功能: 1.Python 脚本将mysql表数据转换成json格式 2.Python 脚本将json数据转成SQL插入数据库 表数据: SQL查询:SELECT id,NAME,LOCAL,mobile,CreateTime FROM db1.s1; 第一部分:SQL数据--->json数据 --------脚本内容-------sqltojson.py------------------- #!/usr/bin/env python#-*- coding: utf8 -*- import My

数据库查询结果,用json返回: #连接数据库 import pymysql print(pymysql.VERSION) conn = pymysql.Connect(host='localhost',user='root',passwd='qin',db='person',port=3306,charset='utf8') cur = conn.cursor() cur.execute("select * from dream") print (cur.rowcount) 数据库查

Scrapy——1 目录 什么是Scrapy框架? Scrapy的安装 Scrapy的运行流程 Scrapy的使用 实战:伯乐在线案例(json文件保存) 什么是Scrapy框架? Scrapy是用纯Python实现一个为了爬取网站数据.提取结构性数据而编写的应用框架,用途非常广泛.多用于抓取大量静态页面. 框架的力量,用户只需要定制开发几个模块就可以轻松的实现一个爬虫,用来抓取网页内容以及各种图片,非常方便. Scrapy使用了Twisted[‘twistid](其主要对手是Toronto)异

#!/usr/bin/env python #-*-coding:utf-8-*- import pymysql import json import collections conn = pymysql.connect(host='xxx.xxx.xxx.xxx', user='xxx', passwd='xxx', port=3308 , charset='xxx', database='xxx', cursorclass = pymysql.cursors.DictCursor) sql=

使用pymysql操作数据库中相关联的两张表需求:两张表中分别有一个字段是json格式,需要往json中再插入一个属性值’container_cloud’＝’fasle’. import pymysqlimport json db = pymysql.connect("host","user","password","dbname")cursor1 = db.cursor() #操作第一张表cursor2 = db.curso

1.我们看到字典形式的数据如下所示 list=[["2891-1", "D"],["2892-1", "D"],["2896-1", "B"],["2913-1", 0],["2913-2", 1],["2913-3", 1]] 此list是在数据库中存在的 2.我们把这些样式的字点数据做一次数据转换 把list转换成字典的形式

# -*- coding: utf-8 -*- from smartframe.header import * import pymysql import json import importlib,sys importlib.reload(sys) import re import xlwt from xlwt import Workbook, Formula import xlrd ##连接数据库 conn =pymysql.connect(host='127.0.0.1',port=330

笔记: 上周回顾: 模块: 导入模块的顺序 lyl.py # def hhh(): pass name = 'lyl' a.py import lyl import sys from lyl import hhh sys.path lyl.hhh() hhh() 导入模块的实质: xxx redis: r = redis.Redis(host,port,password,db=1,decode_responses=True) 数据库 内存 每秒支持10W次读写 r.get('xxx') b'xx

python查询数据库返回数据主要运用到flask框架,pymysql 和 json‘插件’ #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import pymysql import flask,json server=flask.Flask(__name__) @server.route('/index',methods=['get','post']) def create(): db = pymysql.connect("localhost",

1.抓包 访问一个频道,Charles抓包,找到真实连接,一般返回json数据和网页中数据对应为真实连接 请求方式为post,所以要添加请求头和表单数据,由于在charles环境下,所以要添加charles的代理ip和认证文件,然后进行测试,访问成功. 对不同的频道分别经过charles抓包,发现请求的链接都是一样的,只是更换了表单中tab_id属性来对应不同的频道,所以创建一个存储tab_id和频道名的字典,更换时从tab_id字典中取值,来实现不同频道的访问 2.封ip测试 一直访问并没有被

AWS机器学习初探(1):Comprehend - 自然语言处理服务 1. Comprehend 服务简介 1.1 功能 Amazon Comprehend 服务利用自然语言处理(NLP)来分析文本.其使用非常简单. 输入:任意 UTF-8 格式的文本 输出:Comprehend 输出一组实体(Entity).若干关键词(Key phrase).哪种语言(Language).什么情绪(Sentiment,包括 positive,negative,neutual,mixed等几种)和针对每个单词的

