Ⅰ 如何用python更新oracle資料庫
用python更新oracle資料庫:
1. 要想使Python可以操作Oracle資料庫,首先需要安裝cx_Oracle包,可以通過下面的地址來獲取安裝包:cx-oracle.sourceforge.net/
2. 另外還需要oracle的一些類庫,此時需要在運行python的機器上安裝Oracle Instant Client軟體包,可以通過下面地址獲得technetwork/database/features/instant-client/index-097480.html
找到符合自己平台的包,然後安裝,這里我使用的是rpm包,所以使用以下命令安裝
$ sudo rpm -ivh oracle-instantclient11.2-basic-11.2.0.3.0-1.i386.rpm
裝完畢後還需要設置一下環境變數,如下
$ export LD_LIBRARY_PATH=${LD_LIBRARY_PATH}:/usr/lib/oracle/11.2/client/lib
然後寫update語句對表進行更新:
import cx_Oracle //導入鏈接oracle的庫
conn = cx_Oracle.connect('fkong/[email protected]/orcl') //建立與orcl的連接
cursor = conn.cursor () //打開游標
cursor.execute ("update test set COL1='u' where ID=1") //執行更新
conn.commit() //提交結果
cursor.close (); //關閉游標
conn.close ();//關閉連接
Ⅱ 盤點Python常用的模塊和包
模塊
1.定義
計算機在開發過程中,代碼越寫越多,也就越難以維護,所以為了編寫可維護的代碼,我們會把函數進行分組,放在不同的文件里。在python里,一個.py文件就是一個模塊。
2.優點:
提高代碼的可維護性。
提高代碼的復用,當模塊完成時就可以在其他代碼中調用。
引用其他模塊,包含python內置模塊和其他第三方模塊。
避免函數名和變數名等名稱沖突。
python內建模塊:
1.sys模塊
2.random模塊
3.os模塊:
os.path:講解
https://www.cnblogs.com/yufeihlf/p/6179547.html
數據可視化
1.matplotlib :
是Python可視化程序庫的泰斗,它的設計和在1980年代被設計的商業化程序語言MATLAB非常接近。比如pandas和Seaborn就是matplotlib的外包,它們讓你能用更少的代碼去調用 matplotlib的方法。
訪問:
https://matplotlib.org/
顏色:
https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6117528.html
教程:
https://wizardforcel.gitbooks.io/matplotlib-user-guide/3.1.html
2.Seaborn:
它是構建在matplotlib的基礎上的,用簡潔的代碼來製作好看的圖表。Seaborn跟matplotlib最大的區別就是它的默認繪圖風格和色彩搭配都具有現代美感。
訪問:
http://seaborn.pydata.org/index.html
3.ggplot:
gplot 跟 matplotlib 的不同之處是它允許你疊加不同的圖層來完成一幅圖
訪問:
http://ggplot.yhathq.com/
4.Mayavi:
Mayavi2完全用Python編寫,因此它不但是一個方便實用的可視化軟體,而且可以方便地用Python編寫擴展,嵌入到用戶編寫的Python程序中,或者直接使用其面向腳本的API:mlab快速繪制三維圖
訪問:http://code.enthought.com/pages/mayavi-project.html
講解:https://blog.csdn.net/ouening/article/details/76595427https://www.jianshu.com/p/81e6f4f1cdd8
5.TVTK:
TVTK庫對標準的VTK庫進行包裝,提供了Python風格的API、支持Trait屬性和numpy的多維數組。
VTK (http://www.vtk.org/) 是一套三維的數據可視化工具,它由C++編寫,包涵了近千個類幫助我們處理和顯示數據
講解:https://docs.huihoo.com/scipy/scipy-zh-cn/tvtk_intro.html
機器學習
1.Scikit-learn
是一個簡單且高效的數據挖掘和數據分析工具,易上手,可以在多個上下文中重復使用。它基於NumPy, SciPy 和 matplotlib,開源,可商用(基於 BSD 許可)。
訪問:
講解:https://blog.csdn.net/finafily0526/article/details/79318401
2.Tensorflow
最初由谷歌機器智能科研組織中的谷歌大腦團隊(Google Brain Team)的研究人員和工程師開發。該系統設計的初衷是為了便於機器學習研究,能夠更快更好地將科研原型轉化為生產項目。
相關推薦:《Python視頻教程》
Web框架
1.Tornado
訪問:http://www.tornadoweb.org/en/stable/
2.Flask
訪問:http://flask.pocoo.org/
3.Web.py
訪問:http://webpy.org/
4.django
https://www.djangoproject.com/
5.cherrypy
http://cherrypy.org/
6.jinjs
http://docs.jinkan.org/docs/jinja2/
GUI 圖形界面
1.Tkinter
https://wiki.python.org/moin/TkInter/
2.wxPython
https://www.wxpython.org/
3.PyGTK
http://www.pygtk.org/
4.PyQt
https://sourceforge.net/projects/pyqt/
5.PySide
http://wiki.qt.io/Category:LanguageBindings::PySide
科學計算
教程
https://docs.huihoo.com/scipy/scipy-zh-cn/index.html#
1.numpy
訪問
http://www.numpy.org/
講解
https://blog.csdn.net/lm_is_dc/article/details/81098805
2.sympy
sympy是一個Python的科學計算庫,用一套強大的符號計算體系完成諸如多項式求值、求極限、解方程、求積分、微分方程、級數展開、矩陣運算等等計算問題
訪問
https://docs.sympy.org/0.7.1/guide.html#guide
講解
