数据库间如何自动拿数据

详情如下：

1、连接数据库，不同数据库python有对应的第三方库，用账号密码ip地址直接连接。

2、执行sql语句，可以用pandas里面的read_sql_query，也可以用数据库第三方库的fetchall。

3、获取结果，read_sql_query直接出来带列名的DataFrame，但fetchall这种还要另外处理成DataFrame，还有其他数据处理的，在这一步加上就是了。

4、保存结果，pandas里面有一个to_pickle的函数，可以把数据序列化保存在本地文件，需要用到的时候再read_pickle反序列拿出来用，比不停地执行sql要方便。

5、将以上四步所有的 *** 作代码封装成函数，作为scheduler的其中一个作业，设置执行周期和执行时间，到点就会自动获取数据保存在本地文件了

Python可以使用文本分析和统计方法来进行文献分析。以下是Python进行文献分析的一些方法：

1 使用Python的自然语言处理(NLP)库，如NLTK或spaCy，来对文献进行分词、命名实体识别、词性标注等 *** 作，以便对文献进行语言统计分析。

2 可以使用Python的Pandas库来对文献进行数据处理和分析，将文献数据导入Pandas DataFrame中，并对其进行数据清洗、统计分析、可视化等 *** 作。

3 使用Python的网络爬虫库，如Requests和BeautifulSoup，来爬取在线文献数据库或社交媒体平台上的相关文章，并通过数据挖掘和机器学习算法来发现其中的相关性和趋势。

4 通过使用Python的数据可视化库，如Matplotlib和Seaborn，来将分析结果可视化，便于更好地理解大量数据和引领后续工作。

总之，Python提供了灵活和强大的工具集，结合适当的文献分析领域知识，可以快速、便捷地完成文献分析任务。

举例来说，一个研究人员想对某个领域的文献进行分析，探究其中的研究重点、热点和趋势。首先，研究人员需要获得相关的文献数据，可以通过在线文献数据库或者社交媒体平台来获得。

接下来，研究人员可以使用Python的网络爬虫库，如Requests和BeautifulSoup，来爬取这些数据，并将其存储到Pandas DataFrame中进行清洗和分析。例如，可以对文献进行分词、命名实体识别等 *** 作，以便发现其中的热点和重点。

然后，研究人员可以使用Python的数据可视化库，如Matplotlib和Seaborn，来将分析结果可视化，例如使用词云图、词频图、关联图等方式展示文献中的关键词、主题和相关性，以便更好地理解和表达分析结果。

通过以上的Python工具和方法，研究人员可以对大量文献数据进行深度挖掘和分析，在较短时间内获得比较完整和准确的结果，提升研究效率和成果。

在数据分析领域，最热门的莫过于Python和R语言，此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了，你的数据根本不够大》指出：只有在超过5TB数据量的规模下，Hadoop才是一个合理的技术选择。

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