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一行代碼實(shí)現(xiàn)Python連接所有數(shù)據(jù)庫做數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)庫
市面上比較常用的數(shù)據(jù)庫包括mysql, presto, hive, druid, kylin, spark, elasticsearch等,作為一名數(shù)據(jù)分析師,面對不同的數(shù)據(jù)庫,是否有頭麻的情況。別擔(dān)心,使用python連接以上數(shù)據(jù)庫,你只需要一招,5行代碼即可。

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對于大部分sqlboys和sqlgirls而言,只關(guān)心我的sql提交到以上數(shù)據(jù)庫,返回給我一個(gè)pandas的dataframe即可。所以必要的輸入包括sql和數(shù)據(jù)庫連接信息(包括地址,port, 賬號密碼)即可。

 

  1. from sqlachemy import create_engine  
  2. import pandas as pd  
  3. # 數(shù)據(jù)庫連接地址 
  4. engine = create_engine("mysql://root:123456@127.0.0.1:3306/database"
  5. # 用戶要查詢的sql  
  6. sql = "select * from users limit 10" 
  7. df = pd.read_sql_query(sql, engine) 

 

presto

 

  1. # presto 
  2. uri = "presto://username:password@127.0.0.1:8080/database?source=pyhive" 
  3. sql = "select * from users limit 10" 
  4. df = pd.read_sql_query(sql, create_engine(uri)) 

 

mysql

 

  1. # mysql 
  2. uri = "mysql://root:123456@127.0.0.1:3306/database" 
  3. sql = "select * from users limit 10" 
  4. df = pd.read_sql_query(sql, create_engine(uri)) 

 

druid

 

  1. # druid 
  2. uri = "druid://<User>:<password>@<Host>:<Port-default-9088>/druid/v2/sql" 
  3. sql = "select count(*) from users where _time> TIME_SHIFT...." 
  4. df = pd.read_sql_query(sql, create_engine(uri)) 

 

更多數(shù)據(jù)庫連接方式:

 

基本上市面上所有的數(shù)據(jù)庫,只要該數(shù)據(jù)庫支持sqlalchemy dialect和對應(yīng)的python driver,都可以按照上面的套路去無腦操作。簡單省心。

核心只需要一行代碼即可:

 

  1. df = pd.read_sql_query(sql, create_engine(uri)) 

 

責(zé)任編輯:華軒 來源: 今日頭條
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