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从python读取sql的方法:

1、利用python内置的open函数读入sql文件;

2、利用第三方库pymysql中的connect函数连接mysql服务器;

3、利用第三方库pandas中的read_sql方法读取传入的sql文件即可。

python 直接读取 sql 文件,达到使用 read_sql 可执行的目的

 # sql文件夹路径
sql_path = 'sql文件夹路径' + '\\'
 
# sql文件名, .sql后缀的
sql_file = 'sql文件名.sql'
 
# 读取 sql 文件文本内容
sql = open(sql_path + sql_file, 'r', encoding = 'utf8')
sqltxt = sql.readlines()
# 此时 sqltxt 为 list 类型
 
# 读取之后关闭文件
sql.close()
 
# list 转 str
sql = "".join(sqltxt)
 
import pandas as pd
import pymysql
con = pymysql.connect(host = "机器", 
           user = "用户名", password = '密码', 
           db = "数据库名", charset='utf8')
# charset用于修正中文输出为问号的问题
 
df = pd.read_sql(sql, con)
con.close()

内容扩展:

python3 pandas 读取MySQL数据

import pandas as pd
import pymysql
con = pymysql.connect(host = "localhost", 
           user = "root", password = '12', 
           db = "test", charset='utf8')
#charset用于修正中文输出为问号的问题
sql = "select * from score;"
df = pd.read_sql(sql, con)
con.close()

以上就是从python读取sql的实例方法的详细内容,更多关于如何从python读取sql的资料请关注其它相关文章!

标签:
python,读取sql

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。