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pythonsql解析

發布時間: 2022-08-18 01:14:13

1. pythonsql區別

python是一種目前比較流行的編程語言,基於C語言
sql是資料庫語言,主要用於資料庫增刪改查,維護資料庫的語言

2. 如何用python寫sql

python可以利用pymysql模塊操作資料庫。

什麼是 PyMySQL?

PyMySQL 是在 Python3.x 版本中用於連接 MySQL 伺服器的一個庫,Python2中則使用mysqldb。

PyMySQL 遵循 Python 資料庫 API v2.0 規范,並包含了 pure-Python MySQL 客戶端庫。

PyMySQL 安裝

在使用 PyMySQL 之前,我們需要確保 PyMySQL 已安裝。

PyMySQL 下載地址:https://github.com/PyMySQL/PyMySQL。

如果還未安裝,我們可以使用以下命令安裝最新版的 PyMySQL:

$ pip3 install PyMySQL

如果你的系統不支持 pip 命令,可以使用以下方式安裝:

1、使用 git 命令下載安裝包安裝(你也可以手動下載):

$ git clone https://github.com/PyMySQL/PyMySQL$ cd PyMySQL/$ python3 setup.py install

2、如果需要制定版本號,可以使用 curl 命令來安裝:

$ # X.X 為 PyMySQL 的版本號$ curl -L https://github.com/PyMySQL/PyMySQL/tarball/pymysql-X.X | tar xz$ cd PyMySQL*$ python3 setup.py install
$ # 現在你可以刪除 PyMySQL* 目錄

注意:請確保您有root許可權來安裝上述模塊。

安裝的過程中可能會出現"ImportError: No mole named setuptools"的錯誤提示,意思是你沒有安裝setuptools,你可以訪問https://pypi.python.org/pypi/setuptools找到各個系統的安裝方法。

Linux 系統安裝實例:

$ wget https://bootstrap.pypa.io/ez_setup.py$ python3 ez_setup.py

資料庫連接

連接資料庫前,請先確認以下事項:

  • 您已經創建了資料庫 TESTDB.

  • 在TESTDB資料庫中您已經創建了表 EMPLOYEE

  • EMPLOYEE表欄位為 FIRST_NAME, LAST_NAME, AGE, SEX 和 INCOME。

  • 連接資料庫TESTDB使用的用戶名為 "testuser" ,密碼為 "test123",你可以可以自己設定或者直接使用root用戶名及其密碼,Mysql資料庫用戶授權請使用Grant命令。

  • 在你的機子上已經安裝了 Python MySQLdb 模塊。

  • 如果您對sql語句不熟悉,可以訪問我們的SQL基礎教程

  • 實例:

    以下實例鏈接 Mysql 的 TESTDB 資料庫:

    實例(Python 3.0+)

    #!/usr/bin/python3
    import pymysql
    # 打開資料庫連接db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
    # 使用 cursor() 方法創建一個游標對象 cursorcursor = db.cursor()
    # 使用 execute() 方法執行 SQL 查詢 cursor.execute("SELECT VERSION()")
    # 使用 fetchone() 方法獲取單條數據.data = cursor.fetchone()
    print ("Database version : %s " % data)
    # 關閉資料庫連接db.close()

    執行以上腳本輸出結果如下:

  • Database version : 5.5.20-log

  • 創建資料庫表

    如果資料庫連接存在我們可以使用execute()方法來為資料庫創建表,如下所示創建表EMPLOYEE:

    實例(Python 3.0+)

    #!/usr/bin/python3
    import pymysql
    # 打開資料庫連接db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
    # 使用 cursor() 方法創建一個游標對象 cursorcursor = db.cursor()
    # 使用 execute() 方法執行 SQL,如果表存在則刪除cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS EMPLOYEE")
    # 使用預處理語句創建表sql = """CREATE TABLE EMPLOYEE (
    FIRST_NAME CHAR(20) NOT NULL,
    LAST_NAME CHAR(20),
    AGE INT,
    SEX CHAR(1),
    INCOME FLOAT )"""
    cursor.execute(sql)
    # 關閉資料庫連接db.close()

    資料庫插入操作

    以下實例使用執行 SQL INSERT 語句向表 EMPLOYEE 插入記錄:

    實例(Python 3.0+)

