婷婷综合国产,91蜜桃婷婷狠狠久久综合9色 ,九九九九九精品,国产综合av

主頁 > 知識庫 > python之cur.fetchall與cur.fetchone提取數據并統計處理操作

python之cur.fetchall與cur.fetchone提取數據并統計處理操作

熱門標簽:電話外呼系統招商代理 看懂地圖標注方法 打印谷歌地圖標注 佛山通用400電話申請 電話機器人貸款詐騙 淮安呼叫中心外呼系統如何 京華圖書館地圖標注 廣東旅游地圖標注 蘇州人工外呼系統軟件

數據庫中有一字段type_code,有中文類型和中文類型編碼,現在對type_code字段的數據進行統計處理,編碼對應的字典如下:

{'ys4ng35toofdviy9ce0pn1uxw2x7trjb':'娛樂',
        'vekgqjtw3ax20udsniycjv1hdsa7t4oz':'經濟',
        'vjzy0fobzgxkcnlbrsduhp47f8pxcoaj':'軍事',
        'uamwbfqlxo7bu0warx6vkhefigkhtoz3':'政治',
        'lyr1hbrnmg9qzvwuzlk5fas7v628jiqx':'文化',
        }

其中數據庫的32位隨機編碼生成程序如下:

string.ascii_letters 對應字母(包括大小寫), string.digits(對應數字) ,string.punctuation(對應特殊字符)

import string
import random
def get_code():
    return ''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits + string.punctuation, 32))
print(get_code())
 
def get_code1():
    return ''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, 32))
testresult= get_code1()
print(testresult.lower())
print(type(testresult))

結果:

)@+t37/b|UQ[K;!spj(>%r9"PokwTe=
igwle98kgqtcprke7byvq12xnhucmz4v
class 'str'>

cur.fetchall:

import pymysql
import pandas as pd 
conn = pymysql.Connect(host="127.0.0.1",port=3306,user="root",password="123456",charset="utf8",db="sql_prac")
cur = conn.cursor()
print("連接成功")
sql = "SELECT type_code,count(1) as num FROM test GROUP BY type_code ORDER BY num desc"
cur.execute(sql)
res = cur.fetchall()
print(res)
(('ys4ng35toofdviy9ce0pn1uxw2x7trjb', 8), ('vekgqjtw3ax20udsniycjv1hdsa7t4oz', 5), ('vjzy0fobzgxkcnlbrsduhp47f8pxcoaj', 3), ('uamwbfqlxo7bu0warx6vkhefigkhtoz3', 3), ('娛樂', 2), ('lyr1hbrnmg9qzvwuzlk5fas7v628jiqx', 1), ('政治', 1), ('經濟', 1), ('軍事', 1), ('文化', 1))
res = pd.DataFrame(list(res), columns=['name','value'])
print(res)

dicts = {'ys4ng35toofdviy9ce0pn1uxw2x7trjb':'娛樂',
        'vekgqjtw3ax20udsniycjv1hdsa7t4oz':'經濟',
        'vjzy0fobzgxkcnlbrsduhp47f8pxcoaj':'軍事',
        'uamwbfqlxo7bu0warx6vkhefigkhtoz3':'政治',
        'lyr1hbrnmg9qzvwuzlk5fas7v628jiqx':'文化',
        }
res['name'] = res['name'].map(lambda x:dicts[x] if x in dicts else x)
print(res)
  name  value
0   娛樂      8
1   經濟      5
2   軍事      3
3   政治      3
4   娛樂      2
5   文化      1
6   政治      1
7   經濟      1
8   軍事      1
9   文化      1
#分組統計
result = res.groupby(['name']).sum().reset_index()
print(result)
 name  value
0   軍事      4
1   娛樂     10
2   政治      4
3   文化      2
4   經濟      6
#排序
result = result.sort_values(['value'], ascending=False)
 name  value
1   娛樂     10
4   經濟      6
0   軍事      4
2   政治      4
3   文化      2
#輸出為list,前端需要的數據格式
data_dict = result.to_dict(orient='records')
print(data_dict)
[{'name': '娛樂', 'value': 10}, {'name': '經濟', 'value': 6}, {'name': '軍事', 'value': 4}, {'name': '政治', 'value': 4}, {'name': '文化', 'value': 2}]

cur.fetchone

先測試SQL:

