python結果集
1.背景：
python提供了很多資料庫介面， 常用的資料庫有 MS sql Server /mysql /oracle 等。
打開鏈接 https://wiki.python.org/moin/DatabaseInterfaces
是python 關於資料庫介面的一個總結 ， 可以看到python支持的訪問的資料庫系統。
2.模塊：
python 主要是通過模塊和資料庫連接的。
2.1 安裝模塊：
如果使用anconda，本身就會集合很多模塊，不需要手動安裝。如果用pycharm就要手動安裝模塊。
安裝模塊流程：
下載模塊擴展包放到路徑下——>cmd找到相應路徑——> pip install +擴展包名字
下面列舉一些常用連接資料庫的模塊：pymssql / sqlite3/ PyMySQL/pyodbc/odbc/adodbapi
不同模塊連接的資料庫不同， 支持的版本系統有的也不一樣。但是大體用法都是相近的， 因為有DB-API
相關推薦：《Python教程》
3.Python DB-API
3.1背景：
在沒有DB-API 之前， 不同資料庫有不同的資料庫介面程序， 這就導致python 訪問 database 的介面程序非常混亂。如果我們學習了python 訪問 mysql 的介面程序， 然後要切換到另一個資料庫上， 我們還要在學習另外一個資料庫的介面程序。python DB-API就是為了解決介面程序混亂而生成的。有了DB-API, 在不同資料庫上移植代碼就變得簡單的多了。
3.2Python DB-API：
Python 定義了一套操作資料庫的 DB-API 介面，它是一個規范，定義了一系列必須的對象和資料庫存取方式，以便為不同的底層資料庫系統提供一致的訪問介面
這個鏈接就是python 官方給定的 DB-API 的說明 https://www.python.org/dev/peps/pep-0249/
3.3 Python DB--API的內容：
連接對象：
?Connect()創建連接:host/server /user/password/db connect方法生成一個connect對象, 我們通過這個對象來訪問資料庫。符合標準的模塊都會實現connect方法。
?close():關閉連接
?commit():提交當前事務。做出某些更改後確保已經進行了提交，這樣才可以將這些修改真正地保存到database中
?rollback() 回滾上一次調用 commit（）以來對資料庫所做的更改
?cursor():創建游標。系統為用戶開通的一個數據緩沖區，用於存放SQL語句執行結果。cursor游標是有狀態的，它可以記錄當前已經取到結果的第幾個記錄了，因此，一般你只可以遍歷結果集一次。在上面的情況下，如果執行fetchone()會返回為空。這一點在測試時需要注意
游標對象：
?Execute()執行一個資料庫查詢或命令。 execute 執行sql 語句之後運行的結果不會直接output 出來 ， 而是放到了一個緩存區， 要用 fetch語句+print 可以查詢sql運行的結果
?fetchone ()得到結果集的下一行
?fetchmany(size)得到結果集的下幾行
?fetchall()返回結果集中剩下的所有行
?rowcount 返回影響的行數
?Close()關閉游標對象
3.4Python DB--API的工作原理及流程：
如圖所示如果把python 和資料庫比作兩個不同的地點， connection 就是路， 能連接python和database。cursor就像在路上行駛的小貨車， 可以用於執行sql 語句， 以及存儲sql 運行的結果。
流程：
4.MS SQL Server 示例：
4.1 導入模塊、創建連接：
4.2 創建游標： 游標創建之後就可以對資料庫進行查詢更改了！
4.3對數據進行操作（創建表、插入行、更新數據、增加列、刪除行、列、表）：
4.4 查詢 獲取行：
5.其他：
使用游標的時候要注意， 每次連接只能有一個游標查詢處於活躍狀態。 code演示：
execute()循環和 executemany() 插入100000 條數據測速：
2. 求教Python mysql 關於查詢結果的處理
試出來了，用:
alldata = fetchone()
print alldata[0]...就可以了。
--這是把表zxerp_customer_bis 的所有行的dhxje都加上100
update zxerp_customer_bis set dhxje = dhxje + 100
--這是符合條件的才加
update zxerp_customer_bis set dhxje = dhxje + 100
where bis_short_more=1000001
3. 如何用python實現對資料庫的整理
先花點時間來說說一個程序怎麼和資料庫進行交互
1.和資料庫建立連接
2.執行sql語句,接收返回值
3.關閉資料庫連接
使用MySQLdb也要遵循上面的幾步.讓我們一步步的進行.
