Ⅰ 如何用python更新oracle数据库
用python更新oracle数据库:
1. 要想使Python可以操作Oracle数据库,首先需要安装cx_Oracle包,可以通过下面的地址来获取安装包:cx-oracle.sourceforge.net/
2. 另外还需要oracle的一些类库,此时需要在运行python的机器上安装Oracle Instant Client软件包,可以通过下面地址获得technetwork/database/features/instant-client/index-097480.html
找到符合自己平台的包,然后安装,这里我使用的是rpm包,所以使用以下命令安装
$ sudo rpm -ivh oracle-instantclient11.2-basic-11.2.0.3.0-1.i386.rpm
装完毕后还需要设置一下环境变量,如下
$ export LD_LIBRARY_PATH=${LD_LIBRARY_PATH}:/usr/lib/oracle/11.2/client/lib
然后写update语句对表进行更新:
import cx_Oracle //导入链接oracle的库
conn = cx_Oracle.connect('fkong/fkong@172.17.23.129/orcl') //建立与orcl的连接
cursor = conn.cursor () //打开游标
cursor.execute ("update test set COL1='u' where ID=1") //执行更新
conn.commit() //提交结果
cursor.close (); //关闭游标
conn.close ();//关闭连接
Ⅱ 盘点Python常用的模块和包
模块
1.定义
计算机在开发过程中,代码越写越多,也就越难以维护,所以为了编写可维护的代码,我们会把函数进行分组,放在不同的文件里。在python里,一个.py文件就是一个模块。
2.优点:
提高代码的可维护性。
提高代码的复用,当模块完成时就可以在其他代码中调用。
引用其他模块,包含python内置模块和其他第三方模块。
避免函数名和变量名等名称冲突。
python内建模块:
1.sys模块
2.random模块
3.os模块:
os.path:讲解
https://www.cnblogs.com/yufeihlf/p/6179547.html
数据可视化
1.matplotlib :
是Python可视化程序库的泰斗,它的设计和在1980年代被设计的商业化程序语言MATLAB非常接近。比如pandas和Seaborn就是matplotlib的外包,它们让你能用更少的代码去调用 matplotlib的方法。
访问:
https://matplotlib.org/
颜色:
https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6117528.html
教程:
https://wizardforcel.gitbooks.io/matplotlib-user-guide/3.1.html
2.Seaborn:
它是构建在matplotlib的基础上的,用简洁的代码来制作好看的图表。Seaborn跟matplotlib最大的区别就是它的默认绘图风格和色彩搭配都具有现代美感。
访问:
http://seaborn.pydata.org/index.html
3.ggplot:
gplot 跟 matplotlib 的不同之处是它允许你叠加不同的图层来完成一幅图
访问:
http://ggplot.yhathq.com/
4.Mayavi:
Mayavi2完全用Python编写,因此它不但是一个方便实用的可视化软件,而且可以方便地用Python编写扩展,嵌入到用户编写的Python程序中,或者直接使用其面向脚本的API:mlab快速绘制三维图
访问:http://code.enthought.com/pages/mayavi-project.html
讲解:https://blog.csdn.net/ouening/article/details/76595427https://www.jianshu.com/p/81e6f4f1cdd8
5.TVTK:
TVTK库对标准的VTK库进行包装,提供了Python风格的API、支持Trait属性和numpy的多维数组。
VTK (http://www.vtk.org/) 是一套三维的数据可视化工具,它由C++编写,包涵了近千个类帮助我们处理和显示数据
讲解:https://docs.huihoo.com/scipy/scipy-zh-cn/tvtk_intro.html
机器学习
1.Scikit-learn
是一个简单且高效的数据挖掘和数据分析工具,易上手,可以在多个上下文中重复使用。它基于NumPy, SciPy 和 matplotlib,开源,可商用(基于 BSD 许可)。
访问:
讲解:https://blog.csdn.net/finafily0526/article/details/79318401
2.Tensorflow
最初由谷歌机器智能科研组织中的谷歌大脑团队(Google Brain Team)的研究人员和工程师开发。该系统设计的初衷是为了便于机器学习研究,能够更快更好地将科研原型转化为生产项目。
相关推荐:《Python视频教程》
Web框架
1.Tornado
访问:http://www.tornadoweb.org/en/stable/
2.Flask
访问:http://flask.pocoo.org/
3.Web.py
访问:http://webpy.org/
4.django
https://www.djangoproject.com/
5.cherrypy