代碼:

import pymysql
import pandas as pd
conn = pymysql.Connect(host="127.0.0.1",port=3306,user="root",password="123456",charset="utf8",db="sql_prac")
cur = conn.cursor()
print("連接成功")
sql = "select count(case when type_code in ('ys4ng35toofdviy9ce0pn1uxw2x7trjb','娛樂') then 1 end) 娛樂," \

      "count(case when type_code in ('vekgqjtw3ax20udsniycjv1hdsa7t4oz','經濟') then 1 end) 經濟," \

      "count(case when type_code in ('vjzy0fobzgxkcnlbrsduhp47f8pxcoaj','軍事') then 1 end) 軍事," \

      "count(case when type_code in ('uamwbfqlxo7bu0warx6vkhefigkhtoz3' ,'政治') then 1 end) 政治," \

      "count(case when type_code in ('lyr1hbrnmg9qzvwuzlk5fas7v628jiqx','文化') then 1 end) 文化 from test"
cur.execute(sql)
res = cur.fetchone()
print(res)

返回結果為元組:

(10, 6, 4, 4, 2)
data = [
                {"name": "娛樂", "value": res[0]},
                {"name": "經濟", "value": res[1]},
                {"name": "軍事", "value": res[2]},
                {"name": "政治", "value": res[3]},
                {"name": "文化", "value": res[4]}
]
result = sorted(data, key=lambda x: x['value'], reverse=True)
print(result)

結果和 cur.fetchall返回的結果經過處理后,結果是一樣的:

[{'name': '娛樂', 'value': 10}, {'name': '經濟', 'value': 6}, {'name': '軍事', 'value': 4}, {'name': '政治', 'value': 4}, {'name': '文化', 'value': 2}]

補充:今天做測試,用django.db 的connection來執行一個非常簡單的查詢語句:

sql_str = 'select col_1 from table_1 where criteria = 1'
cursor = connection.cursor()
cursor.execute(sql_str)
fetchall = cursor.fetchall()

fetchall的值是這樣的:

(('101',), ('102',), ('103',),('104',))

上網搜索了一下資料:

首先fetchone()函數它的返回值是單個的元組,也就是一行記錄,如果沒有結果,那就會返回null

其次是fetchall()函數,它的返回值是多個元組,即返回多個行記錄,如果沒有結果,返回的是()

舉個例子:cursor是我們連接數據庫的實例

fetchone()的使用:

cursor.execute(select username,password,nickname from user where id='%s'  %(input)

result=cursor.fetchone(); 此時我們可以通過result[0],result[1],result[2]得到username,password,nickname

fetchall()的使用:

cursor.execute(select * from user)

result=cursor.fetchall();此時select得到的可能是多行記錄,那么我們通過fetchall得到的就是多行記錄,是一個二維元組

((username1,password1,nickname1),(username2,password2,nickname2),(username3,password3,nickname))

以上為個人經驗,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教。

您可能感興趣的文章:
  • Python 統計數據集標簽的類別及數目操作
  • Python統計可散列的對象之容器Counter詳解
  • Python 統計列表中重復元素的個數并返回其索引值的實現方法
  • Python實戰之單詞打卡統計
  • python自動統計zabbix系統監控覆蓋率的示例代碼
  • python 統計代碼耗時的幾種方法分享
  • Python統計列表元素出現次數的方法示例
  • python統計RGB圖片某像素的個數案例
  • Python jieba 中文分詞與詞頻統計的操作
  • 利用Python3實現統計大量單詞中各字母出現的次數和頻率的方法
  • 使用Python 統計文件夾內所有pdf頁數的小工具
  • python 統計list中各個元素出現的次數的幾種方法
  • python調用百度AI接口實現人流量統計
  • Python代碼覆蓋率統計工具coverage.py用法詳解
  • python 爬蟲基本使用——統計杭電oj題目正確率并排序
  • 利用python匯總統計多張Excel
  • python統計mysql數據量變化并調用接口告警的示例代碼
  • 用python實現監控視頻人數統計

