京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python数据操作方法封装类实例
这篇文章主要介绍了Python数据操作方法封装类,结合具体实例形式分析了Python针对数据库的连接、执行sql语句、删除、关闭等操作技巧,需要的朋友可以参考下
工作中经常会用到数据的插叙、单条数据插入和批量数据插入,以下是本人封装的一个类,推荐给各位:
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:Eric.yue
import logging
import MySQLdb
class _MySQL(object):
def __init__(self,host, port, user, passwd, db):
self.conn = MySQLdb.connect(
host = host,
port = port,
user = user,
passwd = passwd,
db = db,
charset='utf8'
)
def get_cursor(self):
return self.conn.cursor()
def query(self, sql):
cursor = self.get_cursor()
try:
cursor.execute(sql, None)
result = cursor.fetchall()
except Exception, e:
logging.error("mysql query error: %s", e)
return None
finally:
cursor.close()
return result
def execute(self, sql, param=None):
cursor = self.get_cursor()
try:
cursor.execute(sql, param)
self.conn.commit()
affected_row = cursor.rowcount
except Exception, e:
logging.error("mysql execute error: %s", e)
return 0
finally:
cursor.close()
return affected_row
def executemany(self, sql, params=None):
cursor = self.get_cursor()
try:
cursor.executemany(sql, params)
self.conn.commit()
affected_rows = cursor.rowcount
except Exception, e:
logging.error("mysql executemany error: %s", e)
return 0
finally:
cursor.close()
return affected_rows
def close(self):
try:
self.conn.close()
except:
pass
def __del__(self):
self.close()
mysql = _MySQL('127.0.0.1', 3306, 'root', '123456', 'test')
def create_table():
table = """
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `watchdog`(
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
`name` varchar(100),
`price` int(11) NOT NULL DEFAULT 0
) ENGINE=InnoDB charset=utf8;
"""
print mysql.execute(table)
def insert_data():
params = [('dog_%d' % i, i) for i in xrange(12)]
sql = "INSERT INTO `watchdog`(`name`,`price`) VALUES(%s,%s);"
print mysql.executemany(sql, params)
if __name__ == '__main__':
create_table()
insert_data()
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
很多企业并不缺少指标,缺少的是让指标“串起来、动起来、用起来”的体系。零散指标像散落一地的珠子,指标体系则是那根把珠 ...
2026-09-18在电商行业精细化运营时代,流量红利逐步消退,粗放式投流、广撒网营销模式已无法适配市场竞争需求。依托用户点击、加购、收藏、 ...
2026-09-17在数据可视化与数据分析工作中,图表是将零散数据转化为直观业务规律的核心工具。不同图表拥有专属的数据逻辑与分析维度,能够从 ...
2026-09-17 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-09-17在企业数字化运营、业务流程管理与精细化管控体系中,流程运营是串联各项业务环节、保障工作落地、提升运转效率的核心载体。无论 ...
2026-09-16在数据分析与统计学研究中,卡方检验是分析分类变量关联性与差异性的重要方法,广泛应用于市场调研、行为统计、社会调查、商业数 ...
2026-09-16 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-09-16CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 用户增长核心分析框架,刻画用户从接触产品到自发推荐的全生命周期,五个递进环节构建 ...
2026-09-15在数字化营销与精细化用户运营时代,企业传统的广撒网式营销模式成本高、转化率低,已无法适配精准商业竞争需求。客户画像作为大 ...
2026-09-15 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-09-15在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09