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使用pymysql查詢數(shù)據(jù)庫(kù),把結(jié)果保存為列表并獲取指定元素下標(biāo)實(shí)例

 更新時(shí)間:2020年05月15日 10:13:57   作者:liuzh(少昊)  
這篇文章主要介紹了使用pymysql查詢數(shù)據(jù)庫(kù),把結(jié)果保存為列表并獲取指定元素下標(biāo)實(shí)例,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

我就廢話不多說(shuō)了,大家還是直接看代碼吧!

from pymysql import *
from qmp.config import *

def main():
  conn = connect(host=HOST, port=3306, database=DATABASE, user=USER,
          password=PASSWORD, charset='utf8')
  cs1 = conn.cursor()
  sql1 = 'SELECT deal_name from ods_project_crawler_seed WHERE round = "-" order by id'
  cs1.execute(sql1)
  pnlist = []
  alldata = cs1.fetchall()
  for singl_company in alldata:
    pnlist.append(singl_company[0])

  print('列表總長(zhǎng)度: ', len(pnlist))
  cs1.close()
  conn.close()
  print('伯肯森自動(dòng)化在列表中的下標(biāo)為: ', pnlist.index('伯肯森自動(dòng)化'))

if __name__ == '__main__':
  main()

運(yùn)行結(jié)果

列表總長(zhǎng)度: 271270

伯肯森自動(dòng)化在列表中的下標(biāo)為: 1934

補(bǔ)充知識(shí):python讀取sql里面的指定數(shù)據(jù)列,并將其轉(zhuǎn)換成列表使用

代碼如下:

import pyodbc
import pandas as pd
import numpy as np
conn = pyodbc.connect(r'DRIVER={SQL Server Native Client 10.0};SERVER=.;DATABASE=數(shù)據(jù)庫(kù)名字;UID=用戶名;PWD=密碼') 
cur = conn.cursor() 
sqlcom = 'select 要讀取的列名 from 表名'
df = pd.read_sql(sqlcom, con=conn) print(df) print(type(df)) #<class'pandas.core.frame.DataFrame'> 
df1 = np.array(df) #先使用array()將DataFrame轉(zhuǎn)換一下
df2 = df1.tolist()#再將轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)用tolist()轉(zhuǎn)成列表
# 轉(zhuǎn)成列表的數(shù)據(jù)是這樣的[[123],['213'],['sa']],使用的時(shí)候稍注意一下
print(df2)
for i in range(0, len(df2)): 
  exist_url = df2[i][0] 
​​​​​​​  print(exist_url)

使用了pandas和numpy兩個(gè)庫(kù),用pandas來(lái)讀取數(shù)據(jù)庫(kù)里面的內(nèi)容,再結(jié)合使用numpy庫(kù)將DataFrame數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成列表(注意:這里讀取的數(shù)據(jù)是一列數(shù)據(jù))

2、讀取多列數(shù)據(jù)時(shí):代碼是一樣的,區(qū)別在于tolist()后的內(nèi)容,假設(shè)讀取兩列

id name
1 張三
2 李四

df2 = df1.tolist()得到的內(nèi)容是:[['1','張三'], ['2','李四']]。然后再根據(jù)自己的需求讀取指定內(nèi)容就可以了。

以上這篇使用pymysql查詢數(shù)據(jù)庫(kù),把結(jié)果保存為列表并獲取指定元素下標(biāo)實(shí)例就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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