pythonexecute函數

A. python怎麼處理mysql dmp文件

在Windows平台上安裝mysql模塊用於Python開發

用python連接mysql的時候，需要用的安裝版本，源碼版本容易有錯誤提示。下邊是打包了32與64版本。
MySQL-python-1.2.3.win32-py2.7.exe
MySQL-python-1.2.3.win-amd64-py2.7.exe
實例 1、取得 MYSQL 的版本

# -*- coding: UTF-8 -*-
#安裝 MYSQL DB for python
import MySQLdb as mdb
con = None
try:
#連接 mysql 的方法： connect('ip','user','password','dbname')
con = mdb.connect('localhost', 'root','root', 'test');

#所有的查詢，都在連接 con 的一個模塊 cursor 上面運行的
cur = con.cursor()

#執行一個查詢
cur.execute("SELECT VERSION()")
#取得上個查詢的結果，是單個結果

data = cur.fetchone()
print "Database version : %s " % data
finally:
if con:
#無論如何，連接記得關閉
con.close()

實例 2、創建一個表並且插入數據

import MySQLdb as mdb
import sys

#將 con 設定為全局連接
con = mdb.connect('localhost', 'root', 'root', 'test');
with con:

#獲取連接的 cursor，只有獲取了 cursor，我們才能進行各種操作
cur = con.cursor()

#創建一個數據表 writers(id,name)
cur.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS
Writers(Id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, Name VARCHAR(25))")

#以下插入了 5 條數據
cur.execute("INSERT INTO Writers(Name) VALUES('Jack London')")
cur.execute("INSERT INTO Writers(Name) VALUES('Honore de Balzac')")
cur.execute("INSERT INTO Writers(Name) VALUES('Lion Feuchtwanger')")
cur.execute("INSERT INTO Writers(Name) VALUES('Emile Zola')")
cur.execute("INSERT INTO Writers(Name) VALUES('Truman Capote')")

實例 3、 python 使用 slect 獲取 mysql 的數據並遍歷

import MySQLdb as mdb
import sys

#連接 mysql，獲取連接的對象
con = mdb.connect('localhost', 'root', 'root', 'test');
with con:

#仍然是，第一步要獲取連接的 cursor 對象，用於執行查詢
cur = con.cursor()

#類似於其他語言的 query 函數， execute 是 python 中的執行查詢函數
cur.execute("SELECT * FROM Writers")

#使用 fetchall 函數，將結果集（多維元組）存入 rows 裡面
rows = cur.fetchall()

#依次遍歷結果集，發現每個元素，就是表中的一條記錄，用一個元組來顯示
for row in rows:
print row

運行結果：

(1L, 『Jack London')
(2L, 『Honore de Balzac')
(3L, 『Lion Feuchtwanger')
(4L, 『Emile Zola')
(5L, 『Truman Capote')
上面的代碼，用來將所有的結果取出，不過列印的時候是每行一個元祖列印，現在我們使用方法，取出其中的單個數據：

import MySQLdb as mdb
import sys

#獲取 mysql 的鏈接對象
con = mdb.connect('localhost', 'root', 'root', 'test');
with con:
#獲取執行查詢的對象
cur = con.cursor()
#執行那個查詢，這里用的是 select 語句
cur.execute("SELECT * FROM Writers")
#使用 cur.rowcount 獲取結果集的條數
numrows = int(cur.rowcount)
#循環 numrows 次，每次取出一行數據
for i in range(numrows):
#每次取出一行，放到 row 中，這是一個元組(id,name)
row = cur.fetchone()
#直接輸出兩個元素
print row[0], row[1]

運行結果：

1 Jack London
2 Honore de Balzac
3 Lion Feuchtwanger
4 Emile Zola
5 Truman Capote
實例 4、使用字典 cursor 取得結果集（可以使用表欄位名字訪問值）

import MySQLdb as mdb
import sys
#獲得 mysql 查詢的鏈接對象
con = mdb.connect('localhost', 'root', 'root', 'test')
with con:
#獲取連接上的字典 cursor，注意獲取的方法，
#每一個 cursor 其實都是 cursor 的子類
cur = con.cursor(mdb.cursors.DictCursor)
#執行語句不變
cur.execute("SELECT * FROM Writers")
#獲取數據方法不變
rows = cur.fetchall()
#遍歷數據也不變（比上一個更直接一點）
for row in rows:
#這里，可以使用鍵值對的方法，由鍵名字來獲取數據
print "%s %s" % (row["Id"], row["Name"])

