基于底层数据来开发不难，无非是将用户输入变量作为筛选条件，将参数映射到 sql 语句，并生成一个 sql 语句然后再去数据库执行
最后再利用 qt 开发一个 gui 界面，用户界面的点击和筛选条件，信号触发对应按钮与绑定的传参槽函数执行
具体思路：
一、数据库连接类
此处利用 pandas 读写操作 oracle 数据库
二、主函数模块
1）输入参数模块，外部输入条件参数，建立数据库关键字段映射
–注：读取外部 txt 文件，将筛选字段可能需要进行键值对转换
2）sql 语句集合模块，将待执行的业务 sql 语句统一存放到这里
3）数据处理函数工厂
4）使用多线程提取数据
一、数据库连接类
cx_oracle 是一个 python 扩展模块，相当于 python 的 oracle 数据库的驱动，通过使用所有数据库访问模块通用的数据库 api 来实现 oracle 数据库的查询和更新
pandas 是基于 numpy 开发，为了解决数据分析任务的模块，pandas 引入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的方法类和函数
pandas 调用数据库主要有 read_sql_table，read_sql_query，read_sql 三种方式
本文主要介绍一下 pandas 中 read_sql_query 方法的使用
1：pd.read_sql_query() 读取自定义数据，返还dataframe格式，通过sql查询脚本包括增删改查。 pd.read_sql_query(sql, con, index_col=none,coerce_float=true, params=none, parse_dates=none,chunksize=none) sql：要执行的sql脚本，文本类型 con：数据库连接 index_col:选择返回结果集索引的列,文本/文本列表 coerce_float:非常有用，将数字形式的字符串直接以float型读入 parse_dates:将某一列日期型字符串转换为datetime型数据，与pd.to_datetime函数功能类似。 params:向sql脚本中传入的参数，官方类型有列表，元组和字典。用于传递参数的语法是数据库驱动程序相关的。 chunksize：如果提供了一个整数值，那么就会返回一个generator，每次输出的行数就是提供的值的大小 read_sql_query（）中可以接受sql语句，delete,insert into、update操作没有返回值（但是会在数据库中执行），程序会抛出sourcecodecloseerror，并终止程序。select会返回结果。如果想继续运行，可以try捕捉此异常。 2：pd.read_sql_table() 读取数据库中的表，返还dataframe格式（通过表名） import pandas as pd pd.read_sql_table(table_name, con, schema=none,index_col=none, coerce_float=true, parse_dates=none, columns=none,chunksize=none) 3:pd.read_sql() 读数据库通过sql脚本或者表名 import pandas as pd pd.read_sql(sql, con, index_col=none,coerce_float=true, params=none, parse_dates=none, columns=none, chunksize=none)
以下创建连接 oracel 数据库的连接类 oracle_db
主要提供 2 种操作数据的函数方法。
import cx_oracle
# pandas读写操作oracle数据库
import pandas as pd
# 避免编码问题带来的乱码
import os
os.environ['nls_lang'] = 'simplified chinese_china.utf8'
class oracle_db(object):
def __init__(self):
try:
# 连接oracle
# 方法1：sqlalchemy 提供的create_engine()
# from sqlalchemy import create_engine
# engine = create_engine('oracle+cx_oracle://username:password@ip:1521/orcl')
# #方法2：cx_oracle.connect()
self.engine = cx_oracle.connect('username', 'password', 'ip:1521/database')
except cx_oracle.error as e:
print("error %d：%s" % (e.args[0], e.args[1]))
exit()
# 查询部分信息
def search_one(self, sql,sparm):
try:
# #查询获取数据用sql语句
# 代传参数：sparm--查询指定字段参数
df = pd.read_sql_query(sql, self.engine,params=sparm)
self.engine.close()
except exception as e:
return "error " + e.args[0]
return df
# 查询全部信息
def search_all(self, sql):
try:
# #查询获取数据用sql语句
df = pd.read_sql_query(sql, self.engine)
self.engine.close()
except exception as e:
return "error " + e.args[0]
return df
二、数据提取主函数模块
cx_oracle 是一个 python 扩展模块，相当于 python 的 oracle 数据库的驱动，通过使用所有数据库访问模块通用的数据库 api 来实现 oracle 数据库的查询和更新。
1）外部输入参数模块
txt 文本中，就包含一列数据，第一行列名，读取的时候忽略第一行
#建立id——编号字典
def buildid():