1、MySQL資料庫要用MySQLdb模塊,但Python用來鏈接MySQL的第三方庫MySQLdb不支持Python3.x
特別說明：我在我的電腦上實驗時，我的python是2.7.2版本，安裝對應版本的MySQLdb之後直接可以運行，並與資料庫連接成功，所以如果大家
也像我一樣順利的話，下面的就不需要看了，直接跳過，看第2點如何執行sql語句即可！如果安裝之後出現異常，可以參考一下下面的解決辦法。
連接的關鍵是安裝MySQLdb模塊要下載與Python相對應的版本：
下載好後安裝，它會自動檢測到計算機Python的安裝路徑，並自動填寫模塊解壓路徑（我的是：D:\ProgramFiles\ActivePython 2.6.6.17\Lib\site-packages\）。
但解壓完成後並不能使用，還要修改MySQLdb模塊下的一些文件：
①.在MySQLdb目錄下（我的是：D:\ProgramFiles\ActivePython 2.6.6.17\Lib\site-packages\MySQLdb）找到__init__.py：
注釋第34、35行的from setsimport ImmutableSet、class DBAPISet(ImmutableSet):，在後面添加class DBAPISet(frozenset):
# from sets import ImmutableSet
# class DBAPISet(ImmutableSet):
class DBAPISet(frozenset):
②.打開converters.py：
注釋第37行的from sets import BaseSet, Set，將第45行的return Set([ i for i in
s.split(',') ifi ])中的Set改為set；同樣將第129行的Set:
Set2Str,中的Set改為set（不要修改Set2Str），到這里就修改完畢了
2.建立資料庫連接
import MySQLdb
conn=MySQLdb.connect(host="localhost",user="root",passwd="sa",db="mytable")
比較常用的參數包括
host: 連接的資料庫伺服器主機名，默認為本地主機(localhost)。
user:資料庫登陸名.默認是當前用戶.
passwd:資料庫登陸的秘密.默認為空.
db:要使用的資料庫名.沒有默認值.
port:MySQL服務使用的TCP埠.默認是3306.
conn連接有兩個重要的方法commit【提交新增和修改】,rollback【撤銷新增或修改】
3、執行資料庫操作
n=cursor.execute(sql,param)
我們要使用連接對象獲得一個cursor對象,接下來,我們會使用cursor提供的方法來進行工作.
這些方法包括兩大類:1.執行命令,2.接收返回值
cursor用來執行命令的方法:
callproc(self, procname, args):用來執行存儲過程,接收的參數為存儲過程名和參數列表,返回值為受影響的行數
execute(self, query, args):執行單條sql語句,接收的參數為sql語句本身和使用的參數列表,返回值為受影響的行數
executemany(self, query, args):執行單挑sql語句,但是重復執行參數列表裡的參數,返回值為受影響的行數
nextset(self):移動到下一個結果集
cursor用來接收返回值的方法:
fetchall(self):接收全部的返回結果行.
fetchmany(self, size=None):接收size條返回結果行.如果size的值大於返回的結果行的數量,則會返回cursor.arraysize條數據.
fetchone(self):返回一條結果行.
scroll(self, value, mode='relative'):移動指針到某一行.如果mode='relative',則表示從當前所在行移動value條,如果mode='absolute',則表示從結果集的第一行移動value條.
下面的代碼是一個完整的例子.
