python怎么获取数据库数据(python获取数据库数据生成折线图)
从数据库里python获取数据存到本地数据库
python项目中从接口获取数据并存入本地数据库
首先用postman测试接口
根据请求方式将数据存入数据库中
首先用postman测试接口
通过url，选择相应的请求方式，头部，数据格式，点击send看能否获取数据
根据请求方式将数据存入数据库中
下面是post请求方式def get() URL = '' HEADERS = {'Content-Type': 'application/json'} JSON = {} response = request.post(URL,headers=HEADERS,json=JSON) #json.loads()用于将str类型的数据转成dict jsondata = json.load(response.txt) for i in jsondata: date1 = i[data] type1 = i[type] ... #拼接sql语句 sql="" conn=MySQLdb.connect(host="localhost",user="root",passwd="sa",db="mytable") cursor=conn.cursor() ursor.execute(sql)
掌握Python 操作 MySQL 数据库
本文Python 操作 MySQL 数据库需要是使用到 PyMySQL 驱动
Python 操作 MySQL 前提是要安装好 MySQL 数据库并能正常连接使用，安装步骤详见下文。
注意： 安装过程我们需要通过开启管理员权限来安装，否则会由于权限不足导致无法安装。
首先需要先下载 MySQL 安装包， 官网下载地址 下载对应版本即可,或直接在网上拉取并安装：
权限设置：
初始化 MySQL：
启动 MySQL：
查看 MySQL 运行状态：
Mysql安装成功后，默认的root用户密码为空，你可以使用以下命令来创建root用户的密码：
登陆：
创建数据库：
查看数据库：
PyMySQL 模块使用 pip命令进行安装：
假如系统不支持 pip 命令，可以使用以下方式安装：
pymysql .connect 函数：连接上数据库
输出结果显示如下：表面数据库连接成功
使用 pymysql 的 connect() 方法连接数据库，connect 参数解释如下：
conn.cursor():获取游标
如果要操作数据库，光连接数据是不够的，咱们必须拿到操作数据库的游标，才能进行后续的操作，游标的主要作用是用来接收数据库操作后的返回结果，比如读取数据、添加数据。通过获取到的数据库连接实例 conn 下的 cursor() 方法来创建游标，实例如下：
输出结果为：
cursor 返回一个游标实例对象，其中包含了很多操作数据的方法，如执行sql语句，sql 执行命令： execute() 和 executemany()
execute(query,args=None):
executemany(query,args=None)：
其他游标对象如下表：
完整数据库连接操作实例如下：
以上结果输出为：
创建表代码如下：
如下所示数据库表创建成功：
插入数据实现代码：
插入数据结果：
Python查询Mysql使用 fetchone() 方法获取单条数据, 使用fetchall() 方法获取多条数据。
查询数据代码如下：
输出结果：
DB API中定义了一些数据库操作的错误及异常，下表列出了这些错误和异常:
本文给大家介绍 Python 如何连接 Mysql 进行数据的增删改查操作，文章通过简洁的代码方式进行示例演示，给使用 Python 操作 Mysql 的工程师提供支撑。
python怎样收集数据
这么具体的问题，找通用demo很难啊，个人觉得问题的难点不在Python。
1. 获取什么服务器性能数据和如何获取，可以请教公司内部运维。
2. 获取什么数据库性能数据和如何获取，可以请教公司内部DBA。
3. 以上两点搞定了，才能确定临时数据存储结构和最终数据库表结构。
以上三点是关键，Python的事情就简单多了，提供一种思路：一分钟一次，实时性不高，每台服务器用cron部署一个a.py，用于获取性能数据，在某一台服务器有一个b.py，负责获取所有服务器a.py产生的数据，然后写入数据库；a.py如何上报到b.py取决于你擅长什么，如果熟悉网络编程，用a.py做客户端上报到服务端b.py，如果熟悉shell的文件同步(如rsync)，a.py只写本地文件，b.py调用c.sh（封装rsync）拉取远程文件。
开启数据分析的大门-数据收集：Python对文件的操作
简介
我是一名应届经济学毕业生，在学习Python语言的过程中，接触到了数据分析，机器学习和人工智能，并对此特别感兴趣，现在我把整个学习过程记录下来，希望和我有相同兴趣和爱好的朋友们一同成长，期盼着各位专家的指导。
环境介绍
在整个过程当中，将采用Python和Excel，采用Python,是因为Python提供了丰富的开发框架和工具库，使用Excel是因为Excel是使用非常广泛的办公软件，我在Excel里将复杂的算法简单化，使大家快速理解各种难以理解的算法。
在开始之前，我们已经准备好了Anaconda和Excel环境。在这里省略了这个过程。
数据获取将通过tushare开放平台，后面我会介绍和演示如何应用tushare平台。
数据分析流程简介
数据分析是由数据收集开始，收集的数据经过标准化处理和整理后，通过各种算法，进行数据分析，目的是为了总结过去的 历史 数据，在数据趋势上预测未来的走势，同时对现存的环境进行优化。
我们今天先从数据收集开始。
数据收集需要应用到Python对文件的读写操作。
下面这段代码以只读方式采用’UTF-8’编码方式打开当前目录下的text1.txt文件，并输出到屏幕上。操作完毕后，关闭文件。
小贴士：在从tushare平台获取数据时，每个用户会分配到一个key，我们可以把这个key封装到这个文件里。为的是数据安全和便利性。
Python对数据的处理主要是csv文件格式，Excel和数据库。今天我们主要针对csv文件进行操作。为的是尽快开始我们的数据分析之旅。后面在适当的时候，我来完成对Excel和数据库的操作。
Python 读取csv文件有很多种方法，我们这里采用PANDAS库，下面是读取csv文件代码：
下面这段代码先生成数据列表，然后写入csv文件。
好了，到现在为止，Python对数据收集的基础工作就算完成了，Python对文件操作有很多技巧，不是我们这一系列的重点，就不一一介绍了，有兴趣的伙伴可以查阅相关文档。