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    python之cur.fetchall与cur.fetchone提取数据并统计处理操作

    数据库中有一字段type_code,有中文类型和中文类型编码,现在对type_code字段的数据进行统计处理,编码对应的字典如下:

    {'ys4ng35toofdviy9ce0pn1uxw2x7trjb':'娱乐',
            'vekgqjtw3ax20udsniycjv1hdsa7t4oz':'经济',
            'vjzy0fobzgxkcnlbrsduhp47f8pxcoaj':'军事',
            'uamwbfqlxo7bu0warx6vkhefigkhtoz3':'政治',
            'lyr1hbrnmg9qzvwuzlk5fas7v628jiqx':'文化',
            }

    其中数据库的32位随机编码生成程序如下:

    string.ascii_letters 对应字母(包括大小写), string.digits(对应数字) ,string.punctuation(对应特殊字符)

    import string
    import random
    def get_code():
        return ''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits + string.punctuation, 32))
    print(get_code())
     
    def get_code1():
        return ''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, 32))
    testresult= get_code1()
    print(testresult.lower())
    print(type(testresult))

    结果:

    )@+t37/b|UQ[K;!spj(>%r9"PokwTe=
    igwle98kgqtcprke7byvq12xnhucmz4v
    class 'str'>

    cur.fetchall:

    import pymysql
    import pandas as pd 
    conn = pymysql.Connect(host="127.0.0.1",port=3306,user="root",password="123456",charset="utf8",db="sql_prac")
    cur = conn.cursor()
    print("连接成功")
    sql = "SELECT type_code,count(1) as num FROM test GROUP BY type_code ORDER BY num desc"
    cur.execute(sql)
    res = cur.fetchall()
    print(res)
    (('ys4ng35toofdviy9ce0pn1uxw2x7trjb', 8), ('vekgqjtw3ax20udsniycjv1hdsa7t4oz', 5), ('vjzy0fobzgxkcnlbrsduhp47f8pxcoaj', 3), ('uamwbfqlxo7bu0warx6vkhefigkhtoz3', 3), ('娱乐', 2), ('lyr1hbrnmg9qzvwuzlk5fas7v628jiqx', 1), ('政治', 1), ('经济', 1), ('军事', 1), ('文化', 1))
    res = pd.DataFrame(list(res), columns=['name','value'])
    print(res)

    dicts = {'ys4ng35toofdviy9ce0pn1uxw2x7trjb':'娱乐',
            'vekgqjtw3ax20udsniycjv1hdsa7t4oz':'经济',
            'vjzy0fobzgxkcnlbrsduhp47f8pxcoaj':'军事',
            'uamwbfqlxo7bu0warx6vkhefigkhtoz3':'政治',
            'lyr1hbrnmg9qzvwuzlk5fas7v628jiqx':'文化',
            }
    res['name'] = res['name'].map(lambda x:dicts[x] if x in dicts else x)
    print(res)
      name  value
    0   娱乐      8
    1   经济      5
    2   军事      3
    3   政治      3
    4   娱乐      2
    5   文化      1
    6   政治      1
    7   经济      1
    8   军事      1
    9   文化      1
    #分组统计
    result = res.groupby(['name']).sum().reset_index()
    print(result)
     name  value
    0   军事      4
    1   娱乐     10
    2   政治      4
    3   文化      2
    4   经济      6
    #排序
    result = result.sort_values(['value'], ascending=False)
     name  value
    1   娱乐     10
    4   经济      6
    0   军事      4
    2   政治      4
    3   文化      2
    #输出为list,前端需要的数据格式
    data_dict = result.to_dict(orient='records')
    print(data_dict)
    [{'name': '娱乐', 'value': 10}, {'name': '经济', 'value': 6}, {'name': '军事', 'value': 4}, {'name': '政治', 'value': 4}, {'name': '文化', 'value': 2}]

    cur.fetchone

    先测试SQL:

    代码:

    import pymysql
    import pandas as pd
    conn = pymysql.Connect(host="127.0.0.1",port=3306,user="root",password="123456",charset="utf8",db="sql_prac")
    cur = conn.cursor()
    print("连接成功")
    sql = "select count(case when type_code in ('ys4ng35toofdviy9ce0pn1uxw2x7trjb','娱乐') then 1 end) 娱乐," \
    
          "count(case when type_code in ('vekgqjtw3ax20udsniycjv1hdsa7t4oz','经济') then 1 end) 经济," \
    
          "count(case when type_code in ('vjzy0fobzgxkcnlbrsduhp47f8pxcoaj','军事') then 1 end) 军事," \
    
          "count(case when type_code in ('uamwbfqlxo7bu0warx6vkhefigkhtoz3' ,'政治') then 1 end) 政治," \
    
          "count(case when type_code in ('lyr1hbrnmg9qzvwuzlk5fas7v628jiqx','文化') then 1 end) 文化 from test"
    cur.execute(sql)
    res = cur.fetchone()
    print(res)

    返回结果为元组:

    (10, 6, 4, 4, 2)
    data = [
                    {"name": "娱乐", "value": res[0]},
                    {"name": "经济", "value": res[1]},
                    {"name": "军事", "value": res[2]},
                    {"name": "政治", "value": res[3]},
                    {"name": "文化", "value": res[4]}
    ]
    result = sorted(data, key=lambda x: x['value'], reverse=True)
    print(result)

    结果和 cur.fetchall返回的结果经过处理后,结果是一样的:

    [{'name': '娱乐', 'value': 10}, {'name': '经济', 'value': 6}, {'name': '军事', 'value': 4}, {'name': '政治', 'value': 4}, {'name': '文化', 'value': 2}]

    补充:今天做测试,用django.db 的connection来执行一个非常简单的查询语句:

    sql_str = 'select col_1 from table_1 where criteria = 1'
    cursor = connection.cursor()
    cursor.execute(sql_str)
    fetchall = cursor.fetchall()

    fetchall的值是这样的:

    (('101',), ('102',), ('103',),('104',))

    上网搜索了一下资料:

    首先fetchone()函数它的返回值是单个的元组,也就是一行记录,如果没有结果,那就会返回null

    其次是fetchall()函数,它的返回值是多个元组,即返回多个行记录,如果没有结果,返回的是()

    举个例子:cursor是我们连接数据库的实例

    fetchone()的使用:

    cursor.execute(select username,password,nickname from user where id='%s'  %(input)

    result=cursor.fetchone(); 此时我们可以通过result[0],result[1],result[2]得到username,password,nickname

    fetchall()的使用:

    cursor.execute(select * from user)

    result=cursor.fetchall();此时select得到的可能是多行记录,那么我们通过fetchall得到的就是多行记录,是一个二维元组

    ((username1,password1,nickname1),(username2,password2,nickname2),(username3,password3,nickname))

    以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。

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