#使用sql語句,這里要接收的參數都用%s佔位符.要注意的是,無論你要插入的數據是什麼類型,佔位符永遠都要用%s
sql="insert into cdinfo values(%s,%s,%s,%s,%s)"
#param應該為tuple或者list
param=(title,singer,imgurl,url,alpha)
#執行,如果成功,n的值為1
n=cursor.execute(sql,param)
#再來執行一個查詢的操作
cursor.execute("select * from cdinfo")
#我們使用了fetchall這個方法.這樣,cds里保存的將會是查詢返回的全部結果.每條結果都是一個tuple類型的數據,這些tuple組成了一個tuple
cds=cursor.fetchall()
#因為是tuple,所以可以這樣使用結果集
print cds[0][3]
#或者直接顯示出來,看看結果集的真實樣子
print cds
#如果需要批量的插入數據,就這樣做
sql="insert into cdinfo values(0,%s,%s,%s,%s,%s)"
#每個值的集合為一個tuple,整個參數集組成一個tuple,或者list
param=((title,singer,imgurl,url,alpha),(title2,singer2,imgurl2,url2,alpha2))
#使用executemany方法來批量的插入數據.這真是一個很酷的方法!
n=cursor.executemany(sql,param)
需要注意的是(或者說是我感到奇怪的是),在執行完插入或刪除或修改操作後,需要調用一下
conn.commit()方法進行提交.這樣,數據才會真正保存在資料庫中.我不清楚是否是我的mysql設置問題,總之,今天我在一開始使用的時候,
如果不用commit,那數據就不會保留在資料庫中,但是,數據確實在資料庫呆過.因為自動編號進行了累積,而且返回的受影響的行數並不為0.
4、關閉資料庫連接
需要分別的關閉指針對象和連接對象.他們有名字相同的方法
cursor.close()
conn.close()
5、
5 編碼（防止亂碼）
需要注意的點：
1 Python文件設置編碼 utf-8 （文件前面加上 #encoding=utf-8)
2 MySQL資料庫charset=utf-8
3 Python連接MySQL是加上參數 charset=utf8
4 設置Python的默認編碼為 utf-8 (sys.setdefaultencoding(utf-8)
#encoding=utf-8 import sys import MySQLdb reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') db=MySQLdb.connect(user='root',charset='utf8')
註：MySQL的配置文件設置也必須配置成utf8
6.模塊功能演示
#!/usr/bin/python
import MySQLdb
Con= MySQLdb.connect(host='localhost',user='root',passwd='root',db='abc')
cursor =con.cursor()
sql ="select * from myt"
cursor.execute(sql)
row=cursor.fetchone()
print row
cursor.close()
con.close()
執行以下SQL語句獲取返回值：
//獲取連接的游標
cursor=conn.cursor()
//查詢
sql = "select * from 【table】"
//新增
sql = "insert into 【table】(欄位,欄位) values(值，值)"
//修改
sql = "update 【table】 set 欄位 =『值』where 條件 "
//刪除
sql = "delete from 【table】where 條件"
cursor.execute(sql)
返回值
cur.execute('select * from tables')
其返回值為SQL語句得到的行數，如：2L，表示2行。
然後，可以從該對象的fetchone或fetchall方法得到行信息。
獲取行信息
