网络设计开发网站,推荐做ppt照片的网站,手机开发人员选项在哪,查查企业信息查询一、前言最近做web网站的测试#xff0c;遇到很多需要批量造数据的功能#xff1b;比如某个页面展示数据条数需要达到10000条进行测试#xff0c;此时手动构造数据肯定是不可能的#xff0c;此时只能通过python脚本进行自动构造数据#xff1b;本次构造数据主要涉及到在某…一、前言最近做web网站的测试遇到很多需要批量造数据的功能比如某个页面展示数据条数需要达到10000条进行测试此时手动构造数据肯定是不可能的此时只能通过python脚本进行自动构造数据本次构造数据主要涉及到在某个表里面批量添加数据、在关联的几个表中同步批量添加数据、批量查询某个表中符合条件的数据、批量更新某个表中符合条件的数据等。二、数据添加即批量添加数据到某个表中。insert_data.pyimport pymysqlimport randomimport timefrom get_userinfo import get_userinfofrom get_info import get_infofrom get_tags import get_tagsfrom get_tuser_id import get_utagclass DatabaseAccess():def __init__(self):self.__db_host xxxxxself.__db_port 3307self.__db_user rootself.__db_password 123456self.__db_database xxxxxx# 连接数据库def isConnectionOpen(self):self.__db pymysql.connect(hostself.__db_host,portself.__db_port,userself.__db_user,passwordself.__db_password,databaseself.__db_database,charsetutf8)# 插入数据def linesinsert(self,n,user_id,tags_id,created_at):self.isConnectionOpen()# 创建游标global cursorconn self.__db.cursor()try:sql1 INSERT INTO codeforge_new.cf_user_tag(id, user_id,tag_id, created_at, updated_at) VALUES ({}, {},{}, {}, {});.format(n,user_id,tags_id,created_at,created_at)# 执行SQLconn.execute(sql1,)except Exception as e:print(e)finally:# 关闭游标conn.close()self.__db.commit()self.__db.close()def get_data(self):# 生成对应数据 1000条for i in range(0,1001):created_at time.strftime(%Y-%m-%d %H:%M:%S,time.localtime())# print(create_at)# 用户idtuserids []tuserid_list get_utag()for tuserid in tuserid_list:tuserids.append(tuserid[0])# print(tuserids)userid_list get_userinfo()user_id random.choice(userid_list)[0]if user_id not in tuserids:user_iduser_id# 标签idtagsid_list get_tags()tags_id random.choice(tagsid_list)[0]self.linesinsert(i,user_id,tags_id,created_at)if __name__ __main__:# 实例化对象dbDatabaseAccess()db.get_data()二、数据批量查询select_data.pyimport pymysqlimport pandas as pdimport numpy as npdef get_tags():# 连接数据库地址端口用户名密码数据库名称数据格式conn pymysql.connect(hostxxx.xxx.xxx.xxx,port3307,userroot,passwd123456,dbxxxx,charsetutf8)cur conn.cursor()# 表cf_users中获取所有用户idsql select id from cf_tags where id between 204 and 298# 将user_id列转成列表输出df pd.read_sql(sql,conconn)# 先使用array()将DataFrame转换一下df1 np.array(df)# 再将转换后的数据用tolist()转成列表df2 df1.tolist()# cur.execute(sql)# data cur.fetchone()# print(df)# print(df1)# print(df2)return df2conn.close()三、批量更新数据select_data.pyimport pymysqlimport pandas as pdimport numpy as npdef get_tags():# 连接数据库地址端口用户名密码数据库名称数据格式conn pymysql.connect(hostxxx.xxx.xxx.xxx,port3307,userroot,passwd123456,dbxxxx,charsetutf8)cur conn.cursor()# 表cf_users中获取所有用户idsql select id from cf_tags where id between 204 and 298# 将user_id列转成列表输出df pd.read_sql(sql,conconn)# 先使用array()将DataFrame转换一下df1 np.array(df)# 再将转换后的数据用tolist()转成列表df2 df1.tolist()# cur.execute(sql)# data cur.fetchone()# print(df)# print(df1)# print(df2)return df2conn.close()以上就是python 实现数据库中数据添加、查询与更新的示例代码的详细内容更多关于python 数据库添加、查询与更新的资料请关注脚本之家其它相关文章
