数据库实践

今天我们来学习以下有关于数据提取以及数据库的一些知识，

我们知道其实数据库是一个非常神奇的存在，它是是按照 数据结构来组织、 存储和管理数据的仓库

我们可以使用它对数据进行储存和管理！

下面是有关于sqlite3的学习，SQLite3 可使用 sqlite3 模块与 Python 进行集成。

这是一个环境自带的函数库，所以在编写代码时直接import就行啦~

我们有一些可以学习的语句：

语句	内容
sqlite3.connect(database [,timeout ,other optional arguments])	该 API 打开一个到 SQLite 数据库文件 database 的链接。timeout 参数表示连接等待锁定的持续时间，直到发生异常断开连接。timeout 参数默认是 5.0（5 秒）。如果给定的数据库名称 filename 不存在，则该调用将创建一个数据库。如果您不想在当前目录中创建数据库，那么您可以指定带有路径的文件名，这样您就能在任意地方创建数据库。
connection.cursor([cursorClass])	该例程创建一个 cursor，将在 Python 数据库编程中用到。
cursor.execute(sql [, optional parameters])	该例程执行一个 SQL 语句。该 SQL 语句可以被参数化（即使用占位符代替 SQL 文本）。sqlite3 模块支持两种类型的占位符：问号和命名占位符（命名样式）。
connection.execute(sql [, optional parameters])	该例程是上面执行的由光标（cursor）对象提供的方法的快捷方式，它通过调用光标（cursor）方法创建了一个中间的光标对象，然后通过给定的参数调用光标的 execute 方法。
cursor.executemany(sql, seq_of_parameters)	该例程对 seq_of_parameters 中的所有参数或映射执行一个 SQL 命令。
connection.executemany(sql[, parameters])	该例程是一个由调用光标（cursor）方法创建的中间的光标对象的快捷方式，然后通过给定的参数调用光标的 executemany 方法。
cursor.executescript(sql_script)	该例程一旦接收到脚本，会执行多个 SQL 语句。它首先执行 COMMIT 语句，然后执行作为参数传入的 SQL 脚本。所有的 SQL 语句应该用分号（;）分隔。
connection.executescript(sql_script)	该例程是一个由调用光标（cursor）方法创建的中间的光标对象的快捷方式，然后通过给定的参数调用光标的 executescript 方法。
connection.total_changes()	该例程返回自数据库连接打开以来被修改、插入或删除的数据库

生成一个数据库：

import sqlite3

conn = sqlite3.connect('shujuku.db')

print ("成功打开数据库")

运行结果为：

 

 这时如果原本没有数据库就会创建一个：

先利用爬虫爬取中国大学的排名并保存为csv文件：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas
# 1. 获取网页内容
def gettext(url):
    try:
        r = requests.get(url, timeout = 30)
        r.raise_for_status()
        r.encoding = 'utf-8'
        return r.text
    except Exception as e:
        print("Error:", e)
        return ""

# 2. 分析网页内容并提取有用数据
def getTabelList(soup): # 获取表格的数据
    tabel_list = []      # 存储整个表格数据
    Tr = soup.find_all('tr')
    for tr in Tr:
        Td = tr.find_all('td')
        if len(Td) == 0:
            continue
        tr_list = [] # 存储一行的数据
        for td in Td:
            tr_list.append(td.string)
        tabel_list.append(tr_list)
    return tabel_list

# 3. 可视化展示数据
def Print(tabel_list, num):
    # 输出前num行数据
    print("{1:^2}{2:{0}^10}{3:{0}^5}{4:{0}^5}{5:{0}^8}".format(chr(12288), "排名", "学校名称", "省市", "总分", "生涯质量"))
    for i in range(num):
        text = tabel_list[i]
        print("{1:{0}^2}{2:{0}^10}{3:{0}^5}{4:{0}^8}{5:{0}^10}".format(chr(12288), *text))

