在数据处置和治理畛域，/target=_blankclass=infotextkey>Python作为一种高效、易用的编程言语，领有丰盛的数据库操作模块，可以轻松成功对相关型数据库的数据操作。

本文将引见六种经常出现的Python数据库操作模块，并提供相应的代码案例，协助读者极速上手。

一、数据库：pymysql

pymysql是Python操作MySQL数据库的关键模块，它提供了丰盛的API和性能，可以成功数据库的衔接、查问、拔出、降级等操作。

以下是一个便捷的代码示例：

importpymysql#衔接数据库conn=pymysql.connect(host='localhost',,,>importsqlite3#衔接数据库conn=sqlite3.connect('test.db')#创立游标对象cursor=conn.cursor()#口头SQL语句cursor.execute("SELECT*FROMstudents")#失掉查问结果result=cursor.fetchall()#打印结果forrowinresult:print(row)#封锁游标和衔接cursor.close()conn.close()

三、PostgreSQL数据库：psycopg2

psycopg2是Python操作PostgreSQL数据库的模块，它提供了高性能和稳固的数据库衔接和操作性能。

以下是一个便捷的代码示例：

importpsycopg2#衔接数据库conn=psycopg2.connect(database="test",,,,)#创立游标对象cursor=conn.cursor()#口头SQL语句cursor.execute("SELECT*FROMstudents")#失掉查问结果result=cursor.fetchall()#打印结果forrowinresult:print(row)#封锁游标和衔接cursor.close()conn.close()

四、Oracle数据库：cx_Oracle

cx_Oracle是Python操作Oracle数据库的模块，它提供了完整的Oracle数据库衔接和操作性能。

以下是一个便捷的代码示例：

importcx_Oracle#衔接数据库conn=cx_Oracle.connect("username/password@localhost:1521/orcl")#创立游标对象cursor=conn.cursor()#口头SQL语句cursor.execute("SELECT*FROMstudents")#失掉查问结果result=cursor.fetchall()#打印结果forrowinresult:print(row)#封锁游标和衔接cursor.close()conn.close()

五、MongoDB数据库：pymongo

pymongo是Python操作MongoDB数据库的模块，它提供了便捷易用的API和性能，适用于处置非结构化数据。

以下是一个便捷的代码示例：

frompymongoimportMongoClient#衔接数据库client=MongoClient('mongodb://localhost:27017/')#失掉数据库db=client['test']#失掉汇合collection=db['students']#查问数据result=collection.find()#打印结果fordocinresult:print(doc)#封锁衔接client.close()

六、数据库：redis

redis是一种高性能的键值对存储数据库，Python的redis模块提供了对redis数据库的衔接和操作性能。

以下是一个便捷的代码示例：

importredis#衔接数据库r=redis.Redis(host='localhost',port=6379,db=0)#设置键值对r.set('name','Tom')#失掉键值对value=r.get('name')#打印结果print(value)#封锁衔接r.close()

