# 1.创建mysql数据库连接对象connection
# connection对象支持的方法有cursor(),commit(),rollback(),close()
conn = pymysql.Connect(host='localhost', user='root', passwd='root', db='test1', port=3306, charset='utf8')
# 2.创建mysql数据库游标对象 cursor
# cursor对象支持的方法有execute(sql语句),fetchone(),fetchmany(size),fetchall(),rowcount,close()
cur = conn.cursor()
# 3.编写sql
sql = "SELECT userCode,userName FROM Users"
# 4.执行sql命令
# execute可执行数据库查询select和命令insert，delete，update三种命令(这三种命令需要commit()或rollback())
cur.execute(sql)
# 5.获取数据
# fetchall遍历execute执行的结果集。取execute执行后放在缓冲区的数据，遍历结果，返回数据。
# 返回的数据类型是元组类型，每个条数据元素为元组类型:(('第一条数据的字段1的值','第一条数据的字段2的值',...,'第一条数据的字段N的值'),(第二条数据),...,(第N条数据))
data = cur.fetchall()
print
u'fetchall()返回的数据：', data
# 6.关闭cursor
cur.close()
# 7.关闭connection
conn.close()
jsonData = []
# 循环读取元组数据
# 将元组数据转换为列表类型，每个条数据元素为字典类型:[{'字段1':'字段1的值','字段2':'字段2的值',...,'字段N:字段N的值'},{第二条数据},...,{第N条数据}]
for row in data:
result = {}
result['userCode'] = row[0]
result['userName'] = row[1]
jsonData.append(result)
print
u'转换为列表字典的原始数据：', jsonData
except:
print
'MySQL connect fail...'
else:
# 使用json.dumps将数据转换为json格式，json.dumps方法默认会输出成这种格式"\u5377\u76ae\u6298\u6263"，加ensure_ascii=False，则能够防止中文乱码。
# JSON采用完全独立于语言的文本格式，事实上大部分现代计算机语言都以某种形式支持它们。这使得一种数据格式在同样基于这些结构的编程语言之间交换成为可能。
# json.dumps()是将原始数据转为json（其中单引号会变为双引号），而json.loads()是将json转为原始数据。
jsondatar = json.dumps(jsonData, ensure_ascii=False)
# 去除首尾的中括号
return jsondatar[1:len(jsondatar) - 1]
if __name__ == '__main__':
# 调用函数
jsonData = DataToJson()
print
u'转换为json格式的数据：', jsonData
# 以读写方式w+打开文件，路径前加r，防止字符转义
f = open(r'F:\temp\Jsondata.txt', 'w+')
# 写数据
f.write(jsonData)
# 关闭文件
f.close()
views.py:
def adminEchartIncome(request):
ret = models.incomeAccount.objects.all().order_by("dayIncome","id")
# ret = serialize("
json
",ret)
# print(ret)
json
_list = []
for i in ..
garprdata
Python
脚本从GARPR
返回
数据
要使用该播放器，只需添加一个具有其播放器ID（从GARPR上的播放器页面网址中获取）及其名称的播放器，然后将播放器添加到列表中
可以
输出
到文本
文件
，控制台或CSV
文件
（复制并粘贴到主电子表格中）
格式
化的
输出
表（定期更新）： :
完整的新英格兰GARPR
数据
集： ://www.notgarpr.com/#/newengland/rankings
数据
集使用MongoDB后端允许程序以
json
格式
提取匹配
数据
GARPR源代码： :
redis-dump-load可以用作模块，也可以用作命令行工具。
redis-dump-load导出一个类似的接口，即load ， loads ， dump和dumps函数。 例如：
import redisdl
json
_text = redisdl.dumps()
with open('path/to/dump.js
我们尝试验证功能的输入和
输出
。 我们使用断言来做到这一点。 我们宁愿在代码中使用断言，也不愿使用单元测试。 因为assert可以测试相同，但是每次我们调试时都会这样做。 导致要测试的条件范围更广。
读取和传输的
json
应该基于具体类型。 反序列化应使用
Json
。（de）serialize完成。 如果我们只读取
数据
或只是简单地将接收到的
数据
存储在
数据
库中（例如工作台发布时的情况），则可以使用FSharp.Data类型提供程序
首先从项目的根目录运行source functions.sh 。 该
文件
包括许多实用程序功能。 其中之一正在build 。 它需要一个或两个参数。 第一个是构建的名称，第二个（最佳）参数是并发构建的最大数量。 通常，最好将数量设置为大于应用程序的数量（如果机器构建支持那么多并发线程）。 但是，如果存在构建错误，请忽略该数字，因为并行构建时构建日志几乎无
我们知道，mongoDB
数据
库表中的一条
数据
（document）在呈现的时候，很像
json
。在平时的使用中，有时候会有这样的需求：我们需要将
数据
库中的
数据
读出来，并将其传送（例如ajax请求）到前端页面去解析呈现。显然此时，为了更容易解析，我们需要将
数据
转为为
json
形式。
mongoengine作为一个操作mongoDB
数据
库的
python
解析库，其在将表中的
数据
转化为js...
def sql_
json
():
con = pymysql.connect(host=‘127.0.0.1’, user='oo', password='123456', port=3306,db='myuser',cursorclass=cursors.D
最近天气越累越冷，不少地区都下了雪。身在长江流域，既没有像南方一样温暖，又不像北方有集中供暖，取暖也就只能靠“抖”了。在瑟瑟发抖之余，有同学都想到了我们之前做过的“查天气”小程序：这段“查天气”实例，见证了数万人入门编程视频讲解版：(公众号对话里回复关键字：查天气 ， 可以查看更详细的教程和代码)之前的代码都是在控制台下查询，用户体验不是那么“友好”。今天给大家分享一个 GUI 的版本，...
最近，给自己开发的软件平台开发第三方调用的API，如果
返回
结果集是
json
格式
，其他语言开发就相对方便一些，网上找了好多资料没有找到特别合适的，最后下决心根据网上的资料改变自己写一个通用的。
此方法，主要应用场景是，
Python
数据
库框架 sqlalchemy 查询结果，转化成
json
格式
。
# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import
json
基础
数据
准备
'[{"name":"xiaoming","age":18,"sex":"male"},{"name":"xiaohong","age":20,"model":"female"}]' AS people
SELECT
people
visitParamExtractBool（
json
，name） → 提取
json
中的name字段，
返回
UInt8，0或1。
visitParamExtractInt（
json
，name） →提取
json
中的name字段，返
from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function
impor...
