Python MySQL操作实战教程(1):查询并数据JSON格式

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,高可用系列 2核4GB
简介: Python MySQL操作实战教程(1):查询并数据JSON格式

MySQL数据库结构

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `po_sales` (
  `sid` int(11) NOT NULL,
  `s_name` varchar(32) DEFAULT NULL,
  `s_amount` decimal(10,1) DEFAULT NULL,
  `s_time` int(10) DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=7 DEFAULT CHARSET=utf8;
INSERT INTO `po_sales` (`sid`, `s_name`, `s_amount`, `s_time`) VALUES
(1, '2016年度销售', '500.0', 1457929020),
(2, '2017年度销售', '600.0', 1489465020),
(3, '2018年度销售', '1025.0', 1521001020),
(4, '2019年度销售', '1242.0', 1552537020),
(5, '2020年度销售', '1448.0', 1584159420),
(6, '2021年度销售', '1348.0', 1615695420);


Python读取MySQL并输出元祖

import pymysql
import time
# 获取pymysql相关属性
# print(dir(pymysql))
# for name in dir(pymysql):
# print(name)
# 打开数据库连接
conn = pymysql.connect(host='188.131.*.*', user='safety', passwd='w7is4JLEyjiRHrA8', db='safety')
# 获取游标
db = conn.cursor()
# 查询数据表
sql = "select sid,s_name,s_amount,FROM_UNIXTIME(s_time,'%Y-%m-%d %H:%i:%s') from po_sales"
db.execute(sql)
# 获取全部数据
results = db.fetchall()
# 输出数据
for rs in results:
    print(rs)
# 关闭数据库
conn.close()


Python读取MySQL并输出JSON

# 获取游标
db = conn.cursor()
# 查询数据表
sql = "select sid,s_name,s_amount,FROM_UNIXTIME(s_time,'%Y-%m-%d %H:%i:%s') from po_sales"
db.execute(sql)
# 获取全部数据
results = db.fetchall()
# 定义字典和序列
rows = []
data = {}
# 输出数据
for rs in results:
    row = {}
    row["sid"] = rs[0]
    row["s_name"] = rs[1]
    row["s_amount"] = rs[2].to_eng_string()  # 浮点数转为字符串
    row["s_time"] = rs[3]
    rows.append(row)
data['code'] = 0
data['msg'] = 'OK'
data['data'] = rows
# 关闭数据库
conn.close()
# 输出标准的JSON字符串
jsonStr = json.dumps(data, ensure_ascii=False)
print(jsonStr)


lockdatav Done!

相关实践学习
如何在云端创建MySQL数据库
开始实验后,系统会自动创建一台自建MySQL的 源数据库 ECS 实例和一台 目标数据库 RDS。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助     相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
相关文章
|
8天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
mysql怎么查询longblob类型数据的大小
通过本文的介绍,希望您能深入理解如何查询MySQL中 `LONG BLOB`类型数据的大小,并结合优化技术提升查询性能,以满足实际业务需求。
37 6
|
1月前
|
存储 Oracle 关系型数据库
【赵渝强老师】MySQL InnoDB的数据文件与重做日志文件
本文介绍了MySQL InnoDB存储引擎中的数据文件和重做日志文件。数据文件包括`.ibd`和`ibdata`文件,用于存放InnoDB数据和索引。重做日志文件(redo log)确保数据的可靠性和事务的持久性,其大小和路径可由相关参数配置。文章还提供了视频讲解和示例代码。
142 11
【赵渝强老师】MySQL InnoDB的数据文件与重做日志文件
|
20天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
mysql分页读取数据重复问题
在服务端开发中,与MySQL数据库进行数据交互时,常因数据量大、网络延迟等因素需分页读取数据。文章介绍了使用`limit`和`offset`参数实现分页的方法,并针对分页过程中可能出现的数据重复问题进行了详细分析,提出了利用时间戳或确保排序规则绝对性等解决方案。
|
25天前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
GBase 数据库如何像MYSQL一样存放多行数据
GBase 数据库如何像MYSQL一样存放多行数据
|
1月前
|
缓存 NoSQL 关系型数据库
Redis和Mysql如何保证数据⼀致?
在项目中,为了解决Redis与Mysql的数据一致性问题,我们采用了多种策略:对于低一致性要求的数据,不做特别处理;时效性数据通过设置缓存过期时间来减少不一致风险;高一致性但时效性要求不高的数据,利用MQ异步同步确保最终一致性;而对一致性和时效性都有高要求的数据,则采用分布式事务(如Seata TCC模式)来保障。
64 14
|
1月前
|
SQL 前端开发 关系型数据库
SpringBoot使用mysql查询昨天、今天、过去一周、过去半年、过去一年数据
SpringBoot使用mysql查询昨天、今天、过去一周、过去半年、过去一年数据
60 9
|
1月前
|
JSON 数据格式 索引
Python中序列化/反序列化JSON格式的数据
【11月更文挑战第4天】本文介绍了 Python 中使用 `json` 模块进行序列化和反序列化的操作。序列化是指将 Python 对象(如字典、列表)转换为 JSON 字符串,主要使用 `json.dumps` 方法。示例包括基本的字典和列表序列化,以及自定义类的序列化。反序列化则是将 JSON 字符串转换回 Python 对象,使用 `json.loads` 方法。文中还提供了具体的代码示例,展示了如何处理不同类型的 Python 对象。
|
1月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
定时任务频繁插入数据导致锁表问题 -> 查询mysql进程
定时任务频繁插入数据导致锁表问题 -> 查询mysql进程
51 1
|
分布式计算 关系型数据库 MySQL
E-Mapreduce如何处理RDS的数据
目前网站的一些业务数据存在了数据库中,这些数据往往需要做进一步的分析,如:需要跟一些日志数据关联分析,或者需要进行一些如机器学习的分析。在阿里云上,目前E-Mapreduce可以满足这类进一步分析的需求。
4979 0
|
13天前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
Python处理数据库:MySQL与SQLite详解 | python小知识
本文详细介绍了如何使用Python操作MySQL和SQLite数据库,包括安装必要的库、连接数据库、执行增删改查等基本操作,适合初学者快速上手。
87 15
下一篇
DataWorks