标签：ddr adl 权限 出现 目录 csv ase 异常 查找
SQLite数据库是一款轻量级的数据库，无服务器、零配置、事务性的SQL数据库引擎。SQLite是世界上最广泛部署的SQL数据库引擎，而且SQLite的源代码不受版权限制，是小型项目和简单web应用的理想选择。SQLite数据库是一个单一的，不依赖于其他模块与组件的数据库文件，它允许我们直接访问存储文件。
1、创建一个访问数据库的连接
import sqlite3 conn = sqlite3.connect(‘test.db‘) print ("Opened database successfully")
如果数据库文件不存在，该方法就会自动在当前目录下创建一个test.db的文件。
2、创建游标
#创建游标 c = conn.cursor()
获取到游标之后，就可以使用SQL语句来对数据进行操作，创建表、添加数据、遍历数据等。
3、创建表
import sqlite3 conn = sqlite3.connect(‘test.db‘) print("Opened database successfully") c = conn.cursor() c.execute(‘‘‘CREATE TABLE COMPANY (ID INT PRIMARY KEY NOT NULL, NAME TEXT NOT NULL, AGE INT NOT NULL, ADDRESS CHAR(50), SALARY REAL);‘‘‘) print("Table created successfully") conn.commit() conn.close()
通过SQL语句来创建一个user表，user表包括五个属性，user_id(用户id)、user_name(用户姓名)、user_sex(用户性别)、user_age(用户年龄)、user_create(用户创建日期)。SQLite的存储类保存下面几个类型：
注意：在SQLite中没有一个单独用来存储日期和时间的存储类，我们可以把日期和时间存储为TEXT、REAL、INTEGER类型。
4、将上次爬虫的csv文件写入到数据库中
# -*- coding: utf-8 -*- """ 获取中国大学的排名 @author: 将暮未暮 """ import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas # 1. 获取网页内容 def getHTMLText(url): try: r = requests.get(url, timeout = 30) r.raise_for_status() r.encoding = ‘utf-8‘ return r.text except Exception as e: print("Error:", e) return "" # 2. 分析网页内容并提取有用数据 def fillTabelList(soup): # 获取表格的数据 tabel_list = [] # 存储整个表格数据 Tr = soup.find_all(‘tr‘) for tr in Tr: Td = tr.find_all(‘td‘) if len(Td) == 0: continue tr_list = [] # 存储一行的数据 for td in Td: tr_list.append(td.string) tabel_list.append(tr_list) return tabel_list # 3. 可视化展示数据 def PrintTableList(tabel_list, num): # 输出前num行数据 print("{1:^2}{2:{0}^10}{3:{0}^6}{4:{0}^5}{5:{0}^8}".format(chr(12288), "排名", "学校名称", "省市", "总分", "生涯质量")) for i in range(num): text = tabel_list[i] print("{1:{0}^2}{2:{0}^10}{3:{0}^5}{4:{0}^8}{5:{0}^10}".format(chr(12288), *text)) # 4. 将数据存储为csv文件 def saveAsCsv(filename, tabel_list): FormData = pandas.DataFrame(tabel_list) FormData.columns = ["排名", "学校名称", "省市", "总分", "生涯质量", "培养结果", "科研规模", "科研质量", "顶尖成果", "顶尖人才", "科技服务", "产学研合作", "成果转化"] FormData.to_csv(filename, encoding=‘utf-8‘, index=False) if __name__ == "__main__": url = "http://www.zuihaodaxue.cn/zuihaodaxuepaiming2016.html" html = getHTMLText(url) soup = BeautifulSoup(html, features="html.parser") data = fillTabelList(soup) #print(data) PrintTableList(data, 10) # 输出前10行数据 saveAsCsv("E:\\University_Rank.csv", data)
得出结果为
对csv文件进行操作：
| 方法 | 说明 |
| __init__(self, dbName, tabelName, data, columns, COLUMNS, Read_All=True) | 对参数进行初始化，参数含义分别为：数据库名称、表格名称、数据、表格首行(用于创建表)、表格首行(用于格式输出)、输出所有数据(插入数据后) |
| creatTable(self) | 创建数据库文件、创建表格 |
| destroyTable(self) | 删除表格 |
| insertDatas(self) | 向数据库的表格中插入多条数据 |
| getAllData(self) | 以列表形式返回数据库表格中的所有数据 |
| searchData(self, condition, IfPrint=True) | 查找特定数据, 参数的含义分别为：查找条件、是否输出(查找的数据) |
| deleteData(self, condition) | 在数据库的表格中删除特定数据, 参数为删除条件 |
| printData(self, data) | 输出数据, 参数为需要输出的数据 |
| run(self) | 运行创建数据库和表格的函数，同时支持输出所有数据(依靠Read_All) |