    #!/usr/bin/python3
    import pymysql
    # 打開資料庫連接db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
    # 使用cursor()方法獲取操作游標 cursor = db.cursor()
    # SQL 插入語句sql = """INSERT INTO EMPLOYEE(FIRST_NAME,
    LAST_NAME, AGE, SEX, INCOME)
    VALUES ('Mac', 'Mohan', 20, 'M', 2000)"""try: # 執行sql語句
    cursor.execute(sql)
    # 提交到資料庫執行
    db.commit()except: # 如果發生錯誤則回滾
    db.rollback()
    # 關閉資料庫連接db.close()

    以上例子也可以寫成如下形式:

    實例(Python 3.0+)

    #!/usr/bin/python3
    import pymysql
    # 打開資料庫連接db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
    # 使用cursor()方法獲取操作游標 cursor = db.cursor()
    # SQL 插入語句sql = "INSERT INTO EMPLOYEE(FIRST_NAME,
    LAST_NAME, AGE, SEX, INCOME)
    VALUES ('%s', '%s', %s, '%s', %s)" % ('Mac', 'Mohan', 20, 'M', 2000)try: # 執行sql語句
    cursor.execute(sql)
    # 執行sql語句
    db.commit()except: # 發生錯誤時回滾
    db.rollback()
    # 關閉資料庫連接db.close()

    以下代碼使用變數向SQL語句中傳遞參數:

  • ..................................user_id = "test123"password = "password"con.execute('insert into Login values( %s, %s)' % (user_id, password))..................................

  • 資料庫查詢操作

    Python查詢Mysql使用 fetchone() 方法獲取單條數據, 使用fetchall() 方法獲取多條數據。

  • fetchone():該方法獲取下一個查詢結果集。結果集是一個對象

  • fetchall():接收全部的返回結果行.

  • rowcount:這是一個只讀屬性,並返回執行execute()方法後影響的行數。

  • 實例:

    查詢EMPLOYEE表中salary(工資)欄位大於1000的所有數據:

    實例(Python 3.0+)

    #!/usr/bin/python3
    import pymysql
    # 打開資料庫連接db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
    # 使用cursor()方法獲取操作游標 cursor = db.cursor()
    # SQL 查詢語句sql = "SELECT * FROM EMPLOYEE
    WHERE INCOME > %s" % (1000)try: # 執行SQL語句
    cursor.execute(sql)
    # 獲取所有記錄列表
    results = cursor.fetchall()
    for row in results: fname = row[0]
    lname = row[1]
    age = row[2]
    sex = row[3]
    income = row[4]
    # 列印結果
    print ("fname=%s,lname=%s,age=%s,sex=%s,income=%s" % (fname, lname, age, sex, income ))except: print ("Error: unable to fetch data")
    # 關閉資料庫連接db.close()

    以上腳本執行結果如下:

  • fname=Mac, lname=Mohan, age=20, sex=M, income=2000

  • 資料庫更新操作

    更新操作用於更新數據表的的數據,以下實例將 TESTDB 表中 SEX 為 'M' 的 AGE 欄位遞增 1:

    實例(Python 3.0+)

    #!/usr/bin/python3
    import pymysql
    # 打開資料庫連接db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
    # 使用cursor()方法獲取操作游標 cursor = db.cursor()
    # SQL 更新語句sql = "UPDATE EMPLOYEE SET AGE = AGE + 1 WHERE SEX = '%c'" % ('M')try: # 執行SQL語句
    cursor.execute(sql)
    # 提交到資料庫執行
    db.commit()except: # 發生錯誤時回滾
    db.rollback()
    # 關閉資料庫連接db.close()

    刪除操作

    刪除操作用於刪除數據表中的數據,以下實例演示了刪除數據表 EMPLOYEE 中 AGE 大於 20 的所有數據:

    實例(Python 3.0+)

    #!/usr/bin/python3
    import pymysql
    # 打開資料庫連接db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
    # 使用cursor()方法獲取操作游標 cursor = db.cursor()
    # SQL 刪除語句sql = "DELETE FROM EMPLOYEE WHERE AGE > %s" % (20)try: # 執行SQL語句
    cursor.execute(sql)
    # 提交修改
    db.commit()except: # 發生錯誤時回滾
    db.rollback()
    # 關閉連接db.close()

