python之cur.fetchall与cur.fetchone提取数据并统计处理操作

时间：2022-12-12 15:36:05

数据库中有一字段type_code，有中文类型和中文类型编码，现在对type_code字段的数据进行统计处理，编码对应的字典如下：

  1. {'ys4ng35toofdviy9ce0pn1uxw2x7trjb':'娱乐',
  2. 'vekgqjtw3ax20udsniycjv1hdsa7t4oz':'经济',
  3. 'vjzy0fobzgxkcnlbrsduhp47f8pxcoaj':'军事',
  4. 'uamwbfqlxo7bu0warx6vkhefigkhtoz3':'政治',
  5. 'lyr1hbrnmg9qzvwuzlk5fas7v628jiqx':'文化',
  6. }

python之cur.fetchall与cur.fetchone提取数据并统计处理操作

其中数据库的32位随机编码生成程序如下：

string.ascii_letters 对应字母(包括大小写)， string.digits(对应数字) ，string.punctuation（对应特殊字符）

  1. import string
  2. import random
  3. def get_code():
  4. return ''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits + string.punctuation, 32))
  5. print(get_code())
  6.  
  7. def get_code1():
  8. return ''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, 32))
  9. testresult= get_code1()
  10. print(testresult.lower())
  11. print(type(testresult))

结果：

  1. )@+t37/b|UQ[K;!spj<(>%r9"PokwTe=
  2. igwle98kgqtcprke7byvq12xnhucmz4v
  3. <class 'str'>

cur.fetchall：

  1. import pymysql
  2. import pandas as pd
  3. conn = pymysql.Connect(host="127.0.0.1",port=3306,user="root",password="123456",charset="utf8",db="sql_prac")
  4. cur = conn.cursor()
  1. print("连接成功")
  2. sql = "SELECT type_code,count(1) as num FROM test GROUP BY type_code ORDER BY num desc"
  3. cur.execute(sql)
  4. res = cur.fetchall()
  5. print(res)
  1. (('ys4ng35toofdviy9ce0pn1uxw2x7trjb', 8), ('vekgqjtw3ax20udsniycjv1hdsa7t4oz', 5), ('vjzy0fobzgxkcnlbrsduhp47f8pxcoaj', 3), ('uamwbfqlxo7bu0warx6vkhefigkhtoz3', 3), ('娱乐', 2), ('lyr1hbrnmg9qzvwuzlk5fas7v628jiqx', 1), ('政治', 1), ('经济', 1), ('军事', 1), ('文化', 1))
  2. res = pd.DataFrame(list(res), columns=['name','value'])
  3. print(res)

python之cur.fetchall与cur.fetchone提取数据并统计处理操作

  1. dicts = {'ys4ng35toofdviy9ce0pn1uxw2x7trjb':'娱乐',
  2. 'vekgqjtw3ax20udsniycjv1hdsa7t4oz':'经济',
  3. 'vjzy0fobzgxkcnlbrsduhp47f8pxcoaj':'军事',
  4. 'uamwbfqlxo7bu0warx6vkhefigkhtoz3':'政治',
  5. 'lyr1hbrnmg9qzvwuzlk5fas7v628jiqx':'文化',
  6. }
  7. res['name'] = res['name'].map(lambda x:dicts[x] if x in dicts else x)
  8. print(res)
  1. name value
  2. 0 娱乐 8
  3. 1 经济 5
  4. 2 军事 3
  5. 3 政治 3
  6. 4 娱乐 2
  7. 5 文化 1
  8. 6 政治 1
  9. 7 经济 1
  10. 8 军事 1
  11. 9 文化 1
  1. #分组统计
  2. result = res.groupby(['name']).sum().reset_index()
  3. print(result)
  4. name value
  5. 0 军事 4
  6. 1 娱乐 10
  7. 2 政治 4
  8. 3 文化 2
  9. 4 经济 6
  1. #排序
  2. result = result.sort_values(['value'], ascending=False)
  3. name value
  4. 1 娱乐 10
  5. 4 经济 6
  6. 0 军事 4
  7. 2 政治 4
  8. 3 文化 2
  1. #输出为list，前端需要的数据格式
  2. data_dict = result.to_dict(orient='records')
  3. print(data_dict)
  4. [{'name': '娱乐', 'value': 10}, {'name': '经济', 'value': 6}, {'name': '军事', 'value': 4}, {'name': '政治', 'value': 4}, {'name': '文化', 'value': 2}]

cur.fetchone

先测试SQL：

python之cur.fetchall与cur.fetchone提取数据并统计处理操作

代码：

  1. import pymysql
  2. import pandas as pd
  3. conn = pymysql.Connect(host="127.0.0.1",port=3306,user="root",password="123456",charset="utf8",db="sql_prac")
  4. cur = conn.cursor()
  5. print("连接成功")
  6. sql = "select count(case when type_code in ('ys4ng35toofdviy9ce0pn1uxw2x7trjb','娱乐') then 1 end) 娱乐," \
  7. "count(case when type_code in ('vekgqjtw3ax20udsniycjv1hdsa7t4oz','经济') then 1 end) 经济," \
  8. "count(case when type_code in ('vjzy0fobzgxkcnlbrsduhp47f8pxcoaj','军事') then 1 end) 军事," \
  9. "count(case when type_code in ('uamwbfqlxo7bu0warx6vkhefigkhtoz3' ,'政治') then 1 end) 政治," \
  10. "count(case when type_code in ('lyr1hbrnmg9qzvwuzlk5fas7v628jiqx','文化') then 1 end) 文化 from test"
  11. cur.execute(sql)
  12. res = cur.fetchone()
  13. print(res)

返回结果为元组：

  1. (10, 6, 4, 4, 2)
  2. data = [
  3. {"name": "娱乐", "value": res[0]},
  4. {"name": "经济", "value": res[1]},
  5. {"name": "军事", "value": res[2]},
  6. {"name": "政治", "value": res[3]},
  7. {"name": "文化", "value": res[4]}
  8. ]
  9. result = sorted(data, key=lambda x: x['value'], reverse=True)
  10. print(result)

结果和 cur.fetchall返回的结果经过处理后，结果是一样的：

  1. [{'name': '娱乐', 'value': 10}, {'name': '经济', 'value': 6}, {'name': '军事', 'value': 4}, {'name': '政治', 'value': 4}, {'name': '文化', 'value': 2}]

补充：今天做测试，用django.db 的connection来执行一个非常简单的查询语句：

  1. sql_str = 'select col_1 from table_1 where criteria = 1'
  2. cursor = connection.cursor()
  3. cursor.execute(sql_str)
  4. fetchall = cursor.fetchall()

fetchall的值是这样的：

  1. (('101',), ('102',), ('103',),('104',))

上网搜索了一下资料：

首先fetchone()函数它的返回值是单个的元组,也就是一行记录,如果没有结果,那就会返回null

其次是fetchall()函数,它的返回值是多个元组,即返回多个行记录,如果没有结果,返回的是()

举个例子:cursor是我们连接数据库的实例

fetchone()的使用:

  1. cursor.execute(select username,password,nickname from user where id='%s' %(input)

result=cursor.fetchone(); 此时我们可以通过result[0],result[1],result[2]得到username,password,nickname

fetchall()的使用:

  1. cursor.execute(select * from user)

result=cursor.fetchall();此时select得到的可能是多行记录,那么我们通过fetchall得到的就是多行记录,是一个二维元组

  1. ((username1,password1,nickname1),(username2,password2,nickname2),(username3,password3,nickname))

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_40547993/article/details/104888204

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