指針對象的fetchone()方法，是每次得到一行的tuple返回值：
引用
>>> row=cur.fetchone()
>>> print row
('user1', '', 1000L, 1000L, '/home/FTP/user1','')
指針對象的fetchall()方法，可取出指針結果集中的所有行，返回的結果集一個元組(tuples)：
引用
>>> cur.scroll(0,'absolute')
>>> row=cur.fetchall()
>>> print row
(('user1', '', 1000L, 1000L,
'/home/FTP/user1',''), ('user2', '',
1000L, 1000L,'/home/FTP/user2', None))
移動指針
當使用fetchone()方法是，指針是會發生移動的。所以，若不重置指針，那麼使用fetchall的信息將只會包含指針後面的行內容。
手動移動指針使用：
cur.scroll(int,parm)
含義為：
引用
int：移動的行數，整數；在相對模式下，正數向下移動，負值表示向上移動。
parm：移動的模式，默認是relative，相對模式；可接受absoulte，絕對模式。
修改數據
修改數據，包括插入、更新、刪除。它們都是使用指針對象的execute()方法執行：
cur.execute("insert into table (row1, row2) values ('111', '222')")
cur.execute("update table set row1 = 'test' where row2 = 'row2' ")
cur.execute("delete from table where row1 = 'row1' ")
因單引號「'」用於SQL語句中的標識，所以，python中的字元串需使用雙引號括住。
此外，也可以使用python的「格式化字元串」寫法，簡化命令，例如：
cur.execute("update table set row1 = '%s' where row2 = '%s' "%('value1','value2'))
※請注意，'%s'的單引號是SQL語句的間隔符，'value1'的單引號是python的字元串間隔符，其含義是不同的。是否需要間隔符，以及使用雙引號還是單引號作為間隔，需根據其含義決定。例如，還有：
cur.execute("update FTPUSERS set passwd=%s where userid='%s' "%("md5('123')",'user2'))
這里，paswd=%s是因SQL的md5()函數是不需要單引號間隔的；"md5('123')"是python的字元串中含有單引號，所以用雙引號括住。
提交修改
一般情況下，MySQLdb模塊會自動提交修改。但我們在更新數據後，手動運行一次：
conn.commit()
關閉資料庫連接
需要分別的關閉指針對象和連接對象.他們有名字相同的方法
cursor.close()
conn.close()
4. 請教python操作資料庫表的結果集的整理
，選擇開始菜單中→程序→【Management SQL Server 2008】→【SQL Server Management Studio】命令，打開【SQL Server Management Studio】窗口，並使用Windows或 SQL Server身份驗證建立連接。
在【對象資源管理器】窗口中展開伺服器，然後選擇【資料庫】節點
右鍵單擊【資料庫】節點，從彈出來的快捷菜單中選擇【新建資料庫】命令。
執行上述操作後，會彈出【新建資料庫】對話框。在對話框、左側有3個選項，分別是【常規】、【選項】和【文件組】。完成這三個選項中的設置會後，就完成了資料庫的創建工作，
在【資料庫名稱】文本框中輸入要新建資料庫的名稱。例如，這里以「新建的資料庫」。
在【所有者】文本框中輸入新建資料庫的所有者，如sa。根據資料庫的使用情況，選擇啟用或者禁用【使用全文索引】復選框。
在【資料庫文件】列表中包括兩行，一行是資料庫文件，而另一行是日記文件。通過單擊下面的【添加】、【刪除】按鈕添加或刪除資料庫文件。
切換到【選項頁】、在這里可以設置資料庫的排序規則、恢復模式、兼容級別和其他屬性。
切換到【文件組】頁，在這里可以添加或刪除文件組。