    執行事務

    事務機制可以確保數據一致性。

    事務應該具有4個屬性:原子性、一致性、隔離性、持久性。這四個屬性通常稱為ACID特性。

  • 原子性(atomicity)。一個事務是一個不可分割的工作單位,事務中包括的諸操作要麼都做,要麼都不做。

  • 一致性(consistency)。事務必須是使資料庫從一個一致性狀態變到另一個一致性狀態。一致性與原子性是密切相關的。

  • 隔離性(isolation)。一個事務的執行不能被其他事務干擾。即一個事務內部的操作及使用的數據對並發的其他事務是隔離的,並發執行的各個事務之間不能互相干擾。

  • 持久性(rability)。持續性也稱永久性(permanence),指一個事務一旦提交,它對資料庫中數據的改變就應該是永久性的。接下來的其他操作或故障不應該對其有任何影響。

  • Python DB API 2.0 的事務提供了兩個方法 commit 或 rollback。

    實例

    實例(Python 3.0+)

    # SQL刪除記錄語句sql = "DELETE FROM EMPLOYEE WHERE AGE > %s" % (20)try: # 執行SQL語句
    cursor.execute(sql)
    # 向資料庫提交
    db.commit()except: # 發生錯誤時回滾
    db.rollback()

    對於支持事務的資料庫, 在Python資料庫編程中,當游標建立之時,就自動開始了一個隱形的資料庫事務。

    commit()方法游標的所有更新操作,rollback()方法回滾當前游標的所有操作。每一個方法都開始了一個新的事務。

    錯誤處理

    DB API中定義了一些資料庫操作的錯誤及異常,下表列出了這些錯誤和異常:

    異常

    描述

    Warning 當有嚴重警告時觸發,例如插入數據是被截斷等等。必須是 StandardError 的子類。

    Error 警告以外所有其他錯誤類。必須是 StandardError 的子類。

    InterfaceError 當有資料庫介面模塊本身的錯誤(而不是資料庫的錯誤)發生時觸發。 必須是Error的子類。

    DatabaseError 和資料庫有關的錯誤發生時觸發。 必須是Error的子類。

    DataError 當有數據處理時的錯誤發生時觸發,例如:除零錯誤,數據超范圍等等。 必須是DatabaseError的子類。

    OperationalError 指非用戶控制的,而是操作資料庫時發生的錯誤。例如:連接意外斷開、 資料庫名未找到、事務處理失敗、內存分配錯誤等等操作資料庫是發生的錯誤。 必須是DatabaseError的子類。

    IntegrityError 完整性相關的錯誤,例如外鍵檢查失敗等。必須是DatabaseError子類。

    InternalError 資料庫的內部錯誤,例如游標(cursor)失效了、事務同步失敗等等。 必須是DatabaseError子類。

    ProgrammingError 程序錯誤,例如數據表(table)沒找到或已存在、SQL語句語法錯誤、 參數數量錯誤等等。必須是DatabaseError的子類。

    NotSupportedError 不支持錯誤,指使用了資料庫不支持的函數或API等。例如在連接對象上 使用.rollback()函數,然而資料庫並不支持事務或者事務已關閉。 必須是DatabaseError的子類。