https://www.jianshu.com/p/339c91ae9f41
解方程
https://www.cnblogs.com/zyg123/p/10549354.html
3.SciPy
官網
https://www.scipy.org/
講解
https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/80444621
4.pandas
官網
http://pandas.pydata.org/
講解
https://www.cnblogs.com/linux-wangkun/p/5903945.html
5.blaze
官網
http://blaze.readthedocs.io/en/latest/index.html
密碼學
1.cryptography
https://pypi.python.org/pypi/cryptography/
2.hashids
http://www.oschina.net/p/hashids
3.Paramiko
http://www.paramiko.org/
4.Passlib
https://pythonhosted.org/passlib/
5.PyCrypto
https://pypi.python.org/pypi/pycrypto
6.PyNacl
http://pynacl.readthedocs.io/en/latest/
爬蟲相關
requests
http://www.python-requests.org/
scrapy
https://scrapy.org/
pyspider
https://github.com/binux/pyspider
portia
https://github.com/scrapinghub/portia
html2text
https://github.com/Alir3z4/html2text
BeautifulSoup
https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/
lxml
http://lxml.de/
selenium
http://docs.seleniumhq.org/
mechanize
https://pypi.python.org/pypi/mechanize
PyQuery
https://pypi.python.org/pypi/pyquery/
creepy
https://pypi.python.org/pypi/creepy
gevent
一個高並發的網路性能庫
http://www.gevent.org/
圖像處理
bigmoyan
http://scikit-image.org/
Python Imaging Library(PIL)
http://www.pythonware.com/procts/pil/
pillow:
http://pillow.readthedocs.io/en/latest/
自然語言處理
1.nltk:
http://www.nltk.org/
教程
https://blog.csdn.net/wizardforcel/article/details/79274443
2.snownlp
https://github.com/isnowfy/snownlp
3.Pattern
https://github.com/clips/pattern
4.TextBlob
http://textblob.readthedocs.io/en/dev/
5.Polyglot
https://pypi.python.org/pypi/polyglot
6.jieba:
https://github.com/fxsjy/jieba
資料庫驅動
mysql-python
https://sourceforge.net/projects/mysql-python/
PyMySQL
https://github.com/PyMySQL/PyMySQL
PyMongo
https://docs.mongodb.com/ecosystem/drivers/python/
pymongo
MongoDB庫
訪問:https://pypi.python.org/pypi/pymongo/
redis
Redis庫
訪問:https://pypi.python.org/pypi/redis/
cxOracle
Oracle庫
訪問:https://pypi.python.org/pypi/cx_Oracle
SQLAlchemy
SQL工具包及對象關系映射(ORM)工具
訪問:http://www.sqlalchemy.org/
peewee,
SQL工具包及對象關系映射(ORM)工具
訪問:https://pypi.python.org/pypi/peewee
torndb
Tornado原裝DB
訪問:https://github.com/bdarnell/torndb
Web
pycurl
URL處理工具
smtplib模塊
發送電子郵件
其他庫暫未分類
1.PyInstaller:
是一個十分有用的第三方庫,它能夠在Windows、Linux、 Mac OS X 等操作系統下將 Python 源文件打包,通過對源文件打包, Python 程序可以在沒有安裝 Python 的環境中運行,也可以作為一個 獨立文件方便傳遞和管理。
2.Ipython
一種互動式計算和開發環境
講解
https://www.cnblogs.com/zzhzhao/p/5295476.html
命令
ls、cd 、run、edit、clear、exist
Ⅲ 如何使用Python連接Oracle資料庫
下載cx_Oracle,下載之後就可以使用了。
簡單的使用流程如下:
1.引用模塊cx_Oracle
2.連接資料庫
3.獲取cursor
4.使用cursor進行各種操作
5.關閉cursor
6.關閉連接
參考代碼:
import cx_Oracle #引用模塊cx_Oracle
conn=cx_Oracle.connect('load/123456@localhost/ora11g') #連接資料庫
c=conn.cursor() #獲取cursor
x=c.execute('select sysdate from al') #使用cursor進行各種操作
x.fetchone()
c.close() #關閉cursor
conn.close() #關閉連接
Ⅳ python使用oracle查詢資料庫,查詢語句中使用變數值
cursor.execute('select * from INV.MTL_ITEM_REVISIONS where ROW_ID= %s'% (Item,))
換為:
qry_sql = "select * from INV.MTL_ITEM_REVISIONS where ROW_ID= '%s'" % Item
cursor.execute(qry_sql)
Ⅳ PYTHON鏈接ORACLE的問題
1、包括cx_Oracle、ODBC等工具都必須安裝Oracle客戶端。
2、不同Oracle版本需要用不同的包,cx_Oracle官網有各個版本的程序下載