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自己设计大学排名

作者：互联网

Python MongoDB

MongoDB 是目前最流行的 NoSQL 数据库之一，使用的数据类型 BSON（类似 JSON）。

MongoDB 数据库安装与介绍可以查看我们的 MongoDB 教程。

PyMongo

Python 要连接 MongoDB 需要 MongoDB 驱动，这里我们使用 PyMongo 驱动来连接。

pip 安装

pip 是一个通用的 Python 包管理工具，提供了对 Python 包的查找、下载、安装、卸载的功能。

安装 pymongo:

$ python3 -m pip3 install pymongo

更新 pymongo 命令：

$ python3 -m pip3 install --upgrade pymongo

测试 PyMongo

接下来我们可以创建一个测试文件 demo_test_mongodb.py，代码如下：

import pymongo

执行以上代码文件，如果没有出现错误，表示安装成功。

创建数据库

创建一个数据库

创建数据库需要使用 MongoClient 对象，并且指定连接的 URL 地址和要创建的数据库名。

如下实例中，我们创建的数据库 runoobdb :

import pymongo
 
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["runoobdb"]

注意: 在 MongoDB 中，数据库只有在内容插入后才会创建! 就是说，数据库创建后要创建集合(数据表)并插入一个文档(记录)，数据库才会真正创建。

判断数据库是否已存在

我们可以读取 MongoDB 中的所有数据库，并判断指定的数据库是否存在：

实例

import pymongo
 
myclient = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
 
dblist = myclient.list_database_names()
# dblist = myclient.database_names() 
if "runoobdb" in dblist:
  print("数据库已存在！")

注意：database_names 在最新版本的 Python 中已废弃，Python3.7+ 之后的版本改为了 list_database_names()。

创建集合

MongoDB 中的集合类似 SQL 的表。

创建一个集合

MongoDB 使用数据库对象来创建集合，实例如下：

import pymongo
 
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["runoobdb"]
 
mycol = mydb["sites"]

注意: 在 MongoDB 中，集合只有在内容插入后才会创建! 就是说，创建集合(数据表)后要再插入一个文档(记录)，集合才会真正创建。

判断集合是否已存在

我们可以读取 MongoDB 数据库中的所有集合，并判断指定的集合是否存在：

import pymongo
 
myclient = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
 
mydb = myclient['runoobdb']
 
collist = mydb. list_collection_names()
# collist = mydb.collection_names()
if "sites" in collist:   # 判断 sites 集合是否存在
  print("集合已存在！")

注意：collection_names 在最新版本的 Python 中已废弃，Python3.7+ 之后的版本改为了 list_collection_names()。

增、删、改、查等操作

1.添加数据

插入集合

集合中插入文档使用 insert_one() 方法，该方法的第一参数是字典 name => value 对。

以下实例向 sites 集合中插入文档：

import pymongo
 
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["runoobdb"]
mycol = mydb["sites"]
 
mydict = { "name": "RUNOOB", "alexa": "10000", "url": "https://www.runoob.com" }
 
x = mycol.insert_one(mydict) 
print(x)
print(x)

执行输出结果为：

<pymongo.results.InsertOneResult object at 0x10a34b288>

返回 _id 字段

insert_one() 方法返回 InsertOneResult 对象，该对象包含 inserted_id 属性，它是插入文档的 id 值。

实例

import pymongo
 
myclient = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
mydb = myclient['runoobdb']
mycol = mydb["sites"]
 
mydict = { "name": "Google", "alexa": "1", "url": "https://www.google.com" }
 
x = mycol.insert_one(mydict)
 
print(x.inserted_id)

执行输出结果为：

5b2369cac315325f3698a1cf

如果我们在插入文档时没有指定 _id，MongoDB 会为每个文档添加一个唯一的 id。

插入多个文档

集合中插入多个文档使用 insert_many() 方法，该方法的第一参数是字典列表。

实例

import pymongo
 
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["runoobdb"]
mycol = mydb["sites"]
 
mylist = [
  { "name": "Taobao", "alexa": "100", "url": "https://www.taobao.com" },
  { "name": "QQ", "alexa": "101", "url": "https://www.qq.com" },
  { "name": "Facebook", "alexa": "10", "url": "https://www.facebook.com" },
  { "name": "知乎", "alexa": "103", "url": "https://www.zhihu.com" },
  { "name": "Github", "alexa": "109", "url": "https://www.github.com" }
]
 
x = mycol.insert_many(mylist)
 
