import pymysql conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', port=3306, db='st', charset='utf8') cur = conn.cursor() sql_text = "CREATE TABLE stu(id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY NOT NULL," \ "name VARCHAR(11) NOT NULL,age INT NOT NULL)" cur.execute(sql_text) cur.close() conn.close()

时间: 2024-01-03 22:06:06 浏览: 116
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PyMySQL-1.0.1.tar.gz

您的代码尝试创建一个名为"stu"的表，并添加了"id"、"name"和"age"三个字段。 如果您的数据库连接参数正确且数据库服务器正在运行，并且您具有足够的权限来创建表，那么这段代码应该能够成功执行。 请确保您已经安装了pymysql库。如果没有安装，可以使用以下命令来安装： ```python pip install pymysql ``` 另外，请确保您的MySQL服务器已经启动，并且具有使用指定用户名和密码连接的权限。 如果您仍然遇到问题，请提供更详细的错误信息以便我能够更好地帮助您解决问题。
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python2-PyMySQL-0.9.2-2.el7.noarch.rpm

官方离线安装包，测试可用。使用rpm -ivh [rpm完整包名] 进行安装

import pymysql class dbc(): def conn(self): conn = pymysql.connect( host="localhost", port=3306, user="root", password="123456", db="summer", charset="utf8" ) return conn

4. conn = pymysql.connect(...)：使用 PyMySQL 模块的 connect 方法创建一个 MySQL 数据库连接对象，并将其赋值给变量 conn。 5. return conn：返回创建的数据库连接对象。 在实际使用中，可以先创建一个 dbc ...

import pymysql class MysqlDBUtil(): # 字典输出 def __init__(self, host, user, password, database, charset): # host = "localhost" # 指定访问的服务器，本地服务器指定“localhost”，远程服务器指定服务器ip地址 # port = 3306 # 指定端口号，范围在0-65535 # user = "root" # 用户名 # password = "123456" # 密码 # database = "sys" # 数据库的名字 # charset = "utf8" # 数据库的编码方式 # 建立连接 self.connect = pymysql.Connect(host=host, port=3306, user=user, passwd=password, db=database, charset=charset) # 数据库的查询 def query(self , sql): cursor = None res = None try: cursor = self.connect.cursor() cursor.execute(sql) res = cursor.fetchall() except Exception as e: print(str(e)) finally: cursor.close() return res # 数据库的增删改 def uid(self , sql): cursor = None try: cursor = self.connect.cursor() cursor.execute(sql) self.connect.commit() except Exception as e: print(str(e)) self.connect.rollback() finally: cursor.close() #数据库的关闭 def sql_close(self): self.connect.close() import pytest import allure import logging from utils.mysql_database_connection_utils import MysqlDBUtil import utils.mysql_database_connection_utils class TestChaxun(): def mysql_connect(self): self.conn = MysqlDBUtil("localhost", "root", "123456", "sys", "utf8") def teardown_class(self): self.conn.sql_close() def test1(self): data = self.conn.query("SELECT * from stu WHERE name = '张三' ") print(data)

self.db = MysqlDBUtil("localhost", "root", "123456", "sys", "utf8") def teardown_class(self): self.db.sql_close() def test1(self): data = self.db.query("SELECT * from stu WHERE name = '张三' ...

import pymysql# 连接数据库conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='password', db='user_management', charset='utf8')cursor = conn.cursor()# 创建用户表cursor.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, username VARCHAR(20) NOT NULL, password VARCHAR(20) NOT NULL, permission INT)')# 用户注册def register(username, password): cursor.execute("INSERT INTO users (username, password, permission) VALUES (%s, %s, %s)", (username, password, 1)) conn.commit()# 用户登录def login(username, password): cursor.execute("SELECT * FROM users WHERE username = %s AND password = %s", (username, password)) user = cursor.fetchone() if user: return user[0] else: return None# 修改密码def change_password(user_id, new_password): cursor.execute("UPDATE users SET password = %s WHERE id = %s", (new_password, user_id)) conn.commit()# 关闭数据库连接cursor.close()conn.close()中无法import pymysql

这可能是因为你的Python环境没有安装pymysql库导致的。你可以在命令行中使用以下命令安装： pip install pymysql 如果仍然出现问题，可以尝试升级pip： pip install --upgrade pip 如果还是不行...

