mysql clob查询,python如何进行数据库操作_数据库

资料来源：网络整理时间：2023/3/5 13:51:26 共计：3582 浏览

mysql clob查询，python如何进行数据库操作？

1. 安装和导入模块

以 Python 中的 SQLAlchemy 模块为例，配合使用其他第三方模块，SQLAlchemy 能够操作各种数据库，包括 Oracle、PostgreSQL、MySQL、SQLite、SQL Server 等等，如果你还没有安装，可以通过以下命令进行安装：

要测试 SQLAlchemy 模块是否正确安装，可以在 Jupyter Lab 中运行以下代码：

如果该模块正确安装，就会输出版本号，我目前使用的版本是 1.3.20。

不同的数据库，需要安装不同的第三方模块，比如说，要操作 Oracle，那么通常需要先安装 cx_Oracle：

2. 连接数据库

在开始操作数据库之前，需要先创建一个数据库引擎，然后再连接数据库：

其中用户名、密码和 IP 地址等基本信息，要根据自己的实际情况进行修改。

3. 创建表

为了演示用 Python 自动操作数据库，假设你的数据库账号拥有创建表的权限，那么就可以执行下面的语句，实现创建一个新的表：

4. 增删改查

数据库的常用操作包括增、删、改、查，下面分别简单演示一下。

首先，增加两行模拟用的数据：

其次，删除其中一行：

然后，修改另一行数据：

虽然 SQLAlchemy 非常强大，但是如果能配合 Pandas 一起使用，那么就能双剑合璧，从而更好地解决数据处理和分析的问题。

比如说，按条件查询指定的数据：

5. 数据备份和删除表

有时候，我们还需要把数据备份到数据库中，如果直接使用 Pandas 的 to_sql 函数，那么字符串类型的列会被自动存储为 CLOB，这样后续处理起来就会比较麻烦。

我们可以用一个函数，实现自动转换为 NVARCHAR 类型：

这个功能还可以应用于不同数据库之间的数据迁移。比如说，从一个 MySQL 数据库中查询指定的数据，保存为 df，然后再附加到 Oracle 数据库中。

如果设置好相应的定时任务，就能实现用 Python 自动操作数据库，从而自动完成相关工作。

最后，我们删除上面演示用的两个表，并关闭数据库连接，节约资源，减少浪费，这是一个很好的习惯。

小结

本文介绍了用 Python 自动操作数据库的一些常用方法，从 SQLAlchemy 和 cx_Oracle 模块的安装和导入，到连接数据库，再到创建表和增删改查，最后对数据进行备份和删除表，这些操作都可以在 Jupyter Lab 中一键执行，自动完成一些数据库的相关操作。

事实上，你可以根据自己的实际情况，修改数据库的类型和字符串连接等信息，并执行各种各样的 SQL 语句，自动完成更加复杂的数据库操作。

内容转载自：林骥

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