# 输出插入的所有文档对应的 _id 值
print(x.inserted_ids)

输出结果类似如下：

[ObjectId('5b236aa9c315325f5236bbb6'), ObjectId('5b236aa9c315325f5236bbb7'), ObjectId('5b236aa9c315325f5236bbb8'), ObjectId('5b236aa9c315325f5236bbb9'), ObjectId('5b236aa9c315325f5236bbba')]

insert_many() 方法返回 InsertManyResult 对象，该对象包含 inserted_ids 属性，该属性保存着所有插入文档的 id 值。

执行完以上查找，我们可以在命令终端，查看数据是否已插入:

 

 

插入指定 _id 的多个文档

我们也可以自己指定 id，插入，以下实例我们在 site2 集合中插入数据，_id 为我们指定的：

实例

import pymongo
 
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["runoobdb"]
mycol = mydb["site2"]
 
mylist = [
  { "_id": 1, "name": "RUNOOB", "cn_name": "菜鸟教程"},
  { "_id": 2, "name": "Google", "address": "Google 搜索"},
  { "_id": 3, "name": "Facebook", "address": "脸书"},
  { "_id": 4, "name": "Taobao", "address": "淘宝"},
  { "_id": 5, "name": "Zhihu", "address": "知乎"}
]
 
x = mycol.insert_many(mylist)
 
# 输出插入的所有文档对应的 _id 值
print(x.inserted_ids)

输出结果为：

[1, 2, 3, 4, 5]

执行完以上查找，我们可以在命令终端，查看数据是否已插入:

 

 

SQLite - Python

安装

SQLite3 可使用 sqlite3 模块与 Python 进行集成。sqlite3 模块是由 Gerhard Haring 编写的。它提供了一个与 PEP 249 描述的 DB-API 2.0 规范兼容的 SQL 接口。您不需要单独安装该模块，因为 Python 2.5.x 以上版本默认自带了该模块。

为了使用 sqlite3 模块，您首先必须创建一个表示数据库的连接对象，然后您可以有选择地创建光标对象，这将帮助您执行所有的 SQL 语句。

Python sqlite3 模块 API

以下是重要的 sqlite3 模块程序，可以满足您在 Python 程序中使用 SQLite 数据库的需求。如果您需要了解更多细节，请查看 Python sqlite3 模块的官方文档。

序号API & 描述
1 sqlite3.connect(database [,timeout ,other optional arguments])

该 API 打开一个到 SQLite 数据库文件 database 的链接。您可以使用 ":memory:" 来在 RAM 中打开一个到 database 的数据库连接，而不是在磁盘上打开。如果数据库成功打开，则返回一个连接对象。

当一个数据库被多个连接访问，且其中一个修改了数据库，此时 SQLite 数据库被锁定，直到事务提交。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。
2 connection.cursor([cursorClass])

该例程创建一个 cursor，将在 Python 数据库编程中用到。该方法接受一个单一的可选的参数 cursorClass。如果提供了该参数，则它必须是一个扩展自 sqlite3.Cursor 的自定义的 cursor 类。
3 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）。

例如：cursor.execute("insert into people values (?, ?)", (who, age))
4 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。
5 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。
6 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。
7 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。
8 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。
9 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总行数。
10 connection.commit()

该方法提交当前的事务。如果您未调用该方法，那么自您上一次调用 commit() 以来所做的任何动作对其他数据库连接来说是不可见的。
11 connection.rollback()

该方法回滚自上一次调用 commit() 以来对数据库所做的更改。
12 connection.close()

该方法关闭数据库连接。请注意，这不会自动调用 commit()。如果您之前未调用 commit() 方法，就直接关闭数据库连接，您所做的所有更改将全部丢失！
13 cursor.fetchone()

该方法获取查询结果集中的下一行，返回一个单一的序列，当没有更多可用的数据时，则返回 None。
14 cursor.fetchmany([size=cursor.arraysize])

该方法获取查询结果集中的下一行组，返回一个列表。当没有更多的可用的行时，则返回一个空的列表。该方法尝试获取由 size 参数指定的尽可能多的行。
15 cursor.fetchall()

该例程获取查询结果集中所有（剩余）的行，返回一个列表。当没有可用的行时，则返回一个空的列表。

连接数据库

下面的 Python 代码显示了如何连接到一个现有的数据库。如果数据库不存在，那么它就会被创建，最后将返回一个数据库对象。

import sqlite3

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

print "Opened database successfully"

