存储数据的几种方式:
1.JSON文件的存储:是一种轻量级的数据交换格式,它是基于ECMAScript的一个子集,在python中分别以list和dict组成 <<<<<<<<返回的是一个字典常用于数据解析>>>>>>>>>
json模块提供的四个功能: s = "{'name':'张三'}" --->>>json数据
1.json.dumps(obj,ensure_ascii = False(指:不要再随意转换十六进制了就输出中文)) ---->>>实现python类型转化为json字符串,返回一个str对象,把一个python对象编码转换成json对象
2.json.loads() ---->>>把json格式字符串解码转化成python对象,从json到python的类型转化
3.json.dump() ----->>>将python内置类型序列化为json对象后写入文件
4.json.load() ----->>>读取文件中json形式的字符串转化成python对象
2.CSV文件的存储:是一种以.csv结尾的文件(针对于Excel文件来说)
1.所有的值都是字符串
向csv文件中写入数据:
1.引入csv模块 import csv
2.使用我open()函数创建csv文件 with open("student.csv","a+",newline='') as file:
3.借助csv.writer()创建writer对象 writer = csv.writer(file)
4.调用writer对象的writerow()方法写入一行数据 writer.writerow([])
5.调用writer对象的writerows()方法写入多行数据 lst = [
[]
[]
]
writer.writerows(lst)
从csv文件读取数据:
1.引入csv模块 import csv
2.使用open()函数打开csv文件 with open("student.csv","r",newline='') as file:
3.借助csv.read()创建reader对象 reader = csv.reader(file)
4.读到的每一行都是一个列表 for row in reader:
print(row)
3.Excel表格存储数据:以 .xlsx 结尾的文件称为Excel文件,也称为一个工作簿(包含n多个sheet表格),每一个格子称为单元格 -->>import openpyxl
向Excel中写入数据:1.创建工作簿对象 openpyxl.Workbook()
2.获取活动工作表对象 wb.active
3.获取单元格 sheet[单元格名称('A1')]
4.向单元格中写入数据 cell.value = 值
5.向Excel中写入一行数据 sheet.append(列表)
6.保存Excel文件 wb.save()
从Excel中读取数据:1.加载工作簿对象 openpyxl.load_workbook(文件名)
2.获取活动工作表对象 wb.active
3.获取单元格 sheet[单元格名称]
4.获取单元格的值 cell.value
5.获取一系列格子 sheet['A'],sheet[3],sheet['A:C']
6.获取整个表格的所有行 sheet.rows
4.MySQL数据库存储数据:
MySQL(数据库管理系统)的数据类型:1.数值类型:int (4个字节) float (4个字节) integer (与int同义词) double (8个字节)
2.字符串类型: char (固定长度字符串) varchar (可变长度字符串)
3.日期/时间类型: Date:YYY-MM-DD Datetime:YYYY-MM-DD HH:MM:SS Time: HH:MM:SS
SQL(结构化查询语言)语言包含4个部分:1.数据定义语言 (如 create(创建),drop(删除),alter(修改)等语句) ----->>>针对数据库或表
2.数据查询语言 (select语句)
3.数据操纵语句 (insert(新增),delete(删除),update(修改)语句) ---->>>针对表中的数据
4.数据控制语句 (如 grant(赋予权限),revoke(回收权限),commit(提交事务),rollback(回滚事务)等语句)
SQL数据库名:database
表名: table
行: row
列: column
索引: index
主键(不允许重复 可设置auto_increment表示自动增长) : primary key
SQL定义语言:1.创建数据库--->>> create database 数据库名
2.显示所有数据库--->>> show databases
3.使用指定数据库--->>> use 数据库名
4.删除表---->>> drop table 表名
5.删除数据库---->>> drop database 数据库名
6.修改表结构: a.增加列---->>> alter table 表名 add 列名 数据类型(长度)
b.修改列的数据类型--->>> alter table 表名 modify 数据类型(长度)
c.修改列的名称--->>> alter table 表名 change 原列名 新列名 数据类型(长度)
d.删除列--->>> alter table 表名 drop 列名
SQL数据操纵语言:1.向表中插入数据---->>> insert into 表名 [(字段列表)] values (值列表)
2.修改表中数据----->>> update 表名 set 字段1=值1,字段2=值2 [where]
3.删除表中的数据----->>> delete from 表名 [where]
SQL数据查询语言:1.单表查询--->>> select ... from 表名 [where] ... [group by] ... [having]...[order by(排序) asc/desc]
2.模糊查询--->>> 只能与字符型一起使用的like关键字,区间范围的 between...and...在给定的值中进行选择的 in
3.分组函数 count() sum() avg() max()
SQL数据表连接查询(查询来源与两张表):select...from 表1 inner join 表2 on 链接条件 ..[where]...
select...from 表1 left/right join 表2 on 链接条件 ..[where]...