3. python對資料庫表格裡面的內容增刪查改怎麼寫

本文主要給大家介紹了關於python模擬sql語句對員工表格進行增刪改查的相關內容,分享出來供大家參考學習,下面來一起看看詳細的介紹:
具體需求:
員工信息表程序,實現增刪改查操作:
可進行模糊查詢,語法支持下面3種:
select name,age from staff_data where age > 22 多個查詢參數name,age 用','分割
select * from staff_data where dept = 人事
select * from staff_data where enroll_date like 2013
查到的信息,列印後,最後面還要顯示查到的條數
可創建新員工紀錄,以phone做唯一鍵,phone存在即提示,staff_id需自增,添加多個記錄record1/record2中間用'/'分割
insert into staff_data values record1/record2
可刪除指定員工信息紀錄,輸入員工id,即可刪除
delete from staff_data where staff_id>=5andstaff_id<=10
可修改員工信息,語法如下:
update staff_table set dept=Market,phone=13566677787 where dept = 運維 多個set值用','分割
使用re模塊,os模塊,充分使用函數精簡代碼,熟練使用 str.split()來解析格式化字元串
由於,sql命令中的幾個關鍵字元串有一定規律,只出現一次,並且有順序!!!
按照key_lis = ['select', 'insert', 'delete', 'update', 'from', 'into', 'set', 'values', 'where', 'limit']的元素順序分割sql.
分割元素作為sql_dic字典的key放進字典中.分割後的列表為b,如果len(b)>1,說明sql字元串中含有分割元素,同時b[0]對應上一個分割元素的值,b[-1]為下一次分割對象!
這樣不斷迭代直到把sql按出現的所有分割元素分割完畢,但注意這里每次循環都是先分割後賦值!!!當前分割元素比如'select'對應的值,需要等到下一個分割元素
比如'from'執行分割後的列表b,其中b[0]的值才會賦值給sql_dic['select'] ,所以最後一個分割元素的值,不能通過上述循環來完成,必須先處理可能是最後一個分割元素,再正常循環!!
在這sql語句中,有可能成為最後一個分割元素的 'limit' ,'values', 'where', 按優先順序別,先處理'limit' ,再處理'values'或 'where'.....
處理完得到sql_dic後,就是你按不同命令執行,對數據文件的增刪改查,最後返回處理結果!!
示例代碼# _*_coding:utf-8_*_# Author:Jaye Heimport reimport os def sql_parse(sql, key_lis): ''' 解析sql命令字元串,按照key_lis列表裡的元素分割sql得到字典形式的命令sql_dic :param sql: :param key_lis: :return: ''' sql_list = [] sql_dic = {} for i in key_lis: b = [j.strip() for j in sql.split(i)] if len(b) > 1: if len(sql.split('limit')) > 1: sql_dic['limit'] = sql.split('limit')[-1] if i == 'where' or i == 'values': sql_dic[i] = b[-1] if sql_list: sql_dic[sql_list[-1]] = b[0] sql_list.append(i) sql = b[-1] else: sql = b[0] if sql_dic.get('select'): if not sql_dic.get('from') and not sql_dic.get('where'): sql_dic['from'] = b[-1] if sql_dic.get('select'): sql_dic['select'] = sql_dic.get('select').split(',') if sql_dic.get('where'): sql_dic['where'] = where_parse(sql_dic.get('where')) return sql_dic def where_parse(where): ''' 格式化where字元串為列表where_list,用'and', 'or', 'not'分割字元串 :param where: :return: ''' casual_l = [where] logic_key = ['and', 'or', 'not'] for j in logic_key: for i in casual_l: if i not in logic_key: if len(i.split(j)) > 1: ele = i.split(j) index = casual_l.index(i) casual_l.pop(index) casual_l.insert(index, ele[0]) casual_l.insert(index+1, j) casual_l.insert(index+2, ele[1]) casual_l = [k for k in casual_l if k] where_list = three_parse(casual_l, logic_key) return where_list def three_parse(casual_l, logic_key): ''' 處理臨時列表casual_l中具體的條件,'staff_id>5'-->['staff_id','>','5'] :param casual_l: :param logic_key: :return: ''' where_list = [] for i in casual_l: if i not in logic_key: b = i.split('like') if len(b) > 1: b.insert(1, 'like') where_list.append(b) else: key = ['<', '=', '>'] new_lis = [] opt = '' lis = [j for j in re.split('([=<>])', i) if j] for k in lis: if k in key: opt += k else: new_lis.append(k) new_lis.insert(1, opt) where_list.append(new_lis) else: where_list.append(i) return where_list def sql_action(sql_dic, title): ''' 把解析好的sql_dic分發給相應函數執行處理 :param sql_dic: :param title: :return: ''' key = {'select': select, 'insert': insert, 'delete': delete, 'update': update} res = [] for i in sql_dic: if i in key: res = key[i](sql_dic, title) return res def select(sql_dic, title): ''' 處理select語句命令 :param sql_dic: :param title: :return: ''' with open('staff_data', 'r', encoding='utf-8') as fh: filter_res = where_action(fh, sql_dic.get('where'), title) limit_res = limit_action(filter_res, sql_dic.get('limit')) search_res = search_action(limit_res, sql_dic.get('select'), title) return search_res def insert(sql_dic, title): ''' 處理insert語句命令 :param sql_dic: :param title: :return: ''' with open('staff_data', 