一行代码实现Python连接所有数据库做数据分析

作者：Pythoner集中营 2021-04-29 22:38:04数据库 市面上比较常用的行代现P析数据库包括mysql, presto, hive, druid, kylin, spark, elasticsearch等，作为一名数据分析师，码实面对不同的接所据库据分数据库，是有数否有头麻的情况。别担心，做数使用python连接以上数据库，行代现P析你只需要一招，码实5行代码即可。接所据库据分

 [[396931]]

对于大部分sqlboys和sqlgirls而言，有数只关心我的做数sql提交到以上数据库，返回给我一个pandas的行代现P析dataframe即可。所以必要的码实输入包括sql和数据库连接信息(包括地址，port,接所据库据分 账号密码)即可。

 

from sqlachemy import create_engine  
import pandas as pd  
# 数据库连接地址 
engine = create_engine("mysql://root:123456@127.0.0.1:3306/database") 
# 用户要查询的有数sql  
sql = "select * from users limit 10" 
df = pd.read_sql_query(sql, engine) 

 

presto

 

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

 

mysql

 

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

 

druid

 

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

 

更多数据库连接方式:

 

基本上市面上所有的数据库，只要该数据库支持sqlalchemy dialect和对应的做数python driver，都可以按照上面的套路去无脑操作。简单省心。

核心只需要一行代码即可：

 

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

 

责任编辑：华轩 来源： 今日头条 Python数据库SQL

(责任编辑：百科)