在这里，您也可以把数据库名称复制为特定的名称 :memory:，这样就会在 RAM 中创建一个数据库。现在，让我们来运行上面的程序，在当前目录中创建我们的数据库 test.db。您可以根据需要改变路径。保存上面代码到 sqlite.py 文件中，并按如下所示执行。如果数据库成功创建，那么会显示下面所示的消息：

$chmod +x sqlite.py
$./sqlite.py
Open database successfully

创建表

下面的 Python 代码段将用于在先前创建的数据库中创建一个表：

import sqlite3

conn = sqlite3.connect('test.db')
print "Opened database successfully"
c = conn.cursor()
c.execute('''CREATE TABLE COMPANY
       (ID INT PRIMARY KEY     NOT NULL,
       NAME           TEXT    NOT NULL,
       AGE            INT     NOT NULL,
       ADDRESS        CHAR(50),
       SALARY         REAL);''')
print "Table created successfully"
conn.commit()
conn.close()

上述程序执行时，它会在 test.db 中创建 COMPANY 表，并显示下面所示的消息：

Opened database successfully
Table created successfully

INSERT 操作

下面的 Python 程序显示了如何在上面创建的 COMPANY 表中创建记录：

import sqlite3

conn = sqlite3.connect('test.db')
c = conn.cursor()
print "Opened database successfully"

c.execute("INSERT INTO COMPANY (ID,NAME,AGE,ADDRESS,SALARY) \
      VALUES (1, 'Paul', 32, 'California', 20000.00 )")

c.execute("INSERT INTO COMPANY (ID,NAME,AGE,ADDRESS,SALARY) \
      VALUES (2, 'Allen', 25, 'Texas', 15000.00 )")

c.execute("INSERT INTO COMPANY (ID,NAME,AGE,ADDRESS,SALARY) \
      VALUES (3, 'Teddy', 23, 'Norway', 20000.00 )")

c.execute("INSERT INTO COMPANY (ID,NAME,AGE,ADDRESS,SALARY) \
      VALUES (4, 'Mark', 25, 'Rich-Mond ', 65000.00 )")

conn.commit()
print "Records created successfully"
conn.close()

上述程序执行时，它会在 COMPANY 表中创建给定记录，并会显示以下两行：

Opened database successfully
Records created successfully

SELECT 操作

下面的 Python 程序显示了如何从前面创建的 COMPANY 表中获取并显示记录：

import sqlite3

conn = sqlite3.connect('test.db')
c = conn.cursor()
print "Opened database successfully"

cursor = c.execute("SELECT id, name, address, salary  from COMPANY")
for row in cursor:
   print "ID = ", row[0]
   print "NAME = ", row[1]
   print "ADDRESS = ", row[2]
   print "SALARY = ", row[3], "\n"

print "Operation done successfully"
conn.close()

上述程序执行时，它会产生以下结果：

Opened database successfully
ID =  1
NAME =  Paul
ADDRESS =  California
SALARY =  20000.0

ID =  2
NAME =  Allen
ADDRESS =  Texas
SALARY =  15000.0

ID =  3
NAME =  Teddy
ADDRESS =  Norway
SALARY =  20000.0

ID =  4
NAME =  Mark
ADDRESS =  Rich-Mond
SALARY =  65000.0

Operation done successfully

UPDATE 操作

下面的 Python 代码显示了如何使用 UPDATE 语句来更新任何记录，然后从 COMPANY 表中获取并显示更新的记录：

import sqlite3

conn = sqlite3.connect('test.db')
c = conn.cursor()
print "Opened database successfully"

c.execute("UPDATE COMPANY set SALARY = 25000.00 where ID=1")
conn.commit()
print "Total number of rows updated :", conn.total_changes

cursor = conn.execute("SELECT id, name, address, salary  from COMPANY")
for row in cursor:
   print "ID = ", row[0]
   print "NAME = ", row[1]
   print "ADDRESS = ", row[2]
   print "SALARY = ", row[3], "\n"

print "Operation done successfully"
conn.close()

上述程序执行时，它会产生以下结果：

Opened database successfully
Total number of rows updated : 1
ID =  1
NAME =  Paul
ADDRESS =  California
SALARY =  25000.0

