用法 engine = create_engine('dialect+driver://username:password@host:port/database')

dialect：数据库类型 driver：数据库驱动选择 username：数据库用户名 password： 用户密码 host：服务器地址 port：端口 database：数据库

PostgreSQL default engine = create_engine('postgresql://scott:tiger@localhost/mydatabase') psycopg2 engine = create_engine('postgresql+psycopg2://scott:tiger@localhost/mydatabase') pg8000 engine = create_engine('postgresql+pg8000://scott:tiger@localhost/mydatabase')

More notes on connecting to PostgreSQL at?PostgreSQL.

MySQL default engine = create_engine('mysql://scott:tiger@localhost/foo') mysql-python engine = create_engine('mysql+mysqldb://scott:tiger@localhost/foo') MySQL-connector-python engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://scott:tiger@localhost/foo') OurSQL engine = create_engine('mysql+oursql://scott:tiger@localhost/foo')

More notes on connecting to MySQL at MySQL.

Oracle engine = create_engine('oracle://scott:tiger@127.0.0.1:1521/sidname') engine = create_engine('oracle+cx_oracle://scott:tiger@tnsname')

More notes on connecting to Oracle at?Oracle.

Microsoft SQL Server engine = create_engine('mssql+pyodbc://scott:tiger@mydsn') pymssql engine = create_engine('mssql+pymssql://scott:tiger@hostname:port/dbname') SQLite engine = create_engine('sqlite:///foo.db') engine = create_engine('sqlite:absolute/path/to/foo.db') 使用 下面mysql作为例子 yconnect = create_engine('mysql+mysqldb://root:password@host:port/db?charset=utf8') ? pd.io.sql.to_sql(DataResultDF,'tablename', yconnect, schema='db', if_exists='append') ?? 创建表结构

使用 Schema Type/SQL Expression Language/Engine/ConnectionPooling/Dialect 进行数据库操作。Engine使用Schema Type创建一个特定的结构对象，之后通过SQL Expression Language将该对象转换成SQL语句，然后通过 ConnectionPooling 连接数据库，再然后通过 Dialect 执行SQL，并获取结果。

from sqlalchemy import create_engine, Table, Column, Integer, String, MetaData, ForeignKey import MySQLdb #创建数据库连接 engine = create_engine("mysql+mysqldb://liuyao:liuyao@121.42.195.15:3306/db_name", max_overflow=5) # 获取元数据 metadata = MetaData() # 定义表 user = Table('user', metadata, Column('id', Integer, primary_key=True), Column('name', String(20)), ) color = Table('color', metadata, Column('id', Integer, primary_key=True), Column('name', String(20)), ) #将dataframe 添加到 tmp_formidinfo 如果表存在就添加，不存在创建并添加 pd.io.sql.to_sql(DataResultDF,'tmp_formidinfo',engine, schema='db_name', if_exists='append') # 执行sql语句 engine.execute( "INSERT INTO db_name.color(id, name) VALUES ('1', 'liuyao');" ) result = engine.execute('select * from color') print(result.fetchall()) ----------------------------------------------------------------------------------- sql = 'select * from customer2018;' df = pd.read_sql_query(sql, engine) # read_sql_query的两个参数: sql语句， 数据库连接 df = pd.read_sql_query(sql, engine) print(df)

create_engine 还有很多可选参数，这里介绍几个重要的参数

engine=create_engine('mysql://user:password@localhost:3306/test?charset=utf8mb4', echo=False,pool_size=100,pool_recycle=3600,pool_pre_ping=True) echo ：为 True 时候会把sql语句打印出来，当然，你可以通过配置logger来控制输出，这里不做讨论。pool_size： 是连接池的大小，默认为5个，0表示连接数无限制pool_recycle： MySQL 默认情况下如果一个连接8小时内容没有任何动作（查询请求）就会自动断开链接，出现 MySQL has gone away的错误。设置了 pool_recycle 后 SQLAlchemy 就会在指定时间内回收连接。如果设置为3600 就表示 1小时后该连接会被自动回收。pool_pre_ping ： 这是1.2新增的参数，如果值为True，那么每次从连接池中拿连接的时候，都会向数据库发送一个类似 select 1 的测试查询语句来判断服务器是否正常运行。当该连接出现 disconnect 的情况时，该连接连同pool中的其它连接都会被回收。

参考：https://blog.csdn.net/P01114245/article/details/89918197 https://·/p/f039da1d90ce https://`/article/164591.htm

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