一行代碼實現(xiàn)Python連接所有數(shù)據(jù)庫做數(shù)據(jù)分析
作者：Pythoner集中營
市面上比較常用的數(shù)據(jù)庫包括mysql, presto, hive, druid, kylin, spark, elasticsearch等，作為一名數(shù)據(jù)分析師，面對不同的數(shù)據(jù)庫，是否有頭麻的情況。別擔(dān)心，使用python連接以上數(shù)據(jù)庫，你只需要一招，5行代碼即可。
對于大部分sqlboys和sqlgirls而言，只關(guān)心我的sql提交到以上數(shù)據(jù)庫，返回給我一個pandas的dataframe即可。所以必要的輸入包括sql和數(shù)據(jù)庫連接信息(包括地址，port, 賬號密碼)即可。
- from sqlachemy import create_engine
- import pandas as pd
- # 數(shù)據(jù)庫連接地址
- engine = create_engine("mysql://root:123456@127.0.0.1:3306/database")
- # 用戶要查詢的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))
更多數(shù)據(jù)庫連接方式:
基本上市面上所有的數(shù)據(jù)庫，只要該數(shù)據(jù)庫支持sqlalchemy dialect和對應(yīng)的python driver，都可以按照上面的套路去無腦操作。簡單省心。
核心只需要一行代碼即可：
- df = pd.read_sql_query(sql, create_engine(uri))
責(zé)任編輯：華軒
來源：
今日頭條
