使用PyMySQL进行数据库连接和查询--案例某电商网站女装行业TOP100销量数据

数据库连接和查询

1.首先在Navicat中创建一个名为taobao的数据库

2.Navicat导入txt文本数据

用Navicat导入导向把sale_data.txt导入数据库taobao中

1. 注意：txt文本的编码格式默认为ANSI编码，而我们要修改成UTF-8编码，不然在导入数后，会出现乱码现象

2. 打开txt文件，点击txt文件左上角的文件，选择“另存为”

3. 此时在“保存”时，选择UTF-8编码，进行保存

4. 
   接着打开Navicat，选择数据库导入向导txt文本
   

5. 接着选择要导入的文件的格式，这里我就选择了文本文件(*.txt)格式，然后点击“下一步”。

6. 
   如图，点击浏览按钮来查找要导入的txt文件，编码格式选择UTF-8(之前txt文本默认编码格式为ANSI，所以我们要修改txt文本的编码格式为UTF-8，保持编码一制）
   

7. 接着选择记录分隔符以及字段分隔符，本例选择CRLF-Carriage-Return Line-Feed回车换行来分隔每一行数据(CR—Carriage-Return回车，LF—Line–Feed换行）
   本例采用的是逗号分隔每个字段，所以这里选择逗号(,)字段分隔符 如果是用空格分隔每个字段，则选择空格字段分隔符
   

8.接着输入数值，字段名行表示字段在txt文本中所对应的行数，我的是第一行，第一个数据行表示数据在txt文本中最开始的行数，我的数据最开始是在第二行的

9.接着可以看到要导入的表

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13.

(1)连接数据库

import pymysql
db = pymysql.Connect(
    host="localhost",
    port=3306,
    user="root",
    password="root",
    db="taobao",
    charset="utf8"
)

(2)查询位置在江浙沪的商品销量

#获取游标
cur = db.cursor()
#执行SQL语句，进行查询
sql = "SELECT * FROM sale_data WHERE 位置 IN (%s,%s,%s)"
cur.execute(sql, ("江苏","浙江","上海"))
#获取查询结果
result = cur.fetchall()
for item in result:
    print(result)

(3)删除价格低于100元的商品记录

# 执行SQL语句，进行删除
sql = 'DELETE RFOM sale_data WHERE 价格 < 100'
cur.execute(sql)
# 没有设置默认自动提交，需要主动提交，以保存所执行的语句
db.commit()

(4)把位置“江苏” “浙江” “上海” 统一改为“江浙沪”

#执行sql语句，进行修改
sql = "UPDATE sale_data SET 位置 = %s WHERE 位置 IN (%s,%s,%s)"
cur.execute(sql, ("江浙沪","江苏","浙江","上海"))
#没有设置默认自动提交，需要主动提交，以保存所执行的语句
db.commit()

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标签：编码,电商,cur,--,文本,导入,sql,txt,TOP100
来源： https://blog.csdn.net/Tears_of_Twenty/article/details/110282188