實例 5、獲取單個表的欄位名和信息的方法

import MySQLdb as mdb
import sys
#獲取資料庫的鏈接對象
con = mdb.connect('localhost', 'root', 'root', 'test')
with con:
#獲取普通的查詢 cursor
cur = con.cursor()
cur.execute("SELECT * FROM Writers")
rows = cur.fetchall()
#獲取連接對象的描述信息
desc = cur.description
print 'cur.description:',desc
#列印表頭，就是欄位名字
print "%s %3s" % (desc[0][0], desc[1][0])
for row in rows:
#列印結果
print "%2s %3s" % row

運行結果：

cur.description: ((『Id', 3, 1, 11, 11, 0, 0), (『Name', 253, 17, 25, 25, 0, 1))
Id Name
1 Jack London
2 Honore de Balzac
3 Lion Feuchtwanger
4 Emile Zola
5 Truman Capote
實例 6、使用 Prepared statements 執行查詢（更安全方便）

import MySQLdb as mdb
import sys

con = mdb.connect('localhost', 'root', 'root', 'test')
with con:
cur = con.cursor()
#我們看到，這里可以通過寫一個可以組裝的 sql 語句來進行
cur.execute("UPDATE Writers SET Name = %s WHERE Id = %s",
("Guy de Maupasant", "4"))
#使用 cur.rowcount 獲取影響了多少行
print "Number of rows updated: %d" % cur.rowcount

結果：
Number of rows updated: 1

實例 7、把圖片用二進制存入 MYSQL

有人喜歡把圖片存入 MYSQL（這種做法貌似很少吧），我看大部分的程序，圖片都是存放在伺服器上的文件，資料庫中存的只是圖片的地址而已，不過 MYSQL 是支持把圖片存入資料庫的，也相應的有一個專門的欄位 BLOB (Binary Large Object)，即較大的二進制對象欄位，請看如下程序，注意測試圖片自己隨便找一個，地址要正確：
首先，在資料庫中創建一個表，用於存放圖片：

復制代碼代碼如下:

CREATE TABLE Images(Id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, Data MEDIUMBLOB);

然後運行如下 PYTHON 代碼進行：

import MySQLdb as mdb
import sys

try:
#用讀文件模式打開圖片
fin = open("../web.jpg")
#將文本讀入 img 對象中
img = fin.read()
#關閉文件
fin.close()
except IOError, e:
#如果出錯，列印錯誤信息
print "Error %d: %s" % (e.args[0],e.args[1])
sys.exit(1)
try:
#鏈接 mysql，獲取對象
conn = mdb.connect(host='localhost',user='root',passwd='root',
db='test')
#獲取執行 cursor
cursor = conn.cursor()
#直接將數據作為字元串，插入資料庫
cursor.execute("INSERT INTO Images SET Data='%s'" %
mdb.escape_string(img))
#提交數據
conn.commit()
#提交之後，再關閉 cursor 和鏈接
cursor.close()
conn.close()
except mdb.Error, e:
#若出現異常，列印信息
print "Error %d: %s" % (e.args[0],e.args[1])
sys.exit(1)

實例 8、從資料庫中把圖片讀出來

import MySQLdb as mdb
import sys

try:
#連接 mysql，獲取連接的對象
conn = mdb.connect('localhost', 'root', 'root', 'test');
cursor = conn.cursor()
#執行查詢該圖片欄位的 SQL
cursor.execute("SELECT Data FROM Images LIMIT 1")
#使用二進制寫文件的方法，打開一個圖片文件，若不存在則自動創建
fout = open('image.png','wb')
#直接將數據如文件
fout.write(cursor.fetchone()[0])
#關閉寫入的文件
fout.close()
#釋放查詢數據的資源
cursor.close()
conn.close()
except IOError, e:
#捕獲 IO 的異常 ，主要是文件寫入會發生錯誤
print "Error %d: %s" % (e.args[0],e.args[1])
sys.exit(1)

