Python培訓(xùn)：讀寫(xiě)數(shù)據(jù)庫(kù)

　　大多數(shù)情況下，海量的數(shù)據(jù)是使用數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行存儲(chǔ)的，這主要是依賴于數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化、數(shù)據(jù)共享性、獨(dú)立性等特點(diǎn)。因此，在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中，絕大多數(shù)數(shù)據(jù)都是存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中。Pandas支持MySQL、Oracle、SQLite等主流數(shù)據(jù)庫(kù)的讀寫(xiě)操作。

　　為了高效地對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行讀取，這里需要引入SQLAlchemy。SQLALchemy是使用Python編寫(xiě)的一款開(kāi)源軟件，它提供的SQL工具包和對(duì)象映射工具能夠高效地訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)。在使用SQLAlchemy時(shí)需要使用相應(yīng)的連接工具包，比如MySQL需要安裝mysqlconnector，Oracle則需要安裝cx_oracle。

　　Pandas的io.sql模塊中提供了常用的讀寫(xiě)數(shù)據(jù)庫(kù)函數(shù)，具體如下。

　　1.read_sql_table()：讀取的整張數(shù)據(jù)表中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成DataFrame對(duì)象。

　　2.read_sql_query()：將SQL語(yǔ)句讀取的結(jié)果轉(zhuǎn)換成DataFrame對(duì)象。

　　3.read_sql()：上述兩個(gè)函數(shù)的結(jié)合，既可以讀數(shù)據(jù)表也可以讀SQL語(yǔ)句。

　　4.to_sql()：將數(shù)據(jù)寫(xiě)入到SQL數(shù)據(jù)庫(kù)中。

　　上述列舉了各個(gè)函數(shù)的具體功能。其中，read_sql_table()函數(shù)與read_sql_query()函數(shù)都可以將讀取的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為DataFrame對(duì)象，前者表示將整張表的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成DataFrame，后者則表示將執(zhí)行SQL語(yǔ)句的結(jié)果轉(zhuǎn)換為DataFrame對(duì)象。

　　注意：在連接MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，這里使用的是mysqlconnector驅(qū)動(dòng)，如果當(dāng)前的Python環(huán)境中沒(méi)有該模塊，則需要使用pip install mysql-connector命令安裝該模塊。