如何利用python从数据库抓取数据

仅在里边定义连接字串,在使用的时候在创建对象，使用完对象就关闭

Configasp:

Quote

<%

Dim Def_Sample

Def_Path=serverMapPath("datamdb")

Def_Sample="DBQ="+Def_Path+";DefaultDir=;DRIVER={Microsoft Access Driver (mdb)};" '连接字串

%>

python中读取数据的时候有几种方法，无非是read，readline，readlings和xreadlines几种方法，在几种方法中，read和xreadlines可以作为迭代器使用，从而在读取大数据的时候比较有效果

在测试中，先创建一个大文件，大概1GB左右，使用的程序如下：

[python] view plaincopyprint

import ospath

import time

while ospathgetsize('messages') <1000000000:

f = open('messages','a')

fwrite('this is a file/n')

fclose()

print 'file create complted'

在这里使用循环判断文件的大小，如果大小在1GB左右，那么结束创建文件。--需要花费好几分钟的时间。

测试代码如下：

[python] view plaincopyprint

#22s

start_time = timetime()

f = open('messages','r')

for i in f:

end_time = timetime()

print end_time - start_time

break

fclose()

#22s

start_time = timetime()

f = open('messages','r')

for i in fxreadlines():

end_time = timetime()

print end_time - start_time

break

fclose()

start_time = timetime()

f = open('messages','r')

k= freadlines()

fclose()

end_time = timetime()

print end_time - start_time

使用迭代器的时候，两者的时间是差不多的，内存消耗也不是很多，使用的时间大概在22秒作用

在使用完全读取文件的时候，使用的时间在40s，并且内存消耗相当严重，大概使用了1G的内存。。

其实，在使用跌倒器的时候，如果进行连续 *** 作，进行print或者其他的 *** 作，内存消耗还是不可避免的，但是内存在那个时候是可以释放的，从而使用迭代器可以节省内存，主要是可以释放。

而在使用直接读取所有数据的时候，数据会保留在内存中，是无法释放这个内存的，从而内存卡死也是有可能的。

在使用的时候，最好是直接使用for i in f的方式来使用，在读取的时候，f本身就是一个迭代器，其实也就是fread方法

如果要给后端传递json数据，就需要增加content-type参数，告诉后端，传递过来的数据格式，并且需要将data转为字符串进行传递。实际上，服务端接收到后，发现是json格式，做的 *** 作就是将字符串转为json对象。

另外，不转为字符串，即使加了content-type的参数，也默认会转成 name=xx&age=1，使后端无法获取正确的json

接收表单数据

接收Json数据

Flask可以非常方便的返回json数据

看一下源码就可以知道，jsonify就是帮我们做了点添加mimetype这样的杂事，所以如果不嫌麻烦和难看，你也可以这样写

放两张截图来直观看一下请求

这个案例主要目的是转换json类型的数据，利用python和pandas方法进行计数。

step1:获取数据

将json格式数据转化成python对象

step2纯python时区计数

1获取时区+计数

2对以上字典形式进行计数

3更更简单的方法，直接用python标准库的collectionsCounters类

从仅获取时区后开始

step3 使用pandas计数

step4 可视化 seaborn

5补充一些语句

使用百度翻译的一个例子，可以翻译你输入的文字，发送需要的内容，获取返回的数据

import urllibrequest

import urllibparse

import json

import time

while True:

url = '>

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