解释代码，说明爬虫实现过程：# -- coding:utf8 -- import pymysql import requests import re import pandas as pd from bs4 import BeautifulSoup def get_movies(start): url = "https://movie.douban.com/top250?start=%d&filter=" % start lists = [] headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 9_1 like Mac OS X) AppleWebKit/601.1.46 (KHTML, like Gecko) Version/9.0 Mobile/13B143 Safari/601.1"} html = requests.get(url,headers=headers) soup = BeautifulSoup(html.content, "html.parser") items = soup.find("ol", class_="grid_view").find_all("li") for i in items: movie = {} movie["rank"] = i.find("em").text movie["link"] = i.find("div","pic").find("a").get("href") movie["mdirecter"]=re.findall(re.compile(r'(.*?)',re.S),str(i))[0].replace("...
","").replace("\n ","") movie["name"] = i.find("span", "title").text movie["score"] = i.find("span", "rating_num").text movie["quote"] = i.find("span", "inq").text if(i.find("span", "inq")) else "" lists.append(movie) return lists if name == "main": db = pymysql.connect(host="localhost",user="root",password="123456",db="maoyan",charset="utf8",port = 3306) cursor = db.cursor() cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS movies") createTab = """CREATE TABLE movies( id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(20) NOT NULL, link VARCHAR(50) NOT NULL, score VARCHAR(4) NOT NULL, descr VARCHAR(50), directer VARCHAR(100), timestamp TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP )""" cursor.execute(createTab) #采集到的数据循环插入数据中 start = 0 while (start < 250): lists = get_movies(start) for i in lists: sql = "INSERT INTO movies(name,link,score,descr,directer) VALUES(%s,%s,%s,%s,%s)" try: cursor.execute(sql, (i["name"], i["link"] , i["score"], i["quote"],i["mdirecter"])) db.commit() print(i["name"]+"...成功插入到数据库中") except: db.rollback() start += 25 db.close() cursor = db.cursor() conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', port=3306, db='maoyan', charset='utf8mb4') cursor = conn.cursor() #输出评分top10 sql = "select * from movies limit 10" db = pd.read_sql(sql, conn) df = db.sort_values(by="score", ascending=False) print(df[['name', 'score']])

1. 导入需要的库，包括pymysql、requests、re、pandas和BeautifulSoup。 2. 定义get_movies函数，该函数使用requests库向豆瓣电影Top250页面发送HTTP请求，然后使用BeautifulSoup解析HTML页面内容，获取电影信息，...

conn = pymysql.connect

conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', passwd='password', db='database_name', charset='utf8') # 关闭数据库连接 conn.close() 其中，host指定数据库主机地址，port指定...

pymysql.connect(host=

在上面的示例中，我们首先使用 pymysql.connect() 方法连接 MySQL 数据库，其中 host 参数指定 MySQL 服务器的主机地址，port 参数指定 MySQL 服务器的端口号，默认为 3306，user 参数指定 MySQL 数据库的...

优化这段代码：import requests import pandas as pd from bs4 import BeautifulSoup from lxml import etree import time import pymysql from sqlalchemy import create_engine from urllib.parse import urlencode # 编码 URL 字符串 start_time = time.time() #计算程序运行时间 def get_one_page(i): try: headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/66.0.3359.181 Safari/537.36' } paras = {'reportTime': '2023-03-23', #可以改报告日期，比如2018-6-30获得的就是该季度的信息 'pageNum': i #页码 } url = 'http://s.askci.com/stock/a/?' + urlencode(paras) response = requests.get(url,headers = headers) if response.status_code == 200: return response.text return None except RequestException: print('爬取失败') def parse_one_page(html): soup = BeautifulSoup(html,'lxml') content = soup.select('#myTable04')[0] #[0]将返回的list改为bs4类型 tbl = pd.read_html(content.prettify(),header = 0)[0] # prettify()优化代码,[0]从pd.read_html返回的list中提取出DataFrame tbl.rename(columns = {'序号':'serial_number', '股票代码':'stock_code', '股票简称':'stock_abbre', '公司名称':'company_name', '省份':'province', '城市':'city', '主营业务收入(201712)':'main_bussiness_income', '净利润(201712)':'net_profit', '员工人数':'employees', '上市日期':'listing_date', '招股书':'zhaogushu', '公司财报':'financial_report', '行业分类':'industry_classification', '产品类型':'industry_type', '主营业务':'main_business'},inplace = True) return tbl def generate_mysql(): conn = pymysql.connect( host='localhost', user='root', password='******', port=3306, charset = 'utf8', db = 'wade') cursor = conn.cursor() sql = 'CREATE TABLE IF NOT EXISTS listed_company (serial_number INT(20) NOT NULL,stock_code INT(20) ,stock_abbre VARCHAR(20) ,company_name VARCHAR(20) ,province VARCHAR(20) ,city VARCHAR(20) ,main_bussiness_income VARCHAR(20) ,net_profit VARCHAR(20) ,employees INT(20) ,listing_date DATETIME(0) ,zhaogushu VARCHAR(20) ,financial_report VARCHAR(20) , industry_classification VARCHAR(20) ,industry_type VARCHAR(100) ,main_business VARCHAR(200) ,PRIMARY KEY (serial_number))' cursor.execute(sql) conn.close() def write_to_sql(tbl, db = 'wade'): engine = create_engine('mysql+pymysql://root:******@localhost:3306/{0}?charset=utf8'.format(db)) try: tbl.to_sql('listed_company2',con = engine,if_exists='append',index=False) # append表示在原有表基础上增加，但该表要有表头 except Exception as e: print(e) def main(page): generate_mysql() for i in range(1,page): html = get_one_page(i) tbl = parse_one_page(html) write_to_sql(tbl) # # 单进程 if __name__ == '__main__': main(178) endtime = time.time()-start_time print('程序运行了%.2f秒' %endtime) # 多进程 from multiprocessing import Pool if __name__ == '__main__': pool = Pool(4) pool.map(main, [i for i in range(1,178)]) #共有178页 emdtime = time.time()-start_time print('程序运行了%.2f秒' %(time.time()-start_time))