http://cherrypy.org/
6.jinjs
http://docs.jinkan.org/docs/jinja2/
GUI 图形界面
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
科学计算
教程
https://docs.huihoo.com/scipy/scipy-zh-cn/index.html#
1.numpy
访问
http://www.numpy.org/
讲解
https://blog.csdn.net/lm_is_dc/article/details/81098805
2.sympy
sympy是一个Python的科学计算库,用一套强大的符号计算体系完成诸如多项式求值、求极限、解方程、求积分、微分方程、级数展开、矩阵运算等等计算问题
访问
https://docs.sympy.org/0.7.1/guide.html#guide
讲解
https://www.jianshu.com/p/339c91ae9f41
解方程
https://www.cnblogs.com/zyg123/p/10549354.html
3.SciPy
官网
https://www.scipy.org/
讲解
https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/80444621
4.pandas
官网
http://pandas.pydata.org/
讲解
https://www.cnblogs.com/linux-wangkun/p/5903945.html
5.blaze
官网
http://blaze.readthedocs.io/en/latest/index.html
密码学
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
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6.PyNacl
http://pynacl.readthedocs.io/en/latest/
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http://www.python-requests.org/
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1.nltk:
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PyMongo
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MongoDB库
访问:https://pypi.python.org/pypi/pymongo/
redis
Redis库
访问:https://pypi.python.org/pypi/redis/
cxOracle
Oracle库
访问:https://pypi.python.org/pypi/cx_Oracle
SQLAlchemy
SQL工具包及对象关系映射(ORM)工具
访问:http://www.sqlalchemy.org/
peewee,
SQL工具包及对象关系映射(ORM)工具
访问:https://pypi.python.org/pypi/peewee
torndb
Tornado原装DB
访问:https://github.com/bdarnell/torndb
Web
pycurl
URL处理工具
smtplib模块
发送电子邮件
其他库暂未分类
1.PyInstaller:
是一个十分有用的第三方库,它能够在Windows、Linux、 Mac OS X 等操作系统下将 Python 源文件打包,通过对源文件打包, Python 程序可以在没有安装 Python 的环境中运行,也可以作为一个 独立文件方便传递和管理。
2.Ipython
一种交互式计算和开发环境
讲解
https://www.cnblogs.com/zzhzhao/p/5295476.html
命令
ls、cd 、run、edit、clear、exist
Ⅲ 如何使用Python连接Oracle数据库
下载cx_Oracle,下载之后就可以使用了。
简单的使用流程如下:
1.引用模块cx_Oracle
2.连接数据库
3.获取cursor
4.使用cursor进行各种操作
5.关闭cursor
6.关闭连接
参考代码:
import cx_Oracle #引用模块cx_Oracle
conn=cx_Oracle.connect('load/123456@localhost/ora11g') #连接数据库
c=conn.cursor() #获取cursor
x=c.execute('select sysdate from al') #使用cursor进行各种操作
x.fetchone()
c.close() #关闭cursor
conn.close() #关闭连接
Ⅳ python使用oracle查询数据库,查询语句中使用变量值
cursor.execute('select * from INV.MTL_ITEM_REVISIONS where ROW_ID= %s'% (Item,))
换为:
qry_sql = "select * from INV.MTL_ITEM_REVISIONS where ROW_ID= '%s'" % Item
cursor.execute(qry_sql)
Ⅳ PYTHON链接ORACLE的问题
1、包括cx_Oracle、ODBC等工具都必须安装Oracle客户端。
2、不同Oracle版本需要用不同的包,cx_Oracle官网有各个版本的程序下载