以上就是六种经常出现的Python操作数据库数据的模块及相应的代码案例。

读者可以依据自己的需求选用适宜的模块启动数据库操作，提高数据处置和治理的效率。

宿愿本文对读者有所协助！

python常用到哪些库？

Python作为一个设计优秀的程序语言，现在已广泛应用于各种领域，依靠其强大的第三方类库，Python在各个领域都能发挥巨大的作用。 下面我们就来看一下python中常用到的库：数值计算库：1. NumPy支持多维数组与矩阵运算，也针对数组运算提供大量的数学函数库。 通常与SciPy和Matplotlib一起使用，支持比Python更多种类的数值类型，其中定义的最重要的对象是称为ndarray的n维数组类型，用于描述相同类型的元素集合，可以使用基于0的索引访问集合中元素。 2. SciPy在NumPy库的基础上增加了众多的数学、科学及工程计算中常用的库函数，如线性代数、常微分方程数值求解、信号处理、图像处理、稀疏矩阵等，可进行插值处理、信号滤波，以及使用C语言加速计算。 3. Pandas基于NumPy的一种工具，为解决数据分析任务而生。 纳入大量库和一些标准的数据模型，提供高效地操作大型数据集所需的工具及大量的能快速便捷处理数据的函数和方法，为时间序列分析提供很好的支持，提供多种数据结构，如Series、Time-Series、DataFrame和Panel。 数据可视化库：4. Matplotlib第一个Python可视化库，有许多别的程序库都是建立在其基础上或者直接调用该库，可以很方便地得到数据的大致信息，功能非常强大，但也非常复杂。 5. Seaborn利用了Matplotlib，用简洁的代码来制作好看的图表。 与Matplotlib最大的区别为默认绘图风格和色彩搭配都具有现代美感。 6. ggplot基于R的一个作图库ggplot2，同时利用了源于《图像语法》（The Grammar of Graphics）中的概念，允许叠加不同的图层来完成一幅图，并不适用于制作非常个性化的图像，为操作的简洁度而牺牲了图像的复杂度。 7. Bokeh跟ggplot一样，Bokeh也基于《图形语法》的概念。 与ggplot不同之处为它完全基于Python而不是从R处引用。 长处在于能用于制作可交互、可直接用于网络的图表。 图表可以输出为JSON对象、HTML文档或者可交互的网络应用。 8. Plotly可以通过Python notebook使用，与Bokeh一样致力于交互图表的制作，但提供在别的库中几乎没有的几种图表类型，如等值线图、树形图和三维图表。 9. pygal与Bokeh和Plotly一样，提供可直接嵌入网络浏览器的可交互图像。 与其他两者的主要区别在于可将图表输出为SVG格式，所有的图表都被封装成方法，且默认的风格也很漂亮，用几行代码就可以很容易地制作出漂亮的图表。 10. geoplotlib用于制作地图和地理相关数据的工具箱。 可用来制作多种地图，比如等值区域图、热度图、点密度图。 必须安装Pyglet（一个面向对象编程接口）方可使用。 11. missingno用图像的方式快速评估数据缺失的情况，可根据数据的完整度对数据进行排序或过滤，或者根据热度图或树状图对数据进行修正。 web开发库：12. Django一个高级的Python Web框架，支持快速开发，提供从模板引擎到ORM所需的一切东西，使用该库构建App时，必须遵循Django的方式。 13. Socket一个套接字通讯底层库，用于在服务器和客户端间建立TCP或UDP连接，通过连接发送请求与响应。 14. Flask一个基于Werkzeug、Jinja 2的Python轻量级框架（microframework），默认配备Jinja模板引擎，也包含其他模板引擎或ORM供选择，适合用来编写API服务（RESTful rervices）。 15. Twisted一个使用Python实现的基于事件驱动的网络引擎框架，建立在deferred object之上，一个通过异步架构实现的高性能的引擎，不适用于编写常规的Web Apps，更适用于底层网络。 数据库管理：16. MySQL-python又称MySQLdb，是Python连接MySQL最流行的一个驱动，很多框架也基于此库进行开发。 只支持Python 2.x，且安装时有许多前置条件。 由于该库基于C语言开发，在Windows平台上的安装非常不友好，经常出现失败的情况，现在基本不推荐使用，取代品为衍生版本。 17. mysqlclient完全兼容MySQLdb，同时支持Python 3.x，是Django ORM的依赖工具，可使用原生SQL来操作数据库，安装方式与MySQLdb一致。 18. PyMySQL纯Python实现的驱动，速度比MySQLdb慢，最大的特点为安装方式简洁，同时也兼容MySQL-python。 19. SQLAlchemy一种既支持原生SQL，又支持ORM的工具。 ORM是Python对象与数据库关系表的一种映射关系，可有效提高写代码的速度，同时兼容多种数据库系统，如SQLite、MySQL、PostgreSQL，代价为性能上的一些损失。 自动化运维：20. jumpsever跳板机一种由Python编写的开源跳板机（堡垒机）系统，实现了跳板机的基本功能，包含认证、授权和审计，集成了Ansible、批量命令等。 支持WebTerminal Bootstrap编写，界面美观，自动收集硬件信息，支持录像回放、命令搜索、实时监控、批量上传下载等功能，基于SSH协议进行管理，客户端无须安装agent。 主要用于解决可视化安全管理，因完全开源，容易再次开发。 21. Magedu分布式监控系统一种用Python开发的自动化监控系统，可监控常用系统服务、应用、网络设备，可在一台主机上监控多个不同服务，不同服务的监控间隔可以不同，同一个服务在不同主机上的监控间隔、报警阈值可以不同，并提供数据可视化界面。 22. Magedu的CMDB一种用Python开发的硬件管理系统，包含采集硬件数据、API、页面管理3部分功能，主要用于自动化管理笔记本、路由器等常见设备的日常使用。 由服务器的客户端采集硬件数据，将硬件信息发送至API，API负责将获取的数据保存至数据库中，后台管理程序负责对服务器信息进行配置和展示。 23. 任务调度系统一种由Python开发的任务调度系统，主要用于自动化地将一个服务进程分布到其他多个机器的多个进程中，一个服务进程可作为调度者依靠网络通信完成这一工作。 24. Python运维流程系统一种使用Python语言编写的调度和监控工作流的平台，内部用于创建、监控和调整数据管道。 允许工作流开发人员轻松创建、维护和周期性地调度运行工作流，包括了如数据存储、增长分析、Email发送、A/B测试等诸多跨多部门的用例。 GUI编程：25. Tkinter一个Python的标准GUI库，可以快速地创建GUI应用程序，可以在大多数的UNIX平台下使用，同样可以应用在Windows和Macintosh系统中，Tkinter 8.0的后续版本可以实现本地窗口风格，并良好地运行在绝大多数平台中。 26. wxPython一款开源软件跨平台GUI库wxWidgets的Python封装和Python模块，是Python语言的一套优秀的GUI图形库，允许程序员很方便地创建完整的、功能健全的GUI用户界面。 27. PyQt一个创建GUI应用程序的工具库，是Python编程语言和Qt的成功融合，可以运行在所有主要操作系统上，包括UNIX、Windows和Mac。 PyQt采用双许可证，开发人员可以选择GPL和商业许可，从PyQt的版本4开始，GPL许可证可用于所有支持的平台。 28. PySide一个跨平台的应用程式框架Qt的Python绑定版本，提供与PyQt类似的功能，并相容API，但与PyQt不同处为其使用LGPL授权。 更多Python知识请关注Python自学网。

