python基础和MySQL基础

目录

  • 1. 答疑
    • 1.1. python的安装
    • 1.2. python如何安装包
  • 2. python中数据的读写
    • 2.1 几种常用的数据类型
    • 2.2 数据的读写
  • 3. MySQL
    • 3.1 介绍MySQL
    • 3.2 MySQL安装
    • 3.3 MySQL基础操作
      • 3.3.1 出现连接不上数据库怎么办?
      • 3.3.2 基础操作

1. 答疑

1.1. python的安装

安装教程:全网最详细的Python安装教程

1.2. python如何安装包

python安装包有三种方法:1. 在cmd中用pip install安装;2. 在pycharm中安装;3. 取官网下载对应的包后手动安装。
具体教程:用三种办法告诉你Python如何安装第三方库

2. python中数据的读写

在讲读写之前先快速过一遍常用的数据类型。

2.1 几种常用的数据类型

列表 [] :可以进行增删改;
元组():不能更改元素,一般重要的内容可以用元组表示;
字典{}:有key和value,非常常用;
集合{}:元素不能重复。

2.2 数据的读写

  1. json.load()和json.dumps()
import json
info={
     'uid':1,'itemid':1,'category_id':["2","1","3"],'Behavior_type':"click",'time':"2021-09-21"}
with open("a.json","w")as f:
    f.write(json.dumps(info,ensure_ascii=False,indent=4,separators=(',',':')))

json.dumps()函数中的参数:
ensure_ascii = True : 默认输出ascii码,如果要显示中文,将其设置为False;
indent = 4 : 缩进四个空格
separators(’,’, ‘:’) : 表示分隔符,前者’,‘将dict的每项分开,后者’:'将dict的key和value分开。

其它成对出现的函数:
python基础和MySQL基础_第1张图片
2. pd.DataFrame()
是由多种类型的列构成的二位标签数据结构,往往包含index(行标签)、columns(列标签)。可以理解为:DataFrame 是带标签的二维数组。
pd.DataFrame.fillna():

DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)

python基础和MySQL基础_第2张图片
参考资料:

  1. 创建pd.DataFrame的方法. pd.DataFrame函数详解
  2. Pandas DataFrame的基本属性详解

3. MySQL

3.1 介绍MySQL

数据库是存储数据的集合,连接数据库后,通过对应的交互命令进行数据的增删改查。MySQL是一种关系型数据库,在公司的数据分析部门用到较多。

3.2 MySQL安装

安装教程:超详细 MySQL8.0的下载、安装配置教程
MySQL Workbench 界面介绍:
python基础和MySQL基础_第3张图片
编辑栏、快捷键栏,在Workbench中可以像操作excel一样进行按钮的点击,也可以用命令进行交互。

3.3 MySQL基础操作

3.3.1 出现连接不上数据库怎么办?

教程:MySQL 报错:Could not acquire management access for administration

3.3.2 基础操作

  1. 创建(create)一个数据库/表、使用数据库(use)
  2. 增(insert into)、删(delete, drop)、改(update)、查(select)、按条件(where)。
  3. 复杂的例子:将一个个数据表通过key连接起来,也就是关系型。
    参考资料:mysql 约束( key constraints )

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