實例 9、使用 Transaction 即事務（手動提交，自動回滾）

import MySQLdb as mdb
import sys

try:
#連接 mysql，獲取連接的對象
conn = mdb.connect('localhost', 'root', 'root', 'test');
cursor = conn.cursor()
#如果某個資料庫支持事務，會自動開啟
#這里用的是 MYSQL，所以會自動開啟事務（若是 MYISM 引擎則不會）
cursor.execute("UPDATE Writers SET Name = %s WHERE Id = %s",
("Leo Tolstoy", "1"))
cursor.execute("UPDATE Writers SET Name = %s WHERE Id = %s",
("Boris Pasternak", "2"))
cursor.execute("UPDATE Writer SET Name = %s WHERE Id = %s",
("Leonid Leonov", "3"))
#事務的特性 1、原子性的手動提交
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()
except mdb.Error, e:
#如果出現了錯誤，那麼可以回滾，就是上面的三條語句要麼執行，要麼都不執行
conn.rollback()
print "Error %d: %s" % (e.args[0],e.args[1])

結果：
1、因為不存在 writer 表（ SQL 第三條語句），所以出現錯誤：Error 1146: Table 『test.writer' doesn't exist
2、出現錯誤，出發異常處理， 3 條語句的前兩條會自動變成了沒有執行，結果不變
3、如果本代碼放到一個 MyISAM 引擎表，前兩句會執行，第三句不會；如果是 INNDB 引擎，則都不會執行。

B. Python 個使用 pymysql 1.0.2 版本 無法使用 execute 函數

首先贊一下在提問的時候寫明了環境信息，以及給全了相關代碼

修改後的代碼

pymysql.connect 會返回一個Connection 類型變數，execute 是 Cursor 類中實現的方法，因此需要用 cur = con.cursor() 來獲取游標變數。

C. python連接MySQL資料庫問題 cursor( ) 、execute（）和fetchall( )方法的作用

MySQLdb.connect是python 連接MySQL資料庫的方法，在Python中 import MySQLdb即可使用，至於connect中的參數很簡單：
host：MySQL伺服器名
user：資料庫使用者
password：用戶登錄密碼
db：操作的資料庫名
charset：使用的字元集(一般是gb2312)
cursor = db.cursor() 其實就是用來獲得python執行Mysql命令的方法,也就是
我們所說的操作游標
下面cursor.execute則是真正執行MySQL語句，即查詢TABLE_PARAMS表的數據。
至於fetchall()則是接收全部的返回結果行 row就是在python中定義的一個變數，用來接收返回結果行的每行數據。同樣後面的r也是一個變數，用來接收row中的每個字元，如果寫成C的形式就更好理解了
for(string row = ''; row<= cursor.fetchall(): row++)
for(char r = ''; r<= row; r++)
printf("%c", r);
大致就是這么個意思！