標簽:衡水 湖州 呼和浩特 畢節 江蘇 中山 駐馬店 股票

巨人網絡通訊聲明:本文標題《python之cur.fetchall與cur.fetchone提取數據并統計處理操作》,本文關鍵詞  python,之,cur.fetchall,與,cur.fetchone,;如發現本文內容存在版權問題,煩請提供相關信息告之我們,我們將及時溝通與處理。本站內容系統采集于網絡,涉及言論、版權與本站無關。
  • 相關文章
  • 下面列出與本文章《python之cur.fetchall與cur.fetchone提取數據并統計處理操作》相關的同類信息!
  • 本頁收集關于python之cur.fetchall與cur.fetchone提取數據并統計處理操作的相關信息資訊供網民參考!
  • 推薦文章
    婷婷综合国产,91蜜桃婷婷狠狠久久综合9色 ,九九九九九精品,国产综合av
    狠狠色丁香久久婷婷综合_中| 久久九九国产精品| 久热成人在线视频| 国产91精品精华液一区二区三区 | 中文字幕中文在线不卡住| 亚洲综合偷拍欧美一区色| 韩国欧美国产1区| 69久久99精品久久久久婷婷| 国产欧美日韩中文久久| 亚洲图片欧美综合| 欧洲日韩一区二区三区| 久久久另类综合| 国产做a爰片久久毛片| 成人黄色av电影| 欧美国产1区2区| 国产福利一区二区三区| 欧美变态tickling挠脚心| 亚洲妇女屁股眼交7| 中文字幕高清不卡| 久久成人av少妇免费| 日韩欧美高清dvd碟片| 99re这里只有精品视频首页| 蜜桃av一区二区在线观看| 性欧美大战久久久久久久久| 亚洲一区二区三区国产| 裸体一区二区三区| 国产91精品一区二区麻豆网站| 国产麻豆日韩欧美久久| 色婷婷香蕉在线一区二区| 欧美日韩国产高清一区二区三区| 欧美日韩国产精选| 欧美不卡一二三| 亚洲午夜一区二区| 欧美mv和日韩mv国产网站| 偷拍亚洲欧洲综合| 亚洲免费成人av| 大白屁股一区二区视频| 日本vs亚洲vs韩国一区三区二区| 一区二区三区不卡在线观看| 亚洲最新视频在线观看| 色综合天天综合在线视频| 久久久久久久久久久久久女国产乱| 在线免费观看日本一区| 国产高清久久久| 免费黄网站欧美| 亚洲小说欧美激情另类| 欧美国产精品劲爆| 欧美xxxxx裸体时装秀| 色婷婷国产精品久久包臀| 久久国产精品免费| 伊人色综合久久天天| 久久久久久免费| 国产高清无密码一区二区三区| 日本欧美一区二区| 国产高清亚洲一区| 欧洲亚洲精品在线| 粉嫩av亚洲一区二区图片| 精品久久一二三区| 日韩一级完整毛片| 欧美麻豆精品久久久久久| 色综合久久久久综合体| 国产91精品一区二区麻豆亚洲| 久久99精品久久久久婷婷| 日韩极品在线观看| 亚洲天天做日日做天天谢日日欢| 精品伦理精品一区| 精品国产凹凸成av人网站| 欧美浪妇xxxx高跟鞋交| 在线欧美日韩国产| 色婷婷国产精品| 91精品福利在线| 一二三区精品视频| 亚洲欧美国产高清| 国产精品一色哟哟哟| 欧美日韩小视频| 国产成人福利片| 亚洲制服欧美中文字幕中文字幕| 亚洲色图20p| 亚洲综合av网| 亚洲成精国产精品女| 亚洲国产视频直播| 日日骚欧美日韩| 蜜桃视频一区二区三区在线观看| 蜜桃久久av一区| 精品在线亚洲视频| 国内精品伊人久久久久av影院| 