'r+', encoding='utf-8') as f: data = f.readlines() phone_list = [i.strip().split(',')[4] for i in data] ins_count = 0 if not data: new_id = 1 else: last = data[-1] last_id = int(last.split(',')[0]) new_id = last_id+1 record = sql_dic.get('values').split('/') for i in record: if i.split(',')[3] in phone_list: print('\033[1;31m%s 手機號已存在\033[0m' % i) else: new_record = '%s,%s\n' % (str(new_id), i) f.write(new_record) new_id += 1 ins_count += 1 f.flush() return ['insert successful'], [str(ins_count)] def delete(sql_dic, title): ''' 處理delete語句命令 :param sql_dic: :param title: :return: ''' with open('staff_data', 'r', encoding='utf-8') as r_file,\ open('staff_data_bak', 'w', encoding='utf-8') as w_file: del_count = 0 for line in r_file: dic = dict(zip(title.split(','), line.split(','))) filter_res = logic_action(dic, sql_dic.get('where')) if not filter_res: w_file.write(line) else: del_count += 1 w_file.flush() os.remove('staff_data') os.rename('staff_data_bak', 'staff_data') return ['delete successful'], [str(del_count)] def update(sql_dic, title): ''' 處理update語句命令 :param sql_dic: :param title: :return: ''' set_l = sql_dic.get('set').strip().split(',') set_list = [i.split('=') for i in set_l] update_count = 0 with open('staff_data', 'r', encoding='utf-8') as r_file,\ open('staff_data_bak', 'w', encoding='utf-8') as w_file: for line in r_file: dic = dict(zip(title.split(','), line.strip().split(','))) filter_res = logic_action(dic, sql_dic.get('where')) if filter_res: for i in set_list: k = i[0] v = i[-1] dic[k] = v line = [dic[i] for i in title.split(',')] update_count += 1 line = ','.join(line)+'\n' w_file.write(line) w_file.flush() os.remove('staff_data') os.rename('staff_data_bak', 'staff_data') return ['update successful'], [str(update_count)] def where_action(fh, where_list, title): ''' 具體處理where_list里的所有條件 :param fh: :param where_list: :param title: :return: ''' res = [] if len(where_list) != 0: for line in fh: dic = dict(zip(title.split(','), line.strip().split(','))) if dic['name'] != 'name': logic_res = logic_action(dic, where_list) if logic_res: res.append(line.strip().split(',')) else: res = [i.split(',') for i in fh.readlines()] return res pass def logic_action(dic, where_list): ''' 判斷數據文件中每一條是否符合where_list條件 :param dic: :param where_list: :return: ''' logic = [] for exp in where_list: if type(exp) is list: exp_k, opt, exp_v = exp if exp[1] == '=': opt = '==' logical_char = "'%s'%s'%s'" % (dic[exp_k], opt, exp_v) if opt != 'like': exp = str(eval(logical_char)) else: if exp_v in dic[exp_k]: exp = 'True' else: exp = 'False' logic.append(exp) res = eval(' '.join(logic)) return res def limit_action(filter_res, limit_l): ''' 用列表切分處理顯示符合條件的數量 :param filter_res: :param limit_l: :return: ''' if limit_l: index = int(limit_l[0]) res = filter_res[:index] else: res = filter_res return res def search_action(limit_res, select_list, title): ''' 處理需要查詢並顯示的title和相應數據 :param limit_res: :param select_list: :param title: :return: ''' res = [] fields_list = title.split(',') if select_list[0] == '*': res = limit_res else: fields_list = select_list for data in limit_res: dic = dict(zip(title.split(','), data)) r_l = [] for i in fields_list: r_l.append((dic[i].strip())) res.append(r_l) return fields_list, res if __name__ == '__main__': with open('staff_data', 'r', encoding='utf-8') as f: title = f.readline().strip() key_lis = ['select', 'insert', 'delete', 'update', 'from', 'into', 'set', 'values', 'where', 'limit'] while True: sql = input('請輸入sql命令,退出請輸入exit:').strip() sql = re.sub(' ', '', sql) if len(sql) == 0:continue if sql == 'exit':break sql_dict = sql_parse(sql, key_lis) fields_list, fields_data = sql_action(sql_dict, title) print('\033[1;33m結果如下:\033[0m') print('-'.join(fields_list)) for data in fields_data: print('-'.join(data))

