python调用access数据库查询，python看电影代码大全

Python调用Access数据库查询

Access是Microsoft Office套件中的一款关系型数据库管理系统，可以用来创建、存取和管理数据库文件。在Python中，我们可以使用pyodbc模块来连接Access数据库并查询数据。

首先需要安装pyodbc模块，可以使用pip进行安装：

```

pip install pyodbc

```

连接Access数据库

在Python中使用pyodbc连接Access数据库需要先确定ODBC数据源名称和数据库文件路径。假设我们创建了一个名为test.accdb的Access数据库，并在该数据库中创建了一个名为Goods的表，其中包含GoodsID、GoodsName和Price等字段。此时，我们需要创建ODBC数据源并设置数据源名称，然后在Python中通过pyodbc模块连接该数据源实现数据库连接。

示例代码：

```python

import pyodbc

# 数据源名称为test，数据源文件为test.accdb

conn = pyodbc.connect(r'DRIVER={Microsoft Access Driver (*.mdb, *.accdb)};DBQ=test.accdb;')

# 创建游标

cursor = conn.cursor()

# 查询Goods表中所有数据

sql = 'select * from Goods'

cursor.execute(sql)

# 获取查询结果

rows = cursor.fetchall()

# 遍历输出查询结果

for row in rows:

print(row)

```

查询Access数据库中的数据

使用pyodbc模块查询Access数据库中的数据，需要先通过连接数据源创建游标，然后执行SQL语句获取查询结果。Access数据库中的SQL语句与传统的SQL语言略有不同，例如查询所有数据时需要使用“*”表示全部字段，以及需要使用[]表示字段名称。

示例代码：

```python

# 查询Goods表中价格小于等于100的商品信息

sql = "select * from Goods where [Price]<=100"

cursor.execute(sql)

rows = cursor.fetchall()

for row in rows:

print(row)

```

在SQL语句中还可以使用一些关键字、函数和运算符，例如使用DISTINCT关键字查询去重后的数据，使用COUNT函数查询数据总数，使用GROUP BY关键字对数据进行分组统计等。

关键字示例代码：

```python

# 查询Goods表中所有商品名称

sql = "select distinct [GoodsName] from Goods"

cursor.execute(sql)

rows = cursor.fetchall()

for row in rows:

print(row)

```

函数示例代码：

```python

# 查询Goods表中商品总数和价格平均值

sql = "select count(*) as [Total], avg([Price]) as [AvgPrice] from Goods"

cursor.execute(sql)

rows = cursor.fetchall()

for row in rows:

print(row)

```

运算符和关键字示例代码：

```python

# 查询Goods表中每种商品的销售总额

sql = "select [GoodsName], sum([Price]*[Sales]) as [TotalSales] from Goods group by [GoodsName]"

cursor.execute(sql)

rows = cursor.fetchall()

for row in rows:

print(row)

```

总之，以上仅仅是Python调用Access数据库查询的基本方法，Access数据库还有更多高级用法可以满足不同的业务需求。下面我们来介绍一下Python看电影代码大全。

Python看电影代码大全

在Python中，我们可以使用爬虫和API等方式获取电影相关的数据，然后将数据进行处理和呈现。下面介绍几种Python看电影的方式和代码实现。

1. 爬虫获取电影评分数据

使用Python爬虫从豆瓣网站获取电影评分数据，提取每部电影的评分、导演、演员和简介等信息，然后进行数据分析和可视化。

代码实现：

```python

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

# 请求链接

url = 'https://movie.douban.com/top250'

# 发送请求

response = requests.get(url)

# 解析HTML页面

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 查找电影信息

movies = soup.find(class_='grid_view').find_all('li')

for movie in movies:

name = movie.find(class_='title').string

rating = movie.find(class_='rating_num').string

director = movie.find(class_='bd').find('p').text.split('\n')[1].strip().split('：')[-1]

actor = movie.find(class_='bd').find('p').text.split('\n')[2].strip().split('：')[-1]

intro = movie.find(class_='quote').span.string

print('电影名称：', name)

print('电影评分：', rating)

print('电影导演：', director)

print('电影演员：', actor)

print('电影简介：', intro)

print('\n')

```

2. 使用API获取电影数据

访问电影数据API接口，获取电影相关的数据，例如电影名称、类型、演员、导演、上映时间、评分等，然后进行数据分析、可视化或者开发相关应用程序。

例如，使用豆瓣电影API获取电影《阿甘正传》的评分信息：

```python

import requests

# 请求豆瓣电影API

url = 'https://api.douban.com/v2/movie/search?q=阿甘正传'

headers = {'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}

response = requests.get(url, headers=headers)

# 解析返回结果

result = response.json()

ratings = result['subjects'][0]['rating']

print('阿甘正传豆瓣评分：', ratings['average'])

```

3. 使用Python库进行电影数据分析

除了爬虫和API，我们还可以使用Python的数据分析库进行电影数据的处理和呈现。例如，使用Pandas库读取CSV格式的电影数据文件，并进行数据分析和可视化。

代码实现：

```python

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

# 读取CSV格式电影数据文件

movies = pd.read_csv('movie_data.csv')

# 统计不同类型电影的数量

genres = movies['Genres'].str.split('/', expand=True)

genres.columns = ['First', 'Second', 'Third']

genres_melt = pd.melt(genres)

genres_count = genres_melt.groupby('value').agg('count')

# 绘制柱状图

plt.bar(genres_count.index, genres_count['variable'])

plt.xticks(rotation=45, ha='right')

plt.ylabel('Count')

plt.title('Movie Genres')

plt.show()

```

总之，以上介绍的几种Python看电影的方式和代码实现仅仅是部分，Python作为一款优秀的数据处理和开发语言，可以处理和呈现更加复杂的电影数据。同时希望大家在获取电影数据和进行开发时遵守相关法律法规，不得进行任何形式的非法获取或传播。 如果你喜欢我们三七知识分享网站的文章， 欢迎您分享或收藏知识分享网站文章 欢迎您到我们的网站逛逛喔！https://www.ynyuzhu.com/