dbfile="db2.mdb"
try:
conn=pyodbc.connect('DRIVER={Microsoft Access Driver (*.mdb)}PWD=thepwdDBQ='+dbfile)
cur=conn.cursor()
cur.execute("select * from standard")
print cur.fetchone()
print dir(cur)
except pyodbc.Error,e:
print e[1]
except pyodbc.ProgrammingError,e:
print e[1]
#!/usr/bin/env python# -*- conding: utf-8 -*-
import pypyodbc
if __name__=="__main__":
str = 'Driver={Microsoft Access Driver (*.mdb)}DBQ=E:\\123.mdb'
conn = pypyodbc.win_connect_mdb(str)
#conn = pypyodbc.connect(str)
cur = conn.cursor()
cur.execute("SELECT * FROM catalog")
for row in cur.fetchall():
for field in row:
print field,
print ''
conn.commit()
cur.close()
conn.close()
设置索引字段。在开始提取数据前,先将member_id列设置为索引字段。然后开始提取数据。
按行提取信息。第一步是按行提取数据,例如提取某个用户的信息。
按列提取信息。第二步是按列提取数据,例如提取用户工作年限列的所有信息。
按行与列提取信息。第三步是按行和列提取信息,把前面两部的查询条件放在一起,查询特定用户的特定信息。
在前面的基础上继续增加条件,增加一行同时查询两个特定用户的贷款金额信息。
在前面的代码后增加sum函数,对结果进行求和。
除了增加行的查询条件以外,还可以增加列的查询条件。
多个列的查询也可以进行求和计算,在前面的代码后增加sum函数,对这个用户的贷款金额和年收入两个字段求和,并显示出结果。
提取特定日期的信息。数据提取中还有一种很常见的需求就是按日期维度对数据进行汇总和提取,如按月,季度的汇总数据提取和按特定时间段的数据提取等等。
设置索引字段。首先将索引字段改为数据表中的日期字段,这里将issue_d设置为数据表的索引字段。按日期进行查询和数据提取。
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
评论列表(0条)