sqlid = """select * from b_build_info"""
db = oracle_db() # 实例化一个对象
b_build_info = db.search_all(sqlid)
id_buildcode = b_build_info.set_index("buildcode")["id"].to_dict()
return id_buildcode
#通过文本传入待导出数据清单
def read_task_list():
build_code=buildid()
tasklist=[]
is_first_line=true
with open("./b_lst.txt") as lst:
for line in lst:
if is_first_line:
is_first_line=false
continue
tasklist.append(build_code.get(line.strip('\n'))) #键值对转换
return tasklist
2）业务 sql 语句集合
注意in后面{0}不要加引号，这里传入为元组，params 参数传入sparm
= {‘start_time’:’2021-04-01′,’end_time’:’2021-05-01′}，此处参数可根据需要改变
def sql_d(lst):
# 逐月数据
sql_d_energy_item_month = """select * from d_energy_item_month
where recorddate >= to_date(:start_time, 'yyyy-mm-dd')
and recorddate < to_date(:end_time, 'yyyy-mm-dd')
and buildid in {0}
order by recorddate asc""".format(lst)
# 逐月数据
sql_d_energy_month = """select d.*,t.name from d_energy_month d join t_device_info t on d.branchid = t.id
where d.recorddate >= to_date(:start_time, 'yyyy-mm-dd')
and d.recorddate < to_date(:end_time, 'yyyy-mm-dd')
and d.buildid = '{0}'
order by d.recorddate asc""".format(lst)
# 查询当日数据
sql_energy_item_hour_cheak = """select * from d_energy_item_hour
where trunc(sysdate)=trunc(recorddate)
order by recorddate asc""".format(lst)
sql_collection = [sql_d_energy_item_month, sql_d_energy_item_day, sql_d_energy_item_hour, sql_d_energy_month,
sql_d_energy_day, sql_d_energy_hour, sql_energy_hour_cheak]
#此处省略部分sql语句
return sql_collection
3）业务数据处理
业务数据处理流程，原始数据后处理，这里不作介绍：
def db_extranction(lst,sparm,sql_type):
"""sql_type--输入需要操作的sql业务序号"""
sql_=sql_d(lst)[sql_type] #输出sql语句
db = oracle_db() # 实例化一个对象
res=db.search_one(sql_,sparm)
# 数据处理加工
res=data_item_factory(res) #此处省略
# res = db.search_all(sql_d_energy_item_month)
print(res)
return res
多线程提取数据部分，这里 tasklist 列表多线程提取数据
import threading
# pandas读写操作oracle数据库
from tools.data_update_oracle import oracle_db
import pandas as pd
from concurrent import futures
if __name__ == '__main__':
#外部传入
tasklist= read_task_list()
print(tasklist)
# 输入时间查找范围参数，可手动修改
sparm = {'start_time':'2021-04-01','end_time':'2021-05-01'}
lst = tuple(list(tasklist))
#业务类型序号，可手动修改
sql_type=0
#全部提取
db_extranction(lst,sparm,sql_type)
#多线程按字段分批提取
方法一：使用threading模块的thread类的构造器创建线程
#threads=[threading.thread(target=db_extranction,args=(lst,sparm,sql_type)) for lst in tasklist]
# [threads[i].start() for i in range(len(threads))]
方法二：使用python的concurrent库，这是官方基于 threading 封装，先安装该库
# with futures.threadpoolexecutor(len(tasklist)) as executor:
# executor.map([db_extranction(lst,sparm,sql_type) for lst in tasklist],tasklist)
到此整个数据库取数工具开发流程介绍完毕，就差最后一步分享给小伙伴使用了，做成 gui 应用此处不做详细介绍，构建独立的 python 环境，快速发布你的应用
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