jypyter notebook连接数据库

Jupyter Notebook是一款强大的交互式数据科学环境，它支持多种语言，包括Python，可以方便地与各种数据库集成。要使用Jupyter Notebook连接数据库，通常需要通过安装相应的库和配置数据库驱动。以下是基本步骤：

1. **安装必要的库**：
- 对于SQL数据库（如MySQL、PostgreSQL），你需要`pandas`库（用于数据处理）、`sqlalchemy`（ORM工具）或`sqlite3`（对于SQLite）等。
- 对于NoSQL数据库（如MongoDB），则使用`pymongo`库。

2. **导入库并创建连接**：

   import pandas as pd
   from sqlalchemy import create_engine (对于SQL)
   import pymongo (对于MongoDB)
   
   # 创建数据库引擎（SQL）
   engine = create_engine('mysql+pymysql://username:password@host/dbname')
   # 或者使用MongoDB
   client = pymongo.MongoClient("mongodb+srv://<username>:<password>@cluster0.mongodb.net/test?retryWrites=true&w=majority")

3. **查询数据库**：
使用`read_sql_query`（SQL）或`client[database][collection].find()`（MongoDB）来执行SQL查询或获取数据。

4. **显示数据**：
查询结果可以保存到DataFrame中（pandas）然后展示，也可以直接打印出来。

# SQL示例
df = pd.read_sql_query("SELECT * FROM table", engine)
df.head()

# MongoDB示例
data = client['database']['collection'].find()
for doc in data:
    print(doc)

5. **断开连接**：
使用完后记得关闭数据库连接，释放资源。

engine.dispose()  # SQL
client.close()  # MongoDB