当Python需要与索引交互时，这个模块就变得超级好用

user.update({User.age: 30}) # 提请样本 session.commit() # 关闭Session session.close()

通过“ID”来拉出要系统升级的样本的位置，然后我们通过codice_update()方法将其年长改成原则上的系数。与此同时我们还可以来写入同上之之中的一些系数，字符如下

# 创始Session session = DBSession() # 写入哪些样本 user = session.query(User).filter(User.id == 5).one() session.delete(user) # 提请样本 session.commit() # 关闭session session.close()

正因如此我们也是通过“ID”来拉出要写入样本的位置，然后codice_delete()方法。

并不需要运唯SQL句子

当然我们在创始session之后，我们也可以在；还有并不需要运唯SQL句子，例如我们一定会查看一下共有哪些检索，字符如下

session = DBSession() print(session.execute('show databases').fetchall()) session.close()

或者我们是想回到同上之中的所有样本，字符如下

session = DBSession() print(session.execute('select * from user').fetchall()) session.close() DataFrame到MySQL检索

我们同时也可以批量的将excel或者csv文档之之中的样本批量的导入到MySQL检索之之中，我们不须通过Pandas读取文档之中的样本，字符如下

sql_connect = 'mysql+pymysql://电子邮件地址:密码@ip地址:端口号/检索之中文名称?charset=utf8' engine = create_engine(sql_connect) df = pd.read_excel("sqlalchemy_test1.xlsx") df.to_sql("user", engine, index=False, if_exists='append')

当然我们也可以从检索的某个同上之之中来读取样本，字符如下

df = pd.read_sql("同上名", engine) print(df.head())

来源不明：关于样本分析与利用计算机

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