这段代码已经很简洁了，但是可以通过以下方式进行优化： 1. 导入模块时可以将相同的模块放在一起，如将requests和pandas放在一起，将BeautifulSoup和lxml放在一起。 2. 导入模块时可以只导入需要的部分，如只导入...

怎么使用cursor=pymysql.cursors.DictCursor

conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='password', db='test', charset='utf8mb4') # 创建游标对象，并指定使用 DictCursor cursor = conn.cursor(pymysql.cursors....

pymysql pymysql.connect设置

conn = pymysql.connect( host='localhost', port=3306, user='root', password='password', db='mydatabase', charset='utf8mb4', cursorclass=pymysql.cursors.Cursor ) # 执行数据库操作 # ... # 关闭...

from findspark import init init() import time import pymysql from pyspark import SparkContext from pyspark.streaming import StreamingContext sc = SparkContext(appName="mysql_streaming", master="local[*]") ssc = StreamingContext(sc, 10) # 设置检查点 ssc.checkpoint("/usr/local/work") # 累加器(状态更新) def updateFunction(newValues, runningCount): if runningCount is None: runningCount = 0 return sum(newValues, runningCount) # 设置套接字流 ############### Begin ############### ############### End ############### pairs = inputStream.flatMap(lambda x: x.split(" ")).filter(lambda x: x != "").map(lambda word: (word, 1)) wordCounts = pairs.updateStateByKey(updateFunction) wordCounts.pprint(100) def dbfunc(records): # 根据传入的 records 参数，完成数据写入 Mysql 操作 ############### Begin ############### ############### End ############### # 分区设置 def func(rdd): repartitionedRDD = rdd.repartition(3) repartitionedRDD.foreachPartition(dbfunc) wordCounts.foreachRDD(func=func) ssc.start() time.sleep(60) ssc.stop()

conn = pymysql.connect(**db_config) def dbfunc(records): # 根据传入的 records 参数，完成数据写入 Mysql 操作 cursor = conn.cursor() for record in records: word, count = record try: cursor....

python中pymysql.connect用法

db = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='123456', database='test', charset='utf8') 其中，host为主机名，port为端口号，user为用户名，password为密码，database为要连接的...

pymysql.connect的使用方法

conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='123456', db='test', charset='utf8') 其中，host为MySQL服务器地址，port为端口号，user为用户名，password为密码，db为要连接...

import requests from bs4 import BeautifulSoup from pprint import pprint for page in range(5): url = "https://movie.douban.com/subject/30391186/comments?start={}&limit=20&sort=new_score&status=P".format(page*20) headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3" } response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") comments = [] for comment in soup.select(".comment-item"): content = comment.select_one(".comment-content").get_text().strip() author = comment.select_one(".comment-info a").get_text().strip() likes = comment.select_one(".votes").get_text().strip() time = comment.select_one(".comment-time").get_text().strip() location = comment.select_one(".comment-location").contents[-1].strip() comments.append({ "content": content, "author": author, "likes": likes, "time": time, "location": location }) print("第{}页的数据：".format(page+1)) pprint(comments)，我要将数据存入数据库

conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='password', db='database_name', charset='utf8mb4') 其中，host 是数据库的主机地址，port 是数据库的端口号，user 和 ...

pymysql.err.OperationalError: (1115, "Unknown character set: 'utf'"）

这个错误通常是因为在你的 MySQL 数据库...conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', passwd='password', db='database', charset='utf8') 以上是几个可能的解决方案，希望可以帮到你。

python用csv模块和pymysql模块完成.设有数据文件student.csv，内容如下图所示，请设计程序将此文件中的数据导入SQLite数据库或MySQL数据库stu.db的表data中，并对其中的数据进行插入、删除、更改、查询操作。将以上操作封装成函数。

def import_data(file_path, db_type, db_name, db_host='localhost', db_port=3306, db_user='root', db_password='root'): # 读取csv文件 data = pd.read_csv(file_path) # 连接数据库 if db_type == 'mysql'...

pandas pymysql

db_conn = pymysql.connect( host='localhost', port=3306, user='root', password='0508', database='example', charset='utf8' ) # 执行SQL操作 sql = "select * from t_file" df = pd.read_sql(sql, con=...