python与MySQL进行交互:
常用操作:插入数据: insert
查询数据: select
更新数据: update
创建数据库链接: connect(host,user,passwd,database)
5.MongoDB(存储数据)属于NOSQL,使用c++开发的,它是一种基于分布式文件存储的开源数据库系统,将数据存储为一个文档,数据结构由键值(key-value)对形成的
MongoDB文档类似于JSON对象,字段值可以包含其他文档,数组及文档数组
MongDB数据库叫:database
表名:collection
行: document or BSON document
列: field
自动添加的数(不允许重复): _id(auto set)
MongoDB数据类型: 1.Object ID:
a.每个文档(行)都有一个属性,为 _id,保证每个文档的唯一性
b.可以自己去设置_id插入文档,如果没有提供,那么MongoDB为每个文档提供一个独特的_id,类型为objectID
c.objectID是一个12字节的十六进制数(前4个字节为当前时间戳,接下来3个字节是机器ID,接下来的2个字节中是MongoDB的服务进程id,最后三个字节是简单的增量值)
2.String类型:(字符串,最常用,必须是有效的utf-8)
3.Boolean: (存储一个布尔值,True/False)
4.Integer:(整数可以是32位或64位,这取决于服务器)
5.Double:(存储浮点数)
6.Arrays:(数组或列表,多个值存储到一个键)
7.Object:(用于嵌入式的文档,即一个值为一个文档)
8.Null:(存储Null值)
9.Timestamp:(时间戳)
10.Date:(存储当前日期或时间的UNIX时间格式)
MongoDB最基本命令:
show databases; (查看已有数据库)
use dataname; (选择数据库)
show tables; (查看已有表(集合))
show collections; (查看已有表(集合))
db.createCollection('表名') (建表(集合))
db.集合名.drop() (删除集合)
db.dropDatabase() (删除库)
MongoDB的增 删 改操作:
db.集合名.insert(document) (数据的添加)
db.集合名.save(document) (如果存在就更新,不存在就添加)
db.集合名.update(query,update,multi) (query:查询条件,类似于sql语句update中的where部分
update:修改操作符,类似于sql语句update的set部分
multi:可选,默认是false,表示只修改找到的第一条记录,值为true表示把满足条件的文档全部修改)
db.集合名.remove(query) (删除数据,query为删除条件)
MongoDB的查询操作:
db.集合名.find({条件文档}) (查找所有的匹配数据)
db.集合名.findOne({条件文档}) (只返回匹配的第一个数据)
db.集合名.find().limit(number) (用于读取指定数量的文档)
db.集合名.find().limit(number).skip(number) (用于跳过指定数量的文档查询指定数量的文档)
db.集合名.find().sort({age:1/-1}) (参数为1为升序 参数为-1为降序)
db.集合名.find({条件}).count() (用于统计·结果·集中文档条数)
db.集合名.distinct('age') (对年龄进行去重)
db.集合名.find({'age':{$exists:true/false}}) (查询年龄存在/不存在的数据)
MongoDB中的比较符号:
db.student.find({'age':{'$eq':20}}) ---->>>年龄等于20
{'age':{'$lt':20}} ---->>>年龄小于20
{'age':{'$gt':20}} ---->>>年龄大于20
{'age':{'$lte':20}} ---->>>年龄小于等于20
{'age':{'$gte':20}} ---->>>年龄大于等于20
{'age':{'$ne':20}} ---->>>年龄不等于20
{'age':{'$in':[20,30]}} ---->>>年龄在20-30范围内 包括20和30
{'age':{'$nin':[20,30]}} ---->>>年龄不在20-30范围内
{'$or':[{'age':20},{'name':'张三'}]} ---->>>查询年龄是20的和查询名字是张三的数据
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python与MongoDB的交互操作:
1.导入 import pymongo
2.链接客户端 client = pymongo.MongoClient('localhost',27017)
3.获取要操作的数据库 db = client.数据库名 或 client['数据库名']
4.获取集合 collection = db.集合名 或 collection = db['集合名
']
对MongoDB中的数据进行操作:
1.添加数据: s1={'name':'张三','age':26}
s2=[{},{},{},{},{}]
collection.insert_one(s1) ---->>>向集合中添加s1数据
collection.insert_many([{},{}]/s2)
2.更新数据: collection.update_one({'name':'张三'},{'$set':{'age':12}}) --->>>($set用于保存其他数据)
collection.update_many({'name':'张三'},{'$set':{'age':12}}) --->>>(将所有名字是张三的人的年龄设置为12)
3.删除数据: collection.delete_one({'name':'张三'})
collection.delete_many({'age':{'$gte':20}})
4.查询数据: collection.find() (查询全部 也可以设定查询条件 collection.find({'name':'张三'}))
collection.find_one()
collection.find({'name':{'$regex':'.*三.*'}}) --->>>查询姓名中包含 二 的数据(.*三 属于正则表达式 表示三前面是任意字符任意长度)
5.对查询结果进行排序操作:
collection.find().sort('age',pymongo.ASCENDING) ---->>>升序排列 (返回的是一个列表，可以进行遍历显示能好看点)
collection.find().sort('age',pymongo.DESCENDING) ----->>>降序排列
collection.find().sort('age',pymongo.ASCENDING).limit(3) --->>>显示升序排列后前三条数据
collection.find().sort('age',pymongo.ASCENDING).skip(3).limit(3) --->>>查询升序排列后跳过前三条数据再查询之后三条数据本文章为转载内容，我们尊重原作者对文章享有的著作权。如有内容错误或侵权问题，欢迎原作者联系我们进行内容更正或删除文章。
