テストエンジニアは、挿入データ操作スキルのpythonを実行します

テストエンジニアは、挿入データ操作スキルのpythonを実行します

1、一般的なデータベース操作通常、データのクエリは、追加、削除など、変更が動作しています。ほとんどは、Navicatは、データベースクライアントのプレビューを実施し、より便利に操作することができます。プロセスの実際の使用、データを追加するには、多くの場合、出会いの状況は、バルクを追加する必要があります、Navicatはを使用して、この時間はそれほど便利ではありません。
2は、データとクエリデータ原則INSERTのpythonを使用することと同じです。まず第一には、データベースの文に挿入されます。
図3に示すように、テーブル内の権利データは、選択された下に、目的地を見つけるためNavicatはデータベースステートメント、データテーブルを挿入することによって得られる> INSERTステートメント-としてのコピー

4、編集ページのステートメントにコピーされたクエリを貼り付け、かどうかを確認するために行きました。データの成功を作成します。ここでは、そのテーブルの機関の判断に注意し、それが困難なデータテーブルのフィールドを挿入するために見つけます。挿入されるまで、データベースを変更するために使用することができます。

5、以下の編集Pythonコード

# -*- coding: utf-8 -*-
import time
import pymysql.cursors

connect = pymysql.Connect(
    host='192.168.00.00',
    port=3306,
    user='root',
    passwd='123456',
    db='sqname',
    charset='utf8'
)
# 获取游标
cursor = connect.cursor()
#根据实际语句填写
sq = "INSERT INTO sqname('key')'VALUES'('')"
r= cursor.execute(sq)
connect.commit()
print(r)

自動化により、目的のデータを直接使用することができる挿入することで、マルチテーブルのインサートを含む私のデータモデルに沿ったデータ、およびワード統一に関連する他の要件インサート6、。そして複数のデータを挿入することができます。コードは以下の通りです

import time
import pymysql.cursors
connect = pymysql.Connect(
    host='192.168.00.00',
    port=3306,
    user='root',
    passwd='123456',
    db='sqname',
    charset='utf8'
)
# 获取游标
cursor = connect.cursor()
for i in range(100,140): #创建循环设置数据个数
    studentid = '009'+str(i)
    xuehao = '3040'+str(i)
    loginid = '45c'+str(i)
    username = '101008'+str(i)
    studentname = "张三"
    data = (studentid,studentname,xuehao,) #数据间通过studentid关联
    data1 = (loginid, studentid, username,studentname,)
    sq = "INSERT INTO sqname('key')'VALUES'('%s','%s','%s','%s','8a6f2805b4515ac12058e79e66539be9'," \
          "'S','','S','0','2019-10-15 09:38:27',100,NULL,NULL,NULL)"#根据实际语句填写
    r = cursor.execute(sq % data)
    connect.commit()
    sq1 = "INSERT INTO sqname('key')'VALUES'('')"#根据实际语句填写
    r1 = cursor.execute(sq1 % data1)
    connect.commit()
    print("ID:",i,"sucess student:",r,"sucess login :", r1)

cursor.close()
connect.close()
print("over!!!!!!!!!!!!!!!!!!")