql数据库端口, user=数据库用户名, password=数据库密码, database=数据库名, charset='utf8' ) self.cursor = self.connect.cursor()import random from tools.config import MyMysql class UaPool: def __init__(self): database = MyMysql() db = database.connect cur = database.cursor sql = 'select useragent from ua_pool where types = %s and popularity != %s' cur.execute(sql, ('Windows', 'Uncommon')) data_d = cur.fetchall() desktop_list = [] for data_d_per in data_d: desktop_list.append(data_d_per[0]) self.desktop = desktop_list cur.execute(sql, ('Android', 'Uncommon')) data_m = cur.fetchall() mobile_list = [] for data_m_per in data_m: mobile_list.append(data_m_per[0]) self.mobile = mobile_list cur.close() db.close() def choose_ua(self, platform='desktop'): if platform == 'desktop': return random.choice(self.desktop) elif platform == 'mobile': return random.choice(self.mobile) else: return random.choice(self.desktop) if __name__ == '__main__': up = UaPool() print(up.choose_ua())

这段代码主要实现了从MySQL数据库中读取用户代理(User-Agent)池,并随机选择一个用户代理。具体解释如下: 1. `import pymysql`:导入 PyMySQL 模块,用于连接和操作 MySQL 数据库。 2. `class MyMysql:`:定义一个 MyMysql 类,用于连接 MySQL 数据库并返回连接对象和游标对象。 3. `def __init__(self):`:定义 MyMysql 类的构造函数,初始化 MySQL 数据库连接和游标对象。 4. `self.connect = pymysql.connect(...)`:连接 MySQL 数据库,需要指定数据库的 IP 地址、端口、用户名、密码、数据库名以及编码方式。 5. `self.cursor = self.connect.cursor()`:创建游标对象,用于执行 SQL 语句。 6. `from tools.config import MyMysql`:从 tools.config 模块中导入 MyMysql 类,用于连接 MySQL 数据库。 7. `class UaPool:`:定义一个 UaPool 类,用于从 MySQL 数据库中读取用户代理池。 8. `def __init__(self):`:定义 UaPool 类的构造函数,初始化 MySQL 数据库连接和游标对象,并读取用户代理池。 9. `database = MyMysql()`:创建 MyMysql 类的实例,用于连接 MySQL 数据库。 10. `db = database.connect`:获取 MySQL 数据库连接对象。 11. `cur = database.cursor`:获取 MySQL 数据库游标对象。 12. `sql = 'select useragent from ua_pool where types = %s and popularity != %s'`:定义 SQL 查询语句,用于查询指定类型和流行程度的用户代理。 13. `cur.execute(sql, ('Windows', 'Uncommon'))`:执行 SQL 查询语句,并传入参数,用于查询 Windows 桌面平台上不常见的用户代理。 14. `data_d = cur.fetchall()`:获取查询结果集,即 Windows 桌面平台上不常见的用户代理列表。 15. `desktop_list = []`:创建一个空列表,用于存储 Windows 桌面平台上不常见的用户代理。 16. `for data_d_per in data_d:`:遍历查询结果集,获取每个用户代理。 17. `desktop_list.append(data_d_per[0])`:将每个用户代理添加到 desktop_list 列表中。 18. `self.desktop = desktop_list`:将 desktop_list 列表赋值给 UaPool 类的 desktop 属性,表示 Windows 桌面平台上不常见的用户代理池。 19. `cur.execute(sql, ('Android', 'Uncommon'))`:执行 SQL 查询语句,并传入参数,用于查询 Android 移动平台上不常见的用户代理。 20. `data_m = cur.fetchall()`:获取查询结果集,即 Android 移动平台上不常见的用户代理列表。 21. `mobile_list = []`:创建一个空列表,用于存储 Android 移动平台上不常见的用户代理。 22. `for data_m_per in data_m:`:遍历查询结果集,获取每个用户代理。 23. `mobile_list.append(data_m_per[0])`:将每个用户代理添加到 mobile_list 列表中。 24. `self.mobile = mobile_list`:将 mobile_list 列表赋值给 UaPool 类的 mobile 属性,表示 Android 移动平台上不常见的用户代理池。 25. `cur.close()`:关闭游标对象。 26. `db.close()`:关闭数据库连接对象。 27. `def choose_ua(self, platform='desktop'):`:定义 choose_ua() 方法,用于随机选择一个用户代理。 28. `if platform == 'desktop':`:如果指定平台是桌面平台。 29. `return random.choice(self.desktop)`:从 Windows 桌面平台上不常见的用户代理池中随机选择一个用户代理并返回。 30. `elif platform == 'mobile':`:如果指定平台是移动平台。 31. `return random.choice(self.mobile)`:从 Android 移动平台上不常见的用户代理池中随机选择一个用户代理并返回。 32. `else:`:如果没有指定平台或者指定平台不是桌面平台或移动平台。 33. `return random.choice(self.desktop)`:从 Windows 桌面平台上不常见的用户代理池中随机选择一个用户代理并返回。 34. `if __name__ == '__main__':`:如果当前脚本作为主程序运行。 35. `up = UaPool()`:创建 UaPool 类的实例。 36. `print(up.choose_ua())`:随机选择一个用户代理并打印。