国产一区二区三区观看| 国产98色在线|日韩| 99久久综合精品| 亚洲va天堂va国产va久| 日韩—二三区免费观看av| 欧美亚洲国产一区二区三区va| 国产精品免费视频网站| 精品久久久久99| 欧美喷潮久久久xxxxx| 欧美成人官网二区| 久久精品亚洲国产奇米99| ...av二区三区久久精品| 日韩中文字幕一区二区三区| 精东粉嫩av免费一区二区三区| 成人av手机在线观看| 欧美三级蜜桃2在线观看| 欧美美女激情18p| 国产视频亚洲色图| 亚洲v精品v日韩v欧美v专区| 国v精品久久久网| 色婷婷一区二区三区四区| 日韩精品中文字幕在线一区| 欧美丝袜自拍制服另类| 久久美女艺术照精彩视频福利播放| 精品无码三级在线观看视频| 欧美精品一区二区三区蜜桃视频 | 91精品国产色综合久久不卡电影| av一区二区三区在线| 欧美精品日日鲁夜夜添| 国产精品三级在线观看| 亚洲二区视频在线| av成人老司机| 久久视频一区二区| 亚洲成人自拍一区| 91首页免费视频| 国产偷国产偷精品高清尤物| 日韩黄色片在线观看| 波多野结衣中文字幕一区二区三区| 91麻豆精品久久久久蜜臀| 欧美一三区三区四区免费在线看| 一区二区三区国产精华| 日韩亚洲欧美成人一区| 国产成人av福利| 亚洲日本免费电影| 欧美一区二视频| 成人一级视频在线观看| 亚洲欧美国产三级| 精品国产麻豆免费人成网站| www.在线欧美| 蜜桃av一区二区在线观看| 欧美国产精品专区| 欧美视频一区二区在线观看| 美腿丝袜在线亚洲一区 | 欧美男男青年gay1069videost| 日韩1区2区3区| 国产精品亲子伦对白| 在线观看91精品国产麻豆| 粉嫩嫩av羞羞动漫久久久| 日韩在线a电影| 国产嫩草影院久久久久| 欧美日韩一级视频| 国产激情一区二区三区| 日韩二区三区四区| 一区二区理论电影在线观看| 精品福利二区三区| 欧美性淫爽ww久久久久无| 福利电影一区二区| 亚洲午夜久久久久中文字幕久| 久久久国产综合精品女国产盗摄| 欧美写真视频网站| 色诱视频网站一区| 懂色一区二区三区免费观看| 日韩va欧美va亚洲va久久| 亚洲精品一区二区三区福利| 国产成人精品三级| 最新成人av在线| 欧美日韩精品高清| 精品一区二区三区视频在线观看| 精品av综合导航| av成人老司机| 秋霞影院一区二区| 久久精品亚洲精品国产欧美kt∨ | 欧美军同video69gay| 久久精品国产第一区二区三区 | 在线电影欧美成精品| 久久精品999| 亚洲女同一区二区| 日韩一区二区三区在线| 成人久久久精品乱码一区二区三区| 亚洲美女免费在线| 日韩精品中午字幕| 91污片在线观看| 精品在线免费视频| 亚洲视频一区二区免费在线观看| 欧美日韩国产另类一区| 国产suv精品一区二区883| 亚洲成av人综合在线观看| 久久久综合视频| 欧美久久久久久蜜桃| 成人午夜免费av| 免费在线看成人av| 一区二区三区美女| 国产日韩成人精品| 日韩免费观看2025年上映的电影| 91视频你懂的| 国产成人在线免费| 日韩成人精品在线观看| 亚洲精品乱码久久久久久久久| 欧美精品一区二区三区在线播放| 欧美性猛交xxxx乱大交退制版| 成人黄色软件下载| 国产高清不卡一区| 韩国视频一区二区| 婷婷一区二区三区|