# -*- coding: utf-8 -*- """ 使用 url = "http://www.zuihaodaxue.cn/zuihaodaxuepaiming2016.html" 的数据进行SQLite3数据库的练习使用 @author: 将暮未暮 """ import sqlite3 from pandas import DataFrame import re class SOL_method: ‘‘‘ function: 可以实现对数据库的基本操作 ‘‘‘ def _init_(self, dbName, tableName, data, columns, COLUMNS, Read_All=True): ‘‘‘ function: 初始化参数 dbName: 数据库文件名 tableName: 数据库中表的名称 data: 从csv文件中读取且经过处理的数据 columns: 用于创建数据库，为表的第一行 COLUMNS: 用于数据的格式化输出，为输出的表头 Read_All: 创建表之后是否读取出所有数据 ‘‘‘ self.dbName = dbName self.tableName = tableName self.data = data self.columns = columns self.COLUMNS = COLUMNS self.Read_All = Read_All def creatTable(self): ‘‘‘ function: 创建数据库文件及相关的表 ‘‘‘ # 连接数据库 connect = sqlite3.connect(self.dbName) # 创建表 connect.execute("CREATE TABLE {}({})".format(self.tableName, self.columns)) # 提交事务 connect.commit() # 断开连接 connect.close() def destroyTable(self): ‘‘‘ function: 删除数据库文件中的表 ‘‘‘ # 连接数据库 connect = sqlite3.connect(self.dbName) # 删除表 connect.execute("DROP TABLE {}".format(self.tableName)) # 提交事务 connect.commit() # 断开连接 connect.close() def insertDataS(self): ‘‘‘ function: 向数据库文件中的表插入多条数据 ‘‘‘ # 连接数据库 connect = sqlite3.connect(self.dbName) # 插入多条数据 connect.executemany("INSERT INTO {} VALUES(?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?)".format(self.tableName), self.data) #for i in range(len(self.data)): # connect.execute("INSERT INTO university VALUES(?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?)", data[i]) # 提交事务 connect.commit() # 断开连接 connect.close() def getAllData(self): ‘‘‘ function: 得到数据库文件中的所有数据 ‘‘‘ # 连接数据库 connect = sqlite3.connect(self.dbName) # 创建游标对象 cursor = connect.cursor() # 读取数据 cursor.execute("SELECT * FROM {}".format(self.tableName)) dataList = cursor.fetchall() # 断开连接 connect.close() return dataList def searchData(self, conditions, IfPrint=True): ‘‘‘ function: 查找特定的数据 ‘‘‘ # 连接数据库 connect = sqlite3.connect(self.dbName) # 创建游标 cursor = connect.cursor() # 查找数据 cursor.execute("SELECT * FROM {} WHERE {}".format(self.tableName, conditions)) data = cursor.fetchall() # 关闭游标 cursor.close() # 断开数据库连接 connect.close() if IfPrint: self.printData(data) return data def deleteData(self, conditions): ‘‘‘ function: 删除数据库中的数据 ‘‘‘ # 连接数据库 connect = sqlite3.connect(self.dbName) # 插入多条数据 connect.execute("DELETE FROM {} WHERE {}".format(self.tableName, conditions)) # 提交事务 connect.commit() # 断开连接 connect.close() def printData(self, data): print("{1:{0}^3}{2:{0}<11}{3:{0}<4}{4:{0}<4}{5:{0}<5}{6:{0}<5}{7:{0}^5}{8:{0}^5}{9:{0}^5}{10:{0}^5}{11:{0}^5}{12:{0}^6}{13:{0}^5}".format(chr(12288), *self.COLUMNS)) for i in range(len(data)): print("{1:{0}<4.0f}{2:{0}<10}{3:{0}<5}{4:{0}<6}{5:{0}<7}{6:{0}<8}{7:{0}<7.0f}{8:{0}<8}{9:{0}<7.0f}{10:{0}<6.0f}{11:{0}<9.0f}{12:{0}<6.0f}{13:{0}<6.0f}".format(chr(12288), *data[i])) def run(self): try: # 创建数据库文件 self.creatTable() print(">>> 数据库创建成功！") # 保存数据到数据库 self.insertDataS() print(">>> 表创建、数据插入成功！") except: print(">>> 数据库已创建！") # 读取所有数据 if self.Read_All: self.printData(self.getAllData()) def