Python学习日记 一

我们需要使用pip来下载并安装几个所需的包pip install (安装包) ；如pymssql、cx_Oracle、pandas、numpy。

如下：

import pymssql as ms
import pandas as pd
import numpy as np
import cx_Oracle as cx

如下代码：

class Oracle:
    def executed(sql):
        connection = cx.connect("xx", "xx", 'xxxxxx', encoding="UTF-8")  # 數據庫（用戶名、密碼、地址、編碼形式）
        cursor = cx.Cursor(connection)  # 返回连接的游标对象
        cursor = cursor.execute(sql)  # 所以这个赋值语句是不必要的。另外，上面的例子和下面的例子也都没有执行赋值操作。
        connection.commit()    #提交sql
        col_name  = cursor.description  # all rows in colum
        data = cursor.fetchall()  #获取数
        cursor.close()
        df = pd.DataFrame(data)
        df1 = pd.read_sql(sql,connection) # 使用pandas將sql語句執行後直接dataframe
        df1 = df1.to_json(orient="records",force_ascii=False) # dataframe轉化為json格式 ,force_ascii=False 可以兼容中文字符
        return (col_name,data,df1)
        # 从连接池中获取一个连接
        connection.close()

如下代码：

class SQLServer:
    def executed(self,sql):
        msconn = ms.connect('xx','xx','xx','xx') #數據庫連接(服務器地址,用戶名,用戶密碼,數據庫名稱)
        cursor2 = msconn.cursor()
        cursor2.execute(sql)   #  "sql语句"
        col_name  = cursor2.description  # all rows in colum
        data = cursor2.fetchall()  #获取数
        msconn.commit()
        cursor2.close()
        df1 = pd.read_sql(sql,msconn) # 使用pandas將sql語句執行後直接dataframe====>df1['EXPDateD']= df1['EXPDateD'].astype('datetime64[ns]')類型轉換///df1.dtypes類型查看
        df1 = df1.to_json(orient="records",force_ascii=False,date_format='iso') # dataframe轉化為json格式 (force_ascii=False顯示中文編碼,date_format='iso'顯示ISO時間格式)
        msconn.close()
        return df1