完成以上操作後，單擊【確定】按鈕關閉【新建資料庫】對話框。至此「新建的數據」資料庫創建成功。新建的資料庫可以再【對象資源管理器】窗口看到。
5. python中的數據結構分析
1.Python數據結構篇
數據結構篇主要是閱讀[Problem Solving with Python](Welcome to Problem Solving with Algorithms and Data Structures) [該網址鏈接可能會比較慢]時寫下的閱讀記錄，當然，也結合了部分[演算法導論](Introction to Algorithms)
中的內容，此外還有不少wikipedia上的內容，所以內容比較多，可能有點雜亂。這部分主要是介紹了如何使用Python實現常用的一些數據結構，例
如堆棧、隊列、二叉樹等等，也有Python內置的數據結構性能的分析，同時還包括了搜索和排序(在演算法設計篇中會有更加詳細的介紹)的簡單總結。每篇文
章都有實現代碼，內容比較多，簡單演算法一般是大致介紹下思想及演算法流程，復雜的演算法會給出各種圖示和代碼實現詳細介紹。
**這一部分是下
面演算法設計篇的前篇，如果數據結構還不錯的可以直接看演算法設計篇，遇到問題可以回來看數據結構篇中的某個具體內容充電一下，我個人認為直接讀演算法設計篇比
較好，因為大家時間也都比較寶貴，如果你會來讀這些文章說明你肯定有一定基礎了，後面的演算法設計篇中更多的是思想，這里更多的是代碼而已，嘿嘿。**
(1)[搜索](Python Data Structures)
簡述順序查找和二分查找，詳述Hash查找(hash函數的設計以及如何避免沖突)
(2)[排序](Python Data Structures)
簡述各種排序演算法的思想以及它的圖示和實現
(3)[數據結構](Python Data Structures)
簡述Python內置數據結構的性能分析和實現常用的數據結構：棧、隊列和二叉堆
(4)[樹總結](Python Data Structures)
簡述二叉樹，詳述二叉搜索樹和AVL樹的思想和實現
2.Python演算法設計篇
演算法設計篇主要是閱讀[Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language](Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language)[**點擊鏈接可進入Springer免費下載原書電子版**]之後寫下的讀書總結，原書大部分內容結合了經典書籍[演算法導論](Introction to Algorithms)，
內容更加細致深入，主要是介紹了各種常用的演算法設計思想，以及如何使用Python高效巧妙地實現這些演算法，這里有別於前面的數據結構篇，部分演算法例如排
序就不會詳細介紹它的實現細節，而是側重於它內在的演算法思想。這部分使用了一些與數據結構有關的第三方模塊，因為這篇的重點是演算法的思想以及實現，所以並
沒有去重新實現每個數據結構，但是在介紹演算法的同時會分析Python內置數據結構以及第三方數據結構模塊的優缺點，也就意味著該篇比前面都要難不少，但
是我想我的介紹應該還算簡單明了，因為我用的都是比較朴實的語言，並沒有像演算法導論一樣列出一堆性質和定理，主要是對著某個問題一步步思考然後演算法就出來
了，嘿嘿，除此之外，裡面還有很多關於python開發的內容，精彩真的不容錯過！
這里每篇文章都有實現代碼，但是代碼我一般都不會分
析，更多地是分析演算法思想，所以內容都比較多，即便如此也沒有包括原書對應章節的所有內容，因為內容實在太豐富了，所以我只是選擇經典的演算法實例來介紹算
法核心思想，除此之外，還有不少內容是原書沒有的，部分是來自演算法導論，部分是來自我自己的感悟，嘻嘻。該篇對於大神們來說是小菜，請一笑而過，對於菜鳥
們來說可能有點難啃，所以最適合的是和我水平差不多的，對各個演算法都有所了解但是理解還不算深刻的半桶水的程序猿，嘿嘿。
本篇的順序按照原書[Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language](Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language)的章節來安排的(章節標題部分相同部分不同喲)，為了節省時間以及保持原著的原滋原味，部分內容(一般是比較難以翻譯和理解的內容)直接摘自原著英文內容。