get_data(fileName): ‘‘‘ function: 读取获得大学排名的数据 并 将结果返回 ‘‘‘ data = [] # 打开文件 f = open(fileName, ‘r‘, encoding=‘utf-8‘) # 按行读取文件 for line in f.readlines(): # 替换掉其中的换行符和百分号 替换百分号是为了方便之后的排序和运算 line = line.replace(‘\n‘, ‘‘) line = line.replace(‘%‘,‘‘) # 将字符串按照 ‘,‘ 分割为列表 line = line.split(‘,‘) for i in range(len(line)): # 使用 异常处理 避开 出现中文无法转换 的错误 try: # 将空值填充为 0 if line[i] == ‘‘: line[i] = ‘0‘ # 将数字转换为数值 line[i] = eval(line[i]) except: continue data.append(tuple(line)) # EN_columns、CH_columns 分别为 用于数据库创建、数据的格式化输出 EN_columns = "Rank real, University text, Province text, Grade real, SourseQuality real, TrainingResult real, ResearchScale real, ReserchQuality real, TopResult real, TopTalent real, TechnologyService real, Cooperation real, TransformationResults real" CH_columns = ["排名", "学校名称", "省市", "总分", "生涯质量", "培养结果(%)", "科研规模", "科研质量", "顶尖成果", "顶尖人才", "科技服务", "产学研合作", "成果转化"] return data[1:], EN_columns, CH_columns if __name__ == "__main__": # =================== 设置和得到基本数据 =================== fileName = "E:\\University_Rank.csv" data, EN_columns, CH_columns = get_data(fileName) dbName = "university.db" tableName = "university" # ================= 创建一个SQL_method对象 ================== SQL = SQL_method(dbName, tableName, data, EN_columns, CH_columns, False) # =================== 创建数据库并保存数据 =================== SQL.run() # =================== 在数据库中查找数据项 =================== # 查找记录并输出结果 print(">>> 查找数据项（University = ‘广东工业大学‘） :") SQL.searchData("University = ‘广东工业大学‘", True) # ================= 在数据库中筛选数据项并排序 ================== # 将选取广东省的数据 并 对科研规模大小排序 print("\n>>> 筛选数据项并按照科研规模排序（Province = ‘广东省‘） :") SQL.searchData("Province = ‘广东省‘ ORDER BY ResearchScale", True) # =============== 对数据库中的数据进行重新排序操作 ================ # 定义权值 Weight = [0.3, 0.15, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.05, 0.05, 0.05] value, sum = [], 0 # 获取 Province = ‘广东省‘ 的所有数据 sample = SQL.searchData("Province = ‘广东省‘", False) # 按照权值求出各个大学的总得分 for i in range(len(sample)): for j in range(len(Weight)): sum += sample[i][4+j] * Weight[j] value.append(sum) sum = 0 # 将结果通过 pandas 的 DataFrame 方法组成一个二维序列 university = [university[1] for university in sample] uv, tmp = [], [] for i in range(len(university)): tmp.append(university[i]) tmp.append(value[i]) uv.append(tmp) tmp = [] df = DataFrame(uv, columns=list(("大学", "总分"))) df = df.sort_values(‘总分‘) df.index = [i for i in range(1, len(uv)+1)] # 输出结果 print("\n>>> 筛选【广东省】的大学并通过权值运算后重排名的结果：\n", df) # ===================== 在数据库中删除数据项 ===================== SQL.deleteData("Province = ‘北京市‘") SQL.deleteData("Province = ‘广东省‘") SQL.deleteData("Province = ‘山东省‘") SQL.deleteData("Province = ‘山西省‘") SQL.deleteData("Province = ‘江西省‘") SQL.deleteData("Province = ‘河南省‘") print("\n>>> 数据删除成功！") SQL.printData(SQL.getAllData()) # ====================== 在数据库中删除表 ======================== SQL.destroyTable() print(">>> 表删除成功！
结果就是这样了啦
标签：ddr adl 权限 出现 目录 csv ase 异常 查找
原文地址：https://www.cnblogs.com/ysd973/p/10946914.html