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import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom statsmodels.tsa.arima_model import ARIMAfrom sklearn.metrics import mean_squared_errorimport pymysqlimport time, osimport reimport requestsimport urllibfrom datetime import datetimefrom statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf# 导入模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom statsmodels.tsa.arima_model import ARIMAfrom sklearn.metrics import mean_squared_errorimport pymysqlfrom datetime import datetimefrom statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf# 连接数据库connect = pymysql.connect(host='localhost', # 本地数据库 user='root', password='123456', port=3306, charset='utf8', database='sheji') # 数据库名称cur = connect.cursor()# 读取数据try: select_sqli = "SELECT time,xiaoliang FROM 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 = data.set_index('time')diff_data = data.diff().dropna()# 绘制自相关图和偏自相关图plot_acf(diff_data)plot_pacf(diff_data)# 确定 ARIMA 模型的参数p = 1d = 1q = 1model = ARIMA(data, order=(p, d, q))model_fit = model.fit(disp=0)# 预测销量y_pred = model_fit.predict(len(data), len(data) + 11, typ='levels')# 绘制预测结果plt.plot(data)plt.plot(y_pred, color='red')plt.show()# 关闭数据库连接cur.close()connect.close()请将这段代码改为移动平均模型

帮我解读下这个代码:import csv import os import numpy as np import pandas as pd import pymysql from pymysql import connect # %% # drug_table = pd.read_excel('./data/drug.xlsx') drug_table_an = pd.read_excel('./data/mimiciv_feature_info.xlsx', sheet_name='antibiotic') drug_table_sa = pd.read_excel('./data/mimiciv_feature_info.xlsx', sheet_name='sedatives_and_analgesics') drug_table_co = pd.read_excel('./data/mimiciv_feature_info.xlsx', sheet_name='anticoagulant') prescriptions = pd.read_csv('/data/check_in/EHR_data/MIMIC_III/CSV/PRESCRIPTIONS.csv') item = pd.read_csv('/data/check_in/EHR_data/MIMIC_III/CSV/D_ITEMS.csv') labitem = pd.read_csv('/data/check_in/EHR_data/MIMIC_III/CSV/D_LABITEMS.csv') columns_pre = prescriptions.columns.tolist() columns_item = item.columns.tolist() columns_labitem = labitem.columns.tolist() # drugs = (drug_table['anticoagulant'].to_list()+drug_table['antiplatelet'].to_list())[:-4] drugs = ['barbital' ,'zepam' ,'zolam' ,'zolpidem' ,'propofol' ,'dexmedetomidine' ,'pentobarbital' ,'clonazepam' ,'alprazolam' ,'estazolam' ,'Zolpidem Tartrate'] drug_test_tsv = open('drug_patients_sedative.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') drug_test = csv.writer(drug_test_tsv, delimiter=',') drug_test.writerow(columns_pre) item_test_tsv = open('item_patients_sedative.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') item_test = csv.writer(item_test_tsv, delimiter=',') item_test.writerow(columns_item) labitem_test_tsv = open('labitem_patients_sedative.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') labitem_test = csv.writer(labitem_test_tsv, delimiter=',') labitem_test.writerow(columns_labitem) # import pdb;pdb.set_trace() for drug in drugs: # print(type(drug)) sql = "select * FROM PRESCRIPTIONS where drug like '%"+ drug + "%' or drug_name_poe like '%"+ drug + "%' or drug_name_generic like '%"+ drug + "%'" print(sql) conn = connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root', db='mimiciii') cursor = conn.cursor() cursor.execute(sql) data_tmp = cursor.fetchall() # print(data_tmp is None) if len(data_tmp) != 0: for data_cur in data_tmp: print(data_cur[1], data_cur[2], data_cur[3], data_cur[7], data_cur[8], data_cur[9]) drug_test.writerow(list(data_cur)) # import pdb;pdb.set_trace() for drug in drugs: # print(type(drug)) sql = "select * FROM D_ITEMS where label like '%{}%'" .format(drug) print(sql) conn1 = connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root', db='mimiciii') cursor1 = conn1.cursor() cursor1.execute(sql) data_tmp = cursor1.fetchall() if len(data_tmp) != 0: for data_cur in data_tmp: print(data_cur[1], data_cur[2]) item_test.writerow(list(data_cur)) # import pdb;pdb.set_trace() for drug in drugs: # print(type(drug)) sql = "select * FROM D_LABITEMS where label like '%{}%'" .format(drug) print(sql) conn1 = connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root', db='mimiciii') cursor1 = conn1.cursor() cursor1.execute(sql) data_tmp = cursor1.fetchall() if len(data_tmp) != 0: for data_cur in data_tmp: print(data_cur[1], data_cur[2]) labitem_test.writerow(list(data_cur)) # import pdb;pdb.set_trace() # %% import pandas as pd drug = pd.read_csv('drug_patients_sedative.csv') print(drug.DRUG.unique()) # %% print(drug.DRUG_NAME_POE.unique()) # %% print(drug.DRUG_NAME_GENERIC.unique()) # %%

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