1、パイソン接続データベースカーソル
#のコーディング:UTF-8。 から SQLAlchemyのインポートcreate_engineの クラスconnet_databases: DEF __init__ (セルフ): '' ' #はpymysqlモジュール使用して、データベース接続を初期化 します。root、パスワード:147369、ポート:3306、データベースMYDB#MySQLユーザを '' ' _host = ' 39.108.131.88 ' _port = 3306 _databasesの = ' san_jin_sq ' #'を生成'# _username = ' wuzaipei ' _password = 'wuzaipei' self._connect = R ' のMySQL + pymysql:// {ユーザー名}:{パスワード} @ {ホスト}:{ポート} / {データベース} " .format( ユーザ名 = _username、 パスワード = _password、 ホスト = _host、 ポート = _port、 データベース = _databases) エンジン = create_engine(connet_databases()._)、接続=真のエコー
2、自動的に生成されたランダムな文字列の種類
#1 コーディング:UTF 8-。 インポートランダム #リストNのランダムに生成された文字列 DEF randomGenerateListアルミニウム(Al、N = 0): '' ' : のAl PARAM:文字列リスト['旅''猿''レンズを'マスター'] :N-PARAM:N-生成長さの文字列のリスト :リターン: '' ' 連想リスト = リスト(Al)の リターン [random.choice(連想リスト)のため _ にレンジ(N)] DEFのdict_conversion(COL、dict_list ): 「」「 :のparam COL:データベースフィールド :のparam dict_list:辞書を追加し、すべてのフィールドのリスト :戻り値:テーブルにマージを 」「」 col_ = リスト(COL) dict_list_= リスト(dict_list) リターンのdict(ジップ(col_、dict_list_))
3、小さい場合
インポートランダム 読み込みUUID から updateMsql.connectDatabases インポートエンジン から updateMsql.generateDemand インポートrandomGenerateList、dict_conversion インポートPD AS PANDAS COL = [ ' ID '、' 日付'、' 種'、' バッチ'、' 販売'、' 売上' ] DATE = pd.date_range(' 2018年7月11日'、'2019年10月30日'FREQ = ' 1D ' ) n_index = DATE。__len__ () ID = [_ 用 _ 中範囲(n_index)] FIELD1 = randomGenerateList([ ' 3つの片' ' スイカ霜喉タブレット'、' 桂林スイカ霜(スプレー)'、' スイカ霜ロゼンジqingyan ' ]、n_index) フィールド2 = randomGenerateList([ ' 1001 '、' 1002 '、' 1003 '、"1004 ' ' 1005 ' ' 1006 ' ]、n_index) FIELD3 = [random.randint(100,500)のための I における範囲(n_index)] FIELD4 = [random.randint(500,1000)のために、J における範囲(n_index)] データ = pd.DataFrame(データ= dict_conversion(COL、[ID、日付、FIELD1、FIELD2、FIELD3、FIELD4])) data.to_sql(' 销售情况分析'、エンジン、if_existsは= ' 置き換える'、インデックス= 偽) 印刷(data.head()) 印刷("---- -----成功した挿入」)
4、試験結果