# 4. 将数据存储为csv文件
def save(filename, tabel_list):
    FormData = pandas.DataFrame(tabel_list)
    FormData.columns = ["排名", "学校名称", "省市", "总分", "生涯质量", "培养结果", "科研规模", "科研质量", "顶尖成果", "顶尖人才", "科技服务", "产学研合作", "成果转化"]
    FormData.to_csv(filename, encoding='utf_8_sig', index=False)

if __name__ == "__main__":
    url = "http://www.zuihaodaxue.cn/zuihaodaxuepaiming2016.html"
    html = gettext(url)
    soup = BeautifulSoup(html, features="html.parser")
    data = getTabelList(soup)
    #print(data)
    Print(data, 5)   # 输出前5行数据
    save("paiming.csv", data)

结果为：

 成功创建Connection对象以后，再创建一个Cursor对象，并且调用Cursor对象的execute()方法来执行SQL语句创建数据表以及查询、插入、修改或删除数据库中的数据：

c = conn.cursor()
# 创建表，
c.execute('''CREATE TABLE stocks (date text, trans text, symbol text, qty real, price real)''')
# 插入一条记录
c.execute("INSERT INTO stocks VALUES ('2006-01-05','BUY', 'RHAT', 100, 35.14)")
# 提交当前事务，保存数据
conn.commit()
# 关闭数据库连接
conn.close()

如果需要查询表中内容，那么重新创建Connection对象和Cursor对象之后，可以使用下面的代码来查询。

for row in c.execute('SELECT * FROM stocks ORDER BY price'):
    print(row)

connect(database[, timeout, isolation_level, detect_types, factory]) ：连接数据库文件，也可以连接":memory:"在内存中创建数据库。

sqlite3.Connection.execute()：执行SQL语句
sqlite3.Connection.cursor()：返回游标对象
sqlite3.Connection.commit()：提交事务
sqlite3.Connection.rollback()：回滚事务
sqlite3.Connection.close()：关闭连接

将csv文件导入数据库：

import sqlite3
import openpyxl
lists=sqlite3.connect('shujuku.db') 
c=lists.cursor()
c.execute('''CREATE TABLE rankg("序号","排名","学校名称","省市","总分","生源质量","培养结果","科研规模","科研质量","顶尖成果","顶尖人才","科技服务","产学研合作","成果转化"
)''')
listinsheet=openpyxl.load_workbook(r'paiming.csv')
datainlist=listinsheet.active #获取excel文件当前表格
data_truck=('''INSERT INTO rankg("序号","排名","学校名称","省市","总分","生源质量","培养结果","科研规模","科研质量","顶尖成果","顶尖人才","科技服务","产学研合作","成果转化") VALUES (?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?)''')
for row in datainlist.iter_rows(min_row=2,max_col=14,max_row=datainlist.max_row): 
#使excel各行数据成为迭代器
    cargo=[cell.value for cell in row] 
    c.execute(data_truck,cargo)  
for row in c.execute('SELECT * FROM rankg ORDER BY "序号"'):
    print(row)

lists.commit()
lists.close()

运行结果：

查询我们学校的排名：

import sqlite3
import openpyxl
lists=sqlite3.connect('best college.db') 
c=lists.cursor()
c.execute('''CREATE TABLE rankh("序号","排名","学校名称","省市","总分","生源质量","培养结果","科研规模","科研质量","顶尖成果","顶尖人才","科技服务","产学研合作","成果转化"
)''')
listinsheet=openpyxl.load_workbook(r'university.xlsx')
datainlist=listinsheet.active #获取excel文件当前表格
data_truck=('''INSERT INTO rankh("序号","排名","学校名称","省市","总分","生源质量","培养结果","科研规模","科研质量","顶尖成果","顶尖人才","科技服务","产学研合作","成果转化") VALUES (?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?)''')
for row in datainlist.iter_rows(min_row=2,max_col=14,max_row=datainlist.max_row): 
#使excel各行数据成为迭代器
    cargo=[cell.value for cell in row] #敲黑板！！使每行中单元格成为迭代器
    c.execute(data_truck,cargo)  #敲黑板！写入一行数据到数据库中表rankh
c.execute('SELECT * FROM rankh WHERE "学校名称"="广州大学"')#由于我们学校没有上榜就查询了广州大学的排名
r = c.fetchall()
print(r)
lists.commit()
lists.close()

结果为：