D. python2.7怎麼實現非同步

改進之前
之前，我的查詢步驟很簡單，就是：
前端提交查詢請求 --> 建立資料庫連接 --> 新建游標 --> 執行命令 --> 接受結果 --> 關閉游標、連接
這幾大步驟的順序執行。
這裡面當然問題很大：
建立資料庫連接實際上就是新建一個套接字。這是進程間通信的幾種方法里，開銷最大的了。
在「執行命令」和「接受結果」兩個步驟中，線程在阻塞在資料庫內部的運行過程中，資料庫連接和游標都處於閑置狀態。
這樣一來，每一次查詢都要順序的新建資料庫連接，都要阻塞在資料庫返回結果的過程中。當前端提交大量查詢請求時，查詢效率肯定是很低的。
第一次改進
之前的模塊里，問題最大的就是第一步——建立資料庫連接套接字了。如果能夠一次性建立連接，之後查詢能夠反復服用這個連接就好了。
所以，首先應該把資料庫查詢模塊作為一個單獨的守護進程去執行，而前端app作為主進程響應用戶的點擊操作。那麼兩條進程怎麼傳遞消息呢？翻了幾天Python文檔，終於構思出來：用隊列queue作為生產者（web前端）向消費者（資料庫後端）傳遞任務的渠道。生產者，會與SQL命令一起，同時傳遞一個管道pipe的連接對象，作為任務完成後，回傳結果的渠道。確保，任務的接收方與發送方保持一致。
作為第二個問題的解決方法，可以使用線程池來並發獲取任務隊列中的task，然後執行命令並回傳結果。
第二次改進
第一次改進的效果還是很明顯的，不用任何測試手段。直接點擊頁面鏈接，可以很直觀地感覺到反應速度有很明顯的加快。
但是對於第二個問題，使用線程池還是有些欠妥當。因為，CPython解釋器存在GIL問題，所有線程實際上都在一個解釋器進程里調度。線程稍微開多一點，解釋器進程就會頻繁的切換線程，而線程切換的開銷也不小。線程多一點，甚至會出現「抖動」問題（也就是剛剛喚醒一個線程，就進入掛起狀態，剛剛換到棧幀或內存的上下文，又被換回內存或者磁碟），效率大大降低。也就是說，線程池的並發量很有限。
試過了多進程、多線程，只能在單個線程里做文章了。
Python中的asyncio庫
Python里有大量的協程庫可以實現單線程內的並發操作，比如Twisted、Gevent等等。Python官方在3.5版本里提供了asyncio庫同樣可以實現協程並發。asyncio庫大大降低了Python中協程的實現難度，就像定義普通函數那樣就可以了，只是要在def前面多加一個async關鍵詞。async def函數中，需要阻塞在其他async def函數的位置前面可以加上await關鍵詞。
import asyncio
async def wait():
await asyncio.sleep(2)
async def execute(task):
process_task(task)
await wait()
continue_job()
async def函數的執行稍微麻煩點。需要首先獲取一個loop對象，然後由這個對象代為執行async def函數。
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(execute(task))
loop.close()
loop在執行execute(task)函數時，如果遇到await關鍵字，就會暫時掛起當前協程，轉而去執行其他阻塞在await關鍵詞的協程，從而實現協程並發。
不過需要注意的是，run_until_complete()函數本身是一個阻塞函數。也就是說，當前線程會等候一個run_until_complete()函數執行完畢之後，才會繼續執行下一部函數。所以下面這段代碼並不能並發執行。
for task in task_list:
loop.run_until_complete(task)
對與這個問題，asyncio庫也有相應的解決方案：gather函數。
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [asyncio.ensure_future(execute(task))
for task in task_list]
loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks))
loop.close()
當然了，async def函數的執行並不只有這兩種解決方案，還有call_soon與run_forever的配合執行等等，更多內容還請參考官方文檔。
Python下的I/O多路復用
協程，實際上，也存在上下文切換，只不過開銷很輕微。而I/O多路復用則完全不存在這個問題。
目前，Linux上比較火的I/O多路復用API要算epoll了。Tornado，就是通過調用C語言封裝的epoll庫，成功解決了C10K問題（當然還有Pypy的功勞）。
在Linux里查文檔，可以看到epoll只有三類函數，調用起來比較方便易懂。
創建epoll對象，並返回其對應的文件描述符（file descriptor）。
int epoll_create(int size);
int epoll_create1(int flags);
控制監聽事件。第一個參數epfd就對應於前面命令創建的epoll對象的文件描述符；第二個參數表示該命令要執行的動作：監聽事件的新增、修改或者刪除；第三個參數，是要監聽的文件對應的描述符；第四個，代表要監聽的事件。
int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event);
等候。這是一個阻塞函數，調用者會等候內核通知所注冊的事件被觸發。
int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event *events,
int maxevents, int timeout);
int epoll_pwait(int epfd, struct epoll_event *events,
int maxevents, int timeout,
const sigset_t *sigmask);
在Python的select庫里：
select.epoll()對應於第一類創建函數；
epoll.register()，epoll.unregister()，epoll.modify()均是對控制函數epoll_ctl的封裝；
epoll.poll()則是對等候函數epoll_wait的封裝。
Python里epoll相關API的最大問題應該是在epoll.poll()。相比於其所封裝的epoll_wait，用戶無法手動指定要等候的事件，也就是後者的第二個參數struct epoll_event *events。沒法實現精確控制。因此只能使用替代方案：select.select()函數。
根據Python官方文檔，select.select(rlist, wlist, xlist[, timeout])是對Unix系統中select函數的直接調用，與C語言API的傳參很接近。前三個參數都是列表，其中的元素都是要注冊到內核的文件描述符。如果想用自定義類，就要確保實現了fileno()方法。
其分別對應於：
rlist: 等候直到可讀
wlist: 等候直到可寫
xlist: 等候直到異常。這個異常的定義，要查看系統文檔。
select.select()，類似於epoll.poll()，先注冊文件和事件，然後保持等候內核通知，是阻塞函數。
實際應用
Psycopg2庫支持對非同步和協程，但和一般情況下的用法略有區別。普通資料庫連接支持不同線程中的不同游標並發查詢；而非同步連接則不支持不同游標的同時查詢。所以非同步連接的不同游標之間必須使用I/O復用方法來協調調度。
所以，我的大致實現思路是這樣的：首先並發執行大量協程，從任務隊列中提取任務，再向連接池請求連接，創建游標，然後執行命令，並返回結果。在獲取游標和接受查詢結果之前，均要阻塞等候內核通知連接可用。
其中，連接池返回連接時，會根據引用連接的協程數量，返回負載最輕的連接。這也是自己定義AsyncConnectionPool類的目的。
我的代碼位於：bottle-blog/dbservice.py
存在問題
當然了，這個流程目前還一些問題。
首先就是每次輪詢拿到任務之後，都會走這么一個流程。
獲取連接 --> 新建游標 --> 執行任務 --> 關閉游標 --> 取消連接引用
本來，最好的情況應該是：在輪詢之前，就建好游標；在輪詢時，直接等候內核通知，執行相應任務。這樣可以減少輪詢時的任務量。但是如果協程提前對應好連接，那就不能保證在獲取任務時，保持各連接負載均衡了。
所以這一塊，還有工作要做。
還有就是epoll沒能用上，有些遺憾。
以後打算寫點C語言的內容，或者用Python/C API，或者用Ctypes包裝共享庫，來實現epoll的調用。
最後，請允許我吐槽一下Python的epoll相關文檔：簡直太弱了！！！必須看源碼才能弄清楚功能。

