探索sqlalchemy_bundle_model-0.2.0:Python库的实践指南

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0 下载量 138 浏览量 更新于2024-10-22 收藏 7KB GZ 举报
资源摘要信息: "sqlalchemy_bundle_model-0.2.0.tar.gz" 是一个Python库资源,它基于SQLAlchemy,这是一个广泛使用的Python SQL工具和对象关系映射器(ORM),提供了数据库操作的高级和底层API。SQLAlchemy可以帮助开发人员使用Python语言来操作数据库,支持多种数据库后端,比如MySQL、PostgreSQL、SQLite、Oracle等。通过SQLAlchemy,开发者可以以面向对象的方式编写SQL代码,并利用Python强大的编程能力来构建复杂的查询,管理数据库会话等。 SQLAlchemy的设计目标是提供一个数据库的抽象层,它使用数据库模式元数据来组织数据库结构,并利用这些元数据来执行SQL语句。它支持Python的数据类型和构造,并且可以通过ORM映射到数据库表中,使得开发者能够用Python对象的方式来操作数据库。 在这个库中,"bundle_model"可能指的是对SQLAlchemy核心库的扩展或者封装,为开发者提供额外的功能或简化操作。例如,它可能提供了一套预设的模型模板、数据库表关系定义、通用操作接口或者其他与业务逻辑紧密相关的功能,以此来加速开发流程、提升开发效率。 从描述中可以看出,这个资源是由官方提供的,其安装方法可以在指定的网络链接中找到详细说明。通常,安装Python库的步骤涉及使用包管理工具如pip,通过命令行执行安装命令。例如,可以通过以下命令安装: ```bash pip install sqlalchemy_bundle_model-0.2.0.tar.gz ``` 或者如果是通过网络链接安装: ```bash pip install *** ``` 在这个场景中,用户可能需要访问给出的URL以获取安装说明的具体步骤。 从标签来看,"python 综合资源 开发语言 Python库" 表明这是一个与Python开发相关的资源,它适合需要使用数据库操作的开发者,尤其是那些需要使用SQLAlchemy的开发者。 总结来说,"sqlalchemy_bundle_model-0.2.0.tar.gz" 是一个为Python开发者提供的资源包,它基于SQLAlchemy并可能包含额外的功能,用以简化数据库操作和提高开发效率。它适合具有一定数据库和SQL知识的Python开发者使用,尤其是那些寻求数据库操作自动化和结构化解决方案的开发者。安装该资源后,开发者可以通过其提供的接口和预设模型,更快速地实现数据库相关的功能。在使用该资源之前,建议查看官方提供的安装方法和文档,以便正确安装和使用。

import pandas as pd import pymysql # 连接到数据库 conn = pymysql.connect(host='localhost', user='user', password='password', database='database') # 获取所有表格的名称 cursor = conn.cursor() cursor.execute("SHOW TABLES") tables = cursor.fetchall() # 遍历所有表格 for table in tables: table_name = table[0] table_name_quoted = '' + table_name + '' # 检查是否存在名为'a'的列,如果不存在则添加'a'和'b'列 cursor.execute("SHOW COLUMNS FROM " + table_name_quoted + " LIKE 'a'") a_column = cursor.fetchone() if a_column is None: cursor.execute("ALTER TABLE " + table_name_quoted + " ADD COLUMN a DECIMAL(10,2)") cursor.execute("ALTER TABLE " + table_name_quoted + " ADD COLUMN b DECIMAL(10,2)") conn.commit() # 查询net_mf_amount列的数据 query = "SELECT trade_date, net_mf_amount FROM " + table_name_quoted + " ORDER BY trade_date DESC" df = pd.read_sql_query(query, conn) # 计算a和b列 a_column = [] b_column = [] for i in range(len(df)): if i == 0: a_column.append(None) b_column.append(None) else: if pd.notnull(df.iloc[i]['net_mf_amount']) and pd.notnull(df.iloc[i-1]['net_mf_amount']): if i-2 >= 0: if pd.notnull(df.iloc[i-2]['net_mf_amount']): a = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-1]['net_mf_amount'] b = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-2]['net_mf_amount'] a_column.append(a) b_column.append(b) else: j = i-3 while j >= 0: if pd.notnull(df.iloc[j]['net_mf_amount']): a = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-1]['net_mf_amount'] b = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[j]['net_mf_amount'] a_column.append(a) b_column.append(b) break j -= 1 else: a = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-1]['net_mf_amount'] b = None a_column.append(a) b_column.append(b) else: a_column.append(None) b_column.append(None) # 将结果保存到数据库 for i in range(len(df)): cursor.execute("UPDATE " + table_name_quoted + " SET a=%s, b=%s WHERE trade_date=%s", (a_column[i], b_column[i], df.iloc[i]['trade_date'])) conn.commit() # 关闭连接 cursor.close() conn.close() 报错/Users/ljy/stock/daily_analyse.py:65: UserWarning: pandas only supports SQLAlchemy connectable (engine/connection) or database string URI or sqlite3 DBAPI2 connection. Other DBAPI2 objects are not tested. Please consider using SQLAlchemy. df = pd.read_sql_query(query, conn)

2023-05-27 上传