1-python库之-serial串口 *** 作

python里面使用serial库来 *** 作串口，serial的使用流程跟平常的类似，也是打开、关闭、读、写

一般就是设置端口，波特率。

使用serialSerial创建实体的时候会去打开串口，之后可以使用is_open开判断下是否串口是否打开正常。

使用serclose即可关闭串口

数据的写使用serwrite接口，如果写的是十六进制的数据使用bytearray来定义，如 writebuf = bytearray([0x55, 0xaa, 0x00, 0x01, 0x00, 0x00])

读数据使用serread接口，一般会先使用in_waiting来判断下是否有数据，然后开始读

下面举一个例子，说明下我们在实际的使用情况。

一般会单独创建一个进程来作为数据的接收，然后再配合上标记位或者信号量来处理逻辑

3用例中使用表格数据

读取表格内容

封装读表方法

1背景：

python提供了很多数据库接口， 常用的数据库有 MS SQL Server /mysql /oracle 等。

打开链接 >

是python 关于数据库接口的一个总结 ， 可以看到python支持的访问的数据库系统。

2模块：

python 主要是通过模块和数据库连接的。

21 安装模块：

如果使用anconda，本身就会集合很多模块，不需要手动安装。如果用pycharm就要手动安装模块。

安装模块流程：

下载模块扩展包放到路径下——>cmd找到相应路径——> pip install +扩展包名字

下面列举一些常用连接数据库的模块：pymssql / sqlite3/ PyMySQL/pyodbc/odbc/adodbapi

不同模块连接的数据库不同， 支持的版本系统有的也不一样。但是大体用法都是相近的， 因为有DB-API

：《Python教程》

3Python DB-API

31背景：

在没有DB-API 之前， 不同数据库有不同的数据库接口程序， 这就导致python 访问 database 的接口程序非常混乱。如果我们学习了python 访问 mysql 的接口程序， 然后要切换到另一个数据库上， 我们还要在学习另外一个数据库的接口程序。python DB-API就是为了解决接口程序混乱而生成的。有了DB-API, 在不同数据库上移植代码就变得简单的多了。

32Python DB-API：

Python 定义了一套 *** 作数据库的 DB-API 接口，它是一个规范，定义了一系列必须的对象和数据库存取方式，以便为不同的底层数据库系统提供一致的访问接口

这个链接就是python 官方给定的 DB-API 的说明 >

33 Python DB--API的内容：

连接对象：

Connect()创建连接:host/server /user/password/db connect方法生成一个connect对象, 我们通过这个对象来访问数据库。符合标准的模块都会实现connect方法。

close():关闭连接

commit():提交当前事务。做出某些更改后确保已经进行了提交，这样才可以将这些修改真正地保存到database中

rollback() 回滚上一次调用 commit（）以来对数据库所做的更改

cursor():创建游标。系统为用户开通的一个数据缓冲区，用于存放SQL语句执行结果。cursor游标是有状态的，它可以记录当前已经取到结果的第几个记录了，因此，一般你只可以遍历结果集一次。在上面的情况下，如果执行fetchone()会返回为空。这一点在测试时需要注意

游标对象：

Execute()执行一个数据库查询或命令。 execute 执行sql 语句之后运行的结果不会直接output 出来 ， 而是放到了一个缓存区， 要用 fetch语句+print 可以查询sql运行的结果

fetchone ()得到结果集的下一行

fetchmany(size)得到结果集的下几行

fetchall()返回结果集中剩下的所有行

rowcount 返回影响的行数

Close()关闭游标对象

34Python DB--API的工作原理及流程：

如图所示如果把python 和数据库比作两个不同的地点， connection 就是路， 能连接python和database。cursor就像在路上行驶的小货车， 可以用于执行sql 语句， 以及存储sql 运行的结果。

流程：

4MS SQL Server 示例：

41 导入模块、创建连接：

42 创建游标： 游标创建之后就可以对数据库进行查询更改了！

43对数据进行 *** 作（创建表、插入行、更新数据、增加列、删除行、列、表）：

44 查询 获取行：

5其他：

使用游标的时候要注意， 每次连接只能有一个游标查询处于活跃状态。 code演示：

execute()循环和 executemany() 插入100000 条数据测速：

做量化，首先要解决的无疑是数据的获取问题。wind是众多机构和个人的原始数据获取源头。同时，python作为量化投资领域最为热门的编程语言之一，更是受到了诸多关注，像优矿、米匡、聚宽这些普及量化投资的网站，也都是应用python实现的。下面就讲下小白在应用python调用wind接口获取数据时的两个小技巧。

小技巧1：应用wind代码生成器

不同于matlab，pyhton并没有类似的图形化 *** 作界面。在初步应用python时，最为苦恼的是获取某类数据时，不晓得如何写代码，也不晓得获取的结果是否正确。有时，为了方便知晓数据获取代码，甚至特意安装一个matlab。其实，wind本身有一个代码生成器WindNavigator，位于wind安装目录bin下。如下图所示。看，相对而言，比matlab的 *** 作界面还要简单方便。

上一篇文章简单的介绍了 爬虫相关的基础知识点，介绍了一个标准爬虫程序的三个步骤 。这篇文章就让我们接着来学习。

本文重点介绍requests库的使用以及爬虫协议。之前也写了一篇 Requests库使用的博客 ，有兴趣的小伙伴可以去看看。

前面介绍了Requests库是用来抓取网页源码，请求接口的利器，整体上是要比urllib库的request更加好用的库。官网上将其称之为唯一一个非转基因的Python >

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