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本篇內容主要講解“怎么用 Python 連接所有數據庫做數據分析”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓丸趣 TV 小編來帶大家學習“怎么用 Python 連接所有數據庫做數據分析”吧!

對于大部分 sqlboys 和 sqlgirls 而言，只關心我的 sql 提交到以上數據庫，返回給我一個 pandas 的 dataframe 即可。所以必要的輸入包括 sql 和數據庫連接信息 (包括地址，port,   賬號密碼) 即可。

from sqlachemy import create_engine import pandas as pd #  數據庫連接地址  engine = create_engine(mysql://root:123456@127.0.0.1:3306/database) #  用戶要查詢的 sql sql =  select * from users limit 10  df = pd.read_sql_query(sql, engine)

presto

# presto uri =  presto://username:password@127.0.0.1:8080/database?source=pyhive  sql =  select * from users limit 10  df = pd.read_sql_query(sql, create_engine(uri))

mysql

# mysql uri =  mysql://root:123456@127.0.0.1:3306/database  sql =  select * from users limit 10  df = pd.read_sql_query(sql, create_engine(uri))

druid

# druid uri =  druid:// User : password @ Host : Port-default-9088 /druid/v2/sql  sql =  select count(*) from users where _time  TIME_SHIFT....  df = pd.read_sql_query(sql, create_engine(uri))

更多數據庫連接方式:

基本上市面上所有的數據庫，只要該數據庫支持 sqlalchemy dialect 和對應的 python  driver，都可以按照上面的套路去無腦操作。簡單省心。

核心只需要一行代碼即可：

df = pd.read_sql_query(sql, create_engine(uri))

到此，相信大家對“怎么用 Python 連接所有數據庫做數據分析”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是丸趣 TV 網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！