**1.
你也許覺得很多內容你都知道嘛，沒有看的必要，其實如果是我的話我也會這么想，但是如果只是歸納一個演算法有哪些步驟，那這個總結也就沒有意義了，我覺得這
個總結的亮點在於想辦法說清楚一個演算法是怎麼想出來的，有哪些需要注意的，如何進行優化的等等，採用問答式的方式讓讀者和我一起來想出某個問題的解，每篇
文章之後都還有一兩道小題練手喲**
**2.你也許還會說演算法導論不是既權威又全面么，基本上每個演算法都還有詳細的證明呢，讀演算法導論豈
不更好些，當然，你如果想讀演算法導論的話我不攔著你，讀完了感覺自己整個人都不好了別怪小弟沒有提醒你喲，嘻嘻嘻，左一個性質右一個定理實在不適合演算法科
普的啦，沒有多少人能夠堅持讀完的。但是碼農與蛇的故事內容不多喲，呵呵呵**
**3.如果你細讀本系列的話我保證你會有不少收獲的，需要看演算法導論哪個部分的地方我會給出提示的，嘿嘿。溫馨提示，前面三節內容都是介紹基礎知識，所以精彩內容從第4節開始喲，么么噠 O(∩_∩)O~**
(1)[Python Algorithms - C1 Introction](Python Algorithms)
本節主要是對原書中的內容做些簡單介紹，說明演算法的重要性以及各章節的內容概要。
(2)[Python Algorithms - C2 The basics](Python Algorithms)
**本節主要介紹了三個內容：演算法漸近運行時間的表示方法、六條演算法性能評估的經驗以及Python中樹和圖的實現方式。**
(3)[Python Algorithms - C3 Counting 101](Python Algorithms)
原書主要介紹了一些基礎數學，例如排列組合以及遞歸循環等，但是本節只重點介紹計算演算法的運行時間的三種方法
(4)[Python Algorithms - C4 Inction and Recursion and Rection](Python Algorithms)
**本節主要介紹演算法設計的三個核心知識：Inction(推導)、Recursion(遞歸)和Rection(規約)，這是原書的重點和難點部分**
(5)[Python Algorithms - C5 Traversal](Python Algorithms)
**本節主要介紹圖的遍歷演算法BFS和DFS，以及對拓撲排序的另一種解法和尋找圖的(強)連通分量的演算法**
(6)[Python Algorithms - C6 Divide and Combine and Conquer](Python Algorithms)
**本節主要介紹分治法策略，提到了樹形問題的平衡性以及基於分治策略的排序演算法**
(7)[Python Algorithms - C7 Greedy](Python Algorithms)
**本節主要通過幾個例子來介紹貪心策略，主要包括背包問題、哈夫曼編碼和最小生成樹等等**
(8)[Python Algorithms - C8 Dynamic Programming](Python Algorithms)
**本節主要結合一些經典的動規問題介紹動態規劃的備忘錄法和迭代法這兩種實現方式，並對這兩種方式進行對比**
(9)[Python Algorithms - C9 Graphs](Python Algorithms)
**本節主要介紹圖演算法中的各種最短路徑演算法，從不同的角度揭示它們的內核以及它們的異同**
6. Python列表中數據相加，得到全部有可能的結果。
fromitertoolsimportproct
t=[[1],[2,3,4],[5,6]]
fori,j,kinproct(t[0],t[1],t[2]):
print('{0}+{1}+{2}={3}'.format(i,j,k,i+j+k))
#輸出
1+2+5=8
1+2+6=9
1+3+5=9
1+3+6=10
1+4+5=10
1+4+6=11
7. python進行資料庫查詢時怎麼把結果提取出來
設置索引欄位。在開始提取數據前，先將member_id列設置為索引欄位。然後開始提取數據。
按行提取信息。第一步是按行提取數據，例如提取某個用戶的信息。
按列提取信息。第二步是按列提取數據，例如提取用戶工作年限列的所有信息。
按行與列提取信息。第三步是按行和列提取信息，把前面兩部的查詢條件放在一起，查詢特定用戶的特定信息。
在前面的基礎上繼續增加條件，增加一行同時查詢兩個特定用戶的貸款金額信息。
在前面的代碼後增加sum函數，對結果進行求和。
除了增加行的查詢條件以外，還可以增加列的查詢條件。
多個列的查詢也可以進行求和計算，在前面的代碼後增加sum函數，對這個用戶的貸款金額和年收入兩個欄位求和，並顯示出結果。
提取特定日期的信息。數據提取中還有一種很常見的需求就是按日期維度對數據進行匯總和提取，如按月，季度的匯總數據提取和按特定時間段的數據提取等等。
設置索引欄位。首先將索引欄位改為數據表中的日期欄位，這里將issue_d設置為數據表的索引欄位。按日期進行查詢和數據提取。
8. python怎麼把查詢結果輸出出來
試試這個fetchone函數
conn=MySQLdb.connect(host='localhost',user='root',passwd='root',db='test',port=3306)
cur=conn.cursor()
cur.execute('select * from user')
data = cur.fetchone()
print "Database : %s " % data
conn.commit()
cur.close()
conn.close()