# 导入tushare import tushare as ts # 初始化pro接口 pro = ts.pro_api('9ca8c71035f360d1dabefd82df4261e4be2ebe201bcf469e0bb7ede8') # 拉取数据 df = pro.top10_floatholders(**{ "ts_code": "", "period": "", "ann_date": "", "start_date": "", "end_date": "", "offset": "", "limit": "" }, fields=[ "ts_code", "ann_date", "end_date", "holder_name", "hold_amount" ]) print(df) 保存到mysql 并且根据已下载的数据进行更新

conn = pymysql.connect( host='localhost', port=3306, user='root', password='123456', db='test', charset='utf8mb4' ) # 将数据保存到 MySQL 数据库中 df.to_sql('top10_floatholders', conn, if_exists...

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大模型推荐系统: 优化算法与模型压缩技术

资源摘要信息:"大模型推荐系统large-model-master.zip" 知识点： 1. 推荐系统概述： 推荐系统是信息过滤系统的一种，旨在向用户推荐其可能感兴趣的项目或内容。在互联网技术飞速发展的今天，推荐系统被广泛应用于电子商务、社交媒体、视频和音乐流媒体服务等领域。它们通过分析用户行为、偏好和上下文信息，来提供个性化的内容或产品推荐。 2. 大模型在推荐系统中的作用： 所谓“大模型”，通常指的是具有大量参数的复杂深度学习模型。在推荐系统中，大模型可以处理和分析大量数据，捕获用户与项目之间的复杂关系和模式。这类模型通过训练可以学习到用户的深层次偏好，并进行高度个性化的推荐。例如，它们可以利用用户的历史行为数据，了解用户的长期喜好和短期兴趣，从而做出更为精准的推荐。 3. 大模型推荐系统的应用领域： 大模型推荐系统被应用于各种场景，如在线购物平台上的商品推荐、视频平台上的内容推荐、新闻网站上的新闻文章推荐等。在这些应用中，大模型通过分析用户的行为日志、搜索历史、购买记录等信息，来学习用户偏好，并预测用户未来可能感兴趣的商品或内容。 4. 推荐系统的关键技术和算法： 推荐系统的构建涉及多种技术与算法，包括协同过滤（Collaborative Filtering）、基于内容的推荐（Content-Based Recommendation）、混合推荐（Hybrid Recommendation）、深度学习模型（如神经协同过滤、序列模型等）。大模型推荐系统往往采用深度学习技术，这些技术可以利用复杂的网络结构来提取特征和建模用户行为。 5. 大模型推荐系统的挑战与优化： 尽管大模型推荐系统在提高推荐准确性方面表现出色，但它们也面临诸多挑战，如过拟合、冷启动问题、数据稀疏性、可解释性差等问题。为应对这些挑战，研究者和工程师需要对模型进行优化和调整，例如通过正则化技术防止过拟合、采用元学习（meta-learning）来解决冷启动问题、采用嵌入技术来缓解数据稀疏性问题，以及设计模型可解释性提升策略。 6. 推荐系统的实际部署和维护： 推荐系统的部署和维护同样重要。在实际部署中，需要考虑模型的推理速度、可扩展性、实时性和系统稳定性。此外，推荐系统的维护工作包括数据更新、模型迭代和监控系统性能。需要定期评估推荐质量，并根据用户反馈和系统日志对推荐模型进行调整。 7. 本资源的结构和内容： 本资源名为“大模型推荐系统large-model-master.zip”，它可能包含一个或多个深度学习推荐模型的代码库和相关文档。该压缩包可能包含了模型的源代码、训练脚本、评估工具以及必要的配置文件。由于文件名称列表仅提供了“large-model-master”，我们可以推测这是一个包含多个子模块或组件的项目结构，可能还包含了数据集、模型训练的示例、使用说明和API文档等。 综合以上知识点，这份资源为感兴趣的开发者提供了一个大模型推荐系统的参考实现，从理论到实践，包含了从模型构建到系统部署的全过程，可作为进一步学习和研究的起点。