總結
以上就是這篇文章的全部內容了,希望本文的內容對大家的學習或者工作能帶來一定的幫助,如果有疑問大家可以留言交流,謝謝大家對腳本之家的支持。

4. python與SQL應該怎麼選擇

Python和SQL並不沖突,很多時候需要先用SQL選取想要的數據然後再用Python做處理和分析。

SQL學起來更快而且也更符合題主想做金融數據分析的要求,不過SQL入門其實很簡單,之後在工作中精通就好,SQL了解了之後就可以接著學Python或者其他符合題主要求的工具了。

Python(計算機編程語言):

Python由荷蘭數學和計算機科學研究學會的Guido van Rossum於1990 年代初設計,作為一門叫做ABC語言的替代品。

Python提供了高效的高級數據結構,還能簡單有效地面向對象編程。Python語法和動態類型,以及解釋型語言的本質,使它成為多數平台上寫腳本和快速開發應用的編程語言,隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加,逐漸被用於獨立的、大型項目的開發。

ython解釋器易於擴展,可以使用C或C++(或者其他可以通過C調用的語言)擴展新的功能和數據類型。 Python 也可用於可定製化軟體中的擴展程序語言。Python豐富的標准庫,提供了適用於各個主要系統平台的源碼或機器碼。

2021年10月,語言流行指數的編譯器Tiobe將Python加冕為最受歡迎的編程語言,20年來首次將其置於Java、C和JavaScript之上。

5. python 有誰知道 sql 解析庫

importsysimportcx_:def__init__(self,user,passwd,server,sql):self.user=userself.passwd=passwdself.server=serverself.sql=sqlself.conn=cx_Oracle.connect("%s/%[email protected]%s"%(self.user,self.passwd,self.server))defselectDB(self):cursor=self.conn.cursor()cursor.execute("selectcount(1)fromsearch_item_08")ret=cursor.fetchall()cursor.close()printretreturnretdefcloseDB(self):self.conn.close()if__name__=="__main__":iflen(sys.argv)<4:print"NeedArguments:userpasswdserver"sys.exit(1)user=sys.argv[1]passwd=sys.argv[2]server=sys.argv[3]#sql='selectcount(1)fromsearch_item_08;'#注意這里要改sql=open('a.sql','r').read()#改成從文件讀取#接下來就訪問資料庫了handleDB=handleDataBase(user,passwd,server,sql)handleDB.selectDB()handleDB.closeDB()

6. python 如何使用源生sql語句查詢多個參數的情況

#coding:utf-8
#anexample
"""
--theSQLServerstorageprocess:
dropprocereproc_getconflist
go
createprocereproc_getconflist
@customerchar(6)
,@servicekeyvarchar(16)=NULL
,@dt_bgndatetime=NULL
,@dt_enddatetime=NULL
asbegin
selectbillsumidxasidx
fromconf_billsum
where1=1
andsumtypeid=1
andisnull(@customer,customercode)=customercode
andisnull(@servicekey,servicekey)=servicekey
andisnull(@dt_bgn,begintime)<endtime
andbegintime<isnull(@dt_end,endtime)
end
go

"""

importpymssql

conn=pymssql.connect(
host="192.168.70.7",
user='pyquery',
password='Qpery',
database='gb201412',
)
curr=conn.cursor()
curr.execute("execproc_getconflist%s,%s,%s,%s",
('990003',None,None,None))
foridx,incurr:
printidx
curr.close()
conn.close()

7. python 字元串處理 SQL查詢語句

>>> base = """("%(k)s" = '%(v)s')"""
>>> print ' and '.join([base % dict(k=k, v=v) for k,v in dict(name='tim', email='[email protected]').items()])

("email" = '[email protected]') and ("name" = 'tim')
>>>

另外: 強烈建議不採用拼接字元串的方式定義SQL,而是採用參數

8. python中連接資料庫成功後怎樣將SQL查詢語句結果取回作數據分析

一般是cursor.fetchall() 或者cursor.fetchone()
看你是一次性取所有查詢結果還是一條一條取

9. python sql語句查詢問題

search= raw_input()

search.decode('gbk').encode('utf-8')
或者search= search.decode('utf-8').encode('gbk')

根據你資料庫 和py的編碼 把search 的編碼搞成一致的

10. Python和SQL有沒有什麼共同點

沒有共同點,但有共通點,它倆是有交集的。
在Python語言系統中,不但集成有標准資料庫模塊,而且有大量的第三方庫與多個資料庫可進行交互,所以在利用Python進行資料庫相關操作時,使用的也是SQL(結構化查詢語言),當然不同的模塊之間對執行的SQL語句可能有細微差別。
例如:
Python自帶的sqlite3模塊,執行SQL語句可用:cursor.execute(sql)

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