如何使用python连接数据库，插入并查询数据

python32 ==> ORM(或者数据库接口) ==> 数据库数据库:PostgreSQL9、SQLite3等ORM:SQLAlchemy(需要安装数据库接口)数据库接口:psycopg2(PostgreSQL9)建议使用ORM样创建、修改、删除时只涉及python类对象无需写sql语句修改了数据表结构时对程序修改也方便些表间关系特别复杂也ORM直接写sql语句

select

bug_type,bug_severity,count(bug_type),ft_id

from

tm_bug

group

by

ft_id,bug_type,bug_severity

查找表

tm_bug

,字段1名称为(bug_type),字段2名称为(bug_severity),字段3名称为(ft_id),行数,,以为具有相同字段的ft_id,bug_type,bug_severity进行分组,

我只能帮你翻译一下这个

sql语句了,你其他我不知道不全

python数据处理numpy和pandas插件，可以使用pip命令进行安装，也可以用excel插件进行简单处理数据，图像显示一般用matplotion，也是一个插件,

import nump as np

import pandas as pd

进行引用

哎呀，你这样子提问题真的不好回答。你学过什么了？会哪些东西？做一个数据库相关的程序，大致过程就是下面这样子：

首先要连接到数据库，比如

Java

就是用

JDBC。

然后打开一个连接，Java

中就是一个

Connection。

创建一个查询，开始查询数据库

遍历查询的结果，这里就是你上面要做的，挨个赋值

最后一定要记住关闭查询和连接，释放资源。

在

Net，PHP，Python

也是类似的。

不过，在实际开发中，可不是这样了，不仅效率太低而且程序不好维护。

下面是用python进行数据分析的一般步骤：

一：数据抽取

从外部源数据中获取数据

保存为各种格式的文件、数据库等

使用Scrapy爬虫等技术

二：数据加载

从数据库、文件中提取数据，变成DataFrame对象

pandas库的文件读取方法

三：数据处理

数据准备：

对DataFrame对象（多个）进行组装、合并等 *** 作

pandas库的 *** 作

数据转化：

类型转化、分类（面元等）、异常值检测、过滤等

pandas库的 *** 作

数据聚合：

分组（分类）、函数处理、合并成新的对象

pandas库的 *** 作

四：数据可视化

将pandas的数据结构转化为图表的形式

matplotlib库

五：预测模型的创建和评估

数据挖掘的各种算法：

关联规则挖掘、回归分析、聚类、分类、时序挖掘、序列模式挖掘等

六：部署（得出结果）

从模型和评估中获得知识

知识的表示形式：规则、决策树、知识基、网络权值

更多技术请关注python视频教程。

#!/usr/bin/python

# -- coding: UTF-8 --

import MySQLdb

# 打开数据库连接

db = MySQLdbconnect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )

# 使用cursor()方法获取 *** 作游标

cursor = dbcursor()

# 使用execute方法执行SQL语句

cursorexecute("SELECT DATE_FORMAT(NOW(),'%Y-%m-%d')")

# 使用 fetchone() 方法获取一条数据

date_now = cursorfetchone()

print "Date now : %s " % date_now

# 关闭数据库连接

dbclose()

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