Python 如何使用 pandas+sqlalchemy 來操作資料庫！三分鐘讓你知道！

平常寫了不少東西去各地方抓資料，抓來的資料總要找地放存

所以就找了跟資料庫連線的模組sqlalchemy，看起來Python很多使用者都用這套

稍微整理了一下基本使用的方法讓大家知道，接下來就來看看怎麼使用sqlalchemy吧

安裝sqlalchemy

pip install SQLAlchemy

連線方式

連線範例

echo=True 列印sql語句資訊

from sqlalchemy import create_engine

engine=create_engine('mysql+pymysql://username:password@host:port/dbname', echo=True)

其他DB連線方式

engine = create_engine(‘sqlite:///:memory:’, echo=True) #sqlite記憶體

engine = create_engine(‘sqlite:///test.db’,echo=True) #sqlite檔案

engine = create_engine(“mysql+pymysql://username:password@host:port/dbname”,echo=True) #mysql+pymysql

engine = create_engine(‘mssql+pymssql://username:password@host:port/dbname’,echo=True) #mssql+pymssql

這邊注意 有用到 mysql 這種資料庫的 就要安裝連線模組 pymysql 或是 pymssql

簡單demo

這邊簡單用sqlite來demo

查詢

連線後用execute()查詢後回來的資料，再用pandas包成一個dataframe

from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd

conn = create_engine('sqlite:///data/data.db').connect()

sql = 'select * from test'
result = conn.execute(sql)
result_df = pd.DataFrame([dict(i) for i in result])

result_df .head()

sqlalchemy 實際上好用的是ORM功能

他在連線資料庫的部分也可以分別用不同的資料庫

在做新增、修改、查詢、刪除的部分，使用 sqlalchemy 來連線，就非常方便可以隨時調整資料庫