1.管道的高级操作 将爬取到的数据值分别存储到本地磁盘.redis数据库.mysql数据. 需求:将爬取到的数据值分别存储到本地磁盘.redis数据库.mysql数据. 1.需要在管道文件中编写对应平台的管道类 2.在配置文件中对自定义的管道类进行生效操作 qiubai.py import scrapy from qiubaipro.items import QiubaiproItem class QiubaiSpider(scrapy.Spider): name = 'qiubai' #all

mysql 的入库和MongoDB的有一点点的区别 不过都很重要,都必须要掌握的技能, 现在我来演示一下mysql入库的过程: 首先  我们要导包,这是必不可少的一部分,都不用我说了吧 #导报 import pymysql #导入json库 import json 建立数据库连接对象,端口号可以不传,默认为3306 conn = pymysql.connect(host='localhost',user='root',password='mysql',database='my_flask',ch

一.需求分析 线上的MySQL服务器,最近有很多慢查询.需要统计出行数大于100万的表,进行统一优化. 需要筛选出符合条件的表,统计到excel中,格式如下: 库名 表名 行数 db1 users 1234567 二.统计表的行数 统计表的行数,有2中方法: 1. 通过查询mysql的information_schema数据库中INFODB_SYS_TABLESTATS表,它记录了innodb类型每个表大致的数据行数 2. select count(1) from 库名.表名 下面来分析一下这2

一.场景描述 线上有一台MySQL服务器,里面有几十个数据库,每个库有N多表. 现在需要将每个表的信息,统计到excel中,格式如下: 库名 表名 表说明 建表语句 db1 users 用户表 CREATE TABLE `users` (...) 二.需求分析 怎么做呢? 1. 手动录入(太TM苦逼了,那么多表呀...) 2. 使用Python自动录入(Great) 三.获取相关信息 需要利用的技术点,有2个.一个是pymysql(连接mysql),一个是xlwt(写入excel) 安装模块 p

import requests from lxml import etree import time import pymysql import json headers={ 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.181 Safari/537.36', 'Content-Type':'application/x-www-f

1.cur = coon.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)的用法 建立游标,指定cursor类型返回的是字典,如果不指定类型,返回的是元组类型数据 import flask,pymysql,hashlib,json,redis def mydb(sql,port=,charset='utf8'): host,user,passwd,db=','jxz' coon = pymysql.connect(user=user,host=host,port

关注微信公众号:FocusBI 查看更多文章:加QQ群:808774277 获取学习资料和一起探讨问题. <商业智能教程>pdf下载地址 链接:https://pan.baidu.com/s/1f9VdZUXztwylkOdFLbcmWw 密码:2r4v 在为企业实施商业智能时,大部分都是使用内部数据建模和可视化:以前极少企业有爬虫工程师来为企业准备外部数据,最近一年来Python爬虫异常火爆,企业也开始招爬虫工程师为企业丰富数据来源. 我使用Python 抓取过一些网站数据,如:美团.点评.

一.先在MySQL中创建test数据库,和相应的site数据表 二.创建Scrapy工程 #scrapy startproject 工程名 scrapy startproject demo4 三.进入工程目录,根据爬虫模板生成爬虫文件 #scrapy genspider -l # 查看可用模板 #scrapy genspider -t 模板名 爬虫文件名 允许的域名 scrapy genspider -t crawl test sohu.com 四.设置IP池或用户代理(middlewares.

一.在python3中操作mongodb 1.连接条件 安装好pymongo库 启动mongodb的服务端(如果是前台启动后就不关闭窗口,窗口关闭后服务端也会跟着关闭) 3.使用 import pymongo #连接mongodb需要使用里面的mongoclient,一般来说传入mongodb的ip和端口即可#第一个参数为host,,第二个为ip.默认为27017,client=pymongo.MongoClient(host='127.0.0.1',port=27017)#这样就可以拿到一个客

英雄联盟想必大多数读者不会陌生,这是一款来自拳头,由腾讯代理的大型网络游戏,现在一进网吧,你就能发现一大片玩英雄联盟的人.在2017年中国战队无缘鸟巢的世界总决赛后,一大片人选择了弃游,只是终究没躲过“真香定理”,在2018年的中旬,又有大批战友又回到熟悉的召唤师峡谷战场,时至今日,英雄联盟已经不仅仅是一款游戏,一个电竞项目了,它已经成为了我们生活的快乐源泉了. 问君能有几多愁,辅助闪现抢人头:问君能有几多愁,卡牌千里送人头.问君能有几多愁,皇子开大关队友:清明时节雨纷纷,各种队友各种坑.别人笑