Python做大数据，都需要学习什么，比如哪些框架，库等！人工智能呢？请尽量详细点！

阶段一、人工智能篇之Python核心1、Python扫盲2、面向对象编程基础3、变量和基本数据类型4、Python机器学习类库5、Python控制语句与函数6.、Python数据库操作+正则表达式7、Lambda表达式、装饰器和Python模块化开发阶段二、人工智能篇之数据库交互技术1、初识MySQL数据库2、创建MySQL数据库和表3、MySQL数据库数据管理4、使用事务保证数据完整性5、使用DQL命令查询数据6、创建和使用索引7、MySQL数据库备份和恢复阶段三、人工智能篇之前端特效1、HTML+CSS2、Java3、jQuery阶段四、人工智能篇之Python高级应用1、Python开发2、数据库应用程序开发3、Python Web设计4、存储模型设计5、智联招聘爬虫6、附加：基础python爬虫库阶段五、人工智能篇之人工智能机器学习篇1、数学基础2、高等数学必知必会3、Numpy前导介绍4、Pandas前导课程5、机器学习阶段六、人工智能篇之人工智能项目实战1、人脸性别和年龄识别原理2、CTR广告点击量预测3、DQN+遗传算法4、图像检索系统5、NLP阅读理解阶段七、人工智能篇之人工智能项目实战篇1、基于Python数据分析与机器学习案例实战教程2、基于人工智能与深度学习的项目实战3、分布式搜索引擎ElasticSearch开发4、AI法律咨询大数据分析与服务智能推荐项目5、电商大数据情感分析与AI推断实战项目6、AI大数据互联网电影智能推荐