ID =  2
NAME =  Allen
ADDRESS =  Texas
SALARY =  15000.0

ID =  3
NAME =  Teddy
ADDRESS =  Norway
SALARY =  20000.0

ID =  4
NAME =  Mark
ADDRESS =  Rich-Mond
SALARY =  65000.0

Operation done successfully

DELETE 操作

下面的 Python 代码显示了如何使用 DELETE 语句删除任何记录，然后从 COMPANY 表中获取并显示剩余的记录：

import sqlite3

conn = sqlite3.connect('test.db')
c = conn.cursor()
print "Opened database successfully"

c.execute("DELETE from COMPANY where ID=2;")
conn.commit()
print "Total number of rows deleted :", conn.total_changes

cursor = conn.execute("SELECT id, name, address, salary  from COMPANY")
for row in cursor:
   print "ID = ", row[0]
   print "NAME = ", row[1]
   print "ADDRESS = ", row[2]
   print "SALARY = ", row[3], "\n"

print "Operation done successfully"
conn.close()

上述程序执行时，它会产生以下结果：

Opened database successfully
Total number of rows deleted : 1
ID =  1
NAME =  Paul
ADDRESS =  California
SALARY =  20000.0

ID =  3
NAME =  Teddy
ADDRESS =  Norway
SALARY =  20000.0

ID =  4
NAME =  Mark
ADDRESS =  Rich-Mond
SALARY =  65000.0

Operation done successfully

 

a.把文件写入到以db+学号命名的数据库中；

b.查询我们学校在校排名和得分；

c.查询并显示广东省的学校的排名和得分；

d.将广东省的学校的排名和得分存为一个新表，并给出一个综合算法，综合考虑给出一个总排名，并显示。

1、把大学csv文件写入到以db+学号命名的数据库中：

import pandas
import csv
import sqlite3
 
conn = sqlite3.connect("db+2019310143133.db")
df = pandas.read_csv('C:/Users/透心凉i/Desktop/HTML.csv')
df.to_sql('db2019310143133', conn, if_exists='append', index=False)
 
cursor = conn.cursor()
 
for row in cursor.execute('select * from db2019310143133 ORDER BY "序号"'):
    print(row)
     
cursor.close()
conn.commit()
cursor.close()

经过查询 http://www.zuihaodaxue.com/zuihaodaxuepaiming2016.html 发现，2016年并没有关于广东技术师范大学的数据，所以我们将时间改为2018年，链接为

http://www.zuihaodaxue.com/zuihaodaxuepaiming2018.html

我们获得一个新的csv 文件，命名为 NEW ONE.csv  , 并新建一个数据表命名为 deng2019310143133

import pandas
import csv
import sqlite3
 
conn = sqlite3.connect("db+2019310143133.db")
df = pandas.read_csv('C:/Users/透心凉i/Desktop/NEW ONE.csv')
df.to_sql('deng2019310143133', conn, if_exists='append', index=False)
 
cursor = conn.cursor()
 
cursor.execute('select * from deng2019310143133')
all = cursor.fetchall()
for line in all:
    if "广东技术师范学院" in line:
        print(line)
        break
    else:
        print("False")
cursor.close()
conn.commit()
cursor.close()

 

 

查询并显示广东省的学校的排名和得分，以2018年社会声誉（社会捐赠收入，千元）为例<学号尾数3>:

相关代码如下：

import pandas
import sqlite3
import pandas
conn= sqlite3.connect("db+2019310143133.db")
df = pandas.read_csv('C:/Users/透心凉i/Desktop/NEW ONE.csv')
df.to_sql('YUE', conn, if_exists='append', index=False)
cur = conn.cursor()
cur.execute('SELECT * FROM YUE')
yue = cur.fetchall()
for line in yue:
    if "广东" in line:
        print("{} {} {} {}".format(line[0],line[1],line[2],line[5]))
conn.close()

 

将广东省的学校的排名和得分存为一个新表，并给出一个综合算法，综合考虑给出一个总排名，并显示。

 代码如下：

import pandas
import sqlite3
conn= sqlite3.connect("db+2019310143133.db")
k = pandas.read_csv('C:/Users/透心凉i/Desktop/guangdong.csv',encoding='utf-8')
k.to_sql('Guang', conn, if_exists='append', index=False)
 
conn = sqlite3.connect('db+2019310143133.db')
cur = conn.cursor()
cur.execute('SELECT * FROM Guang')
li = cur.fetchall()
i=0
for line in li:
    i+=1
    for item in line:
        print(item, end=' ')
    print()
    if i==10:
        break
conn.close()

标签：大学排名,数据库,自己,cursor,sqlite3,import,print,设计,conn
来源： https://www.cnblogs.com/wangyingjie123/p/12970094.html