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  • 数据库转化为对象
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    2019-08-12 16:01:38
    • 关系数据库

      关系数据库(英语:Relational database),是创建在关系模型基础上的数据库,借助于集合代数数学概念和方法来处理数据库中的数据。现实世界中的各种实体以及实体之间的各种联系均用关系模型来表示。关系模型是由埃德加·科德于1970年首先提出的,并配合“科德十二定律”。现如今虽然对此模型有一些批评意见,但它还是数据存储的传统标准。

      标准数据查询语言SQL就是一种基于关系数据库的语言,这种语言执行对关系数据库中数据的检索和操作。

      关系模型由关系数据结构关系操作集合关系完整性约束三部分组成。

      [外链图片转存失败(img-tT691rkr-1565596874945)(D:\Wangdb\Typora\Typora图片\关系数据库.png)]

    • 对象数据库

      关系数据库(Relational database)对应,对象数据库是一种以对象形式表示信息的数据库。对象数据库的数据库管理系统被称为ODBMSOODBMS

      两个主要原因让用户使用对象数据库技术。

      • 首先,关系数据库在管理复杂数据时显得笨重。
      • 其次,被应用软件操作的数据一般是用面向对象的编程语言如C++, Java, DelphiC#写成,而那些用来转化数据表示关系数据库元组的代码很冗繁,执行时也有不少耗时。这种应用程序和数据库表示信息的模式之间的不匹配有时也被称为impedance mismatch

    • Reference

    1. 维基百科:关系数据库
    2. 维基百科:对象数据库
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     step2:表对应的Entity中的该字段

    以及返回的数据对应的该字段 

    step3:使用 JSONObject.parseObject进行转换并赋值

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  • 假设应用:某接口需要从数据库获取数据,每条数据都是一个python对象,以数组形式输出,即: [{}, {}, {}…],以python2.7和sqlserver例 测试数据: python脚本: # coding=utf-8 import pyodbc #数据库连接 ...

    假设应用:某接口需要从数据库获取数据,每条数据都是一个python对象,以数组形式输出,即: [{}, {}, {}…],以python2.7和sqlserver为例

    测试数据:
    在这里插入图片描述
    python脚本:

    # coding=utf-8
    import pyodbc
    
    #数据库连接
    conn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=20.209.182.190;DATABASE=testdb;UID=test;PWD=test@123')
    cur = conn.cursor()
    
    #各字段空数组
    ipList = []  #ip数组
    cpuList = [] #cpu数组 
    diskList = [] #硬盘数组
    ramList = [] #内存数组
    objList = [] #对象数组
    
    sql = "select * from A_TEST" # 查询所有数据
    cur.execute(sql)
    for row in cur.fetchall():
        #将各个字段数据放入相应的数组
        ipList.append(row[0])
        cpuList.append(row[1])
        diskList.append(row[2])
        ramList.append(row[3])
    
    sql_count = "select count(1) from A_TEST"  #查询有多少条数据
    cur.execute(sql_count)
    for count in cur.fetchall():
        num = int(count[0]) #获取数据条数并转为int类型
      
    for i in range(0,num): #循环每条数据
        obj = {"ip":ipList[i], "cpu_use":cpuList[i], "disk_use":diskList[i],"ram_use":ramList[i]} #取每个字段数据组成对象
        objList.append(obj) #将对象放入对象数组
    
    print objList #打印对象数组
    
    print (u"第二条数据ip信息: " + objList[1]['ip']) #打印第二条数据的ip信息
    print (u"第三条数据cpu使用率信息: " + objList[2]['cpu_use']) #打印第三条数据的cpu使用率信息   
    
    conn.close() #关闭数据库连接
    
    
    

    运行结果:
    在这里插入图片描述

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  • ,columns=columnNames) #得到的data二维元组,逐行取出,转化为列表,再转化为df """ 使用完成之后需关闭游标和数据库连接,减少资源占用,cursor.close(),db.close() db.commit()若对数据库进行了修改,需进行提交...
    import pymysql
    import warnings
    import pandas as pd
    warnings.filterwarnings('ignore')
    
    
    def connect_database(database, password):
         db = pymysql.connect(host ="XXX",user ="root", password = password, database = database)
         return db
    
    
    def read_data(db, table):
        cursor = db.cursor() # 使用cursor()方法获取用于执行SQL语句的游标
        
        sql = "SELECT * FROM " + table # SQL语句
        cursor.execute(sql)  # 执行SQL语句
        
        data = cursor.fetchall()
        
        #下面为将获取的数据转化为dataframe格式
        columnDes = cursor.description #获取连接对象的描述信息
        columnNames = [columnDes[i][0] for i in range(len(columnDes))] #获取列名
        df = pd.DataFrame([list(i) for i in data],columns=columnNames) #得到的data为二维元组,逐行取出,转化为列表,再转化为df
        
        """
        使用完成之后需关闭游标和数据库连接,减少资源占用,cursor.close(),db.close()
        db.commit()若对数据库进行了修改,需进行提交之后再关闭
        """
        cursor.close()
        db.close()
    
        print("cursor.description中的内容:",columnDes)
        return df    
    
    database = 'XXX'
    table = 'XXX'
    password = 'XXX'
    
    db = connect_database(database, password)
    df = read_data(db, table)
    print(df.tail())
    
    展开全文
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