E. python 怎麼創建create mysql的資料庫

有個庫叫做mysql-python
也可以使用odbc方式用pyodbc
mysql好像還不支持點陣圖索引

F. python executescript什麼作用

executescript函數（一次可以執行多條sql），介紹如下：
This is a nonstandard convenience method for executing multiple SQL statements at once. It issues a COMMIT statement first, then executes the SQL script it gets as a parameter.

sql_script can be an instance of str or bytes.

Example:

import sqlite3

con = sqlite3.connect(":memory:")
cur = con.cursor()
cur.executescript("""
create table person(
firstname,
lastname,
age
);

create table book(
title,
author,
published
);

insert into book(title, author, published)
values (
'Dirk Gently''s Holistic Detective Agency',
'Douglas Adams',
1987
);
""")

G. python 的函數前面帶個杠是什麼意思例如def _ExecuteCmd(self, cmd)

上面這個例子就是說在一個類中，只有__a這個函數是內部函數，其他都可以在外部調，在python中至少大家習慣的寫法而已，無實際作用

H. python 如何把變數的值傳遞給execute的sql中去

python 把變數的值傳遞給execute的sql中去的代碼：

import pymysql

db = pymysql.connect(host="119.XX.XX.XX",

port=3306,

user="XXXXXXXX",

passwd="XXXXXXXXXXXXX",

db="XXXXXX",

charset='utf8')

# %s 佔位符為需要傳遞的參數，切記不要加''雙引號，要不然會報錯

sql = "SELECT totalusercount * 1.4 FROM mm_project_uv_outdoor WHERE poiid = %s AND currenttime = %s"

cursor = db.cursor()

# 以下為傳遞多個參數的用法

cursor.execute(sql,['B00140N5CS','2019-04-23'])

# 傳遞單個參數時 cursor.execute(sql,'B00140N5CS')

print(cursor.fetchall())

db.close()

(8)pythonexecute函數擴展閱讀：

函數

Python的函數支持遞歸、默認參數值、可變參數，但不支持函數重載。為了增強代碼的可讀性，可以在函數後書寫「文檔字元串」(Documentation Strings，或者簡稱docstrings)，用於解釋函數的作用、參數的類型與意義、返回值類型與取值范圍等。可以使用內置函數help()列印出函數的使用幫助。比如：

>>> def randint(a, b):

... "Return random integer in range [a, b], including both end points."...

>>> help(randint)

Help on function randint in mole __main__:

randint(a, b)

Return random integer inrange[a, b], including both end points.