最近有个需求，需要将200W 左右的 excel 格式数据录入 postgreSQL 数据库。 我想了几种办法：
在进行数据分析过程中，经常需要与数据库进行连接，并从中提取数据。Python作为一种功能强大的编程语言，提供了多种库和工具，使得与数据库进行连接和数据提取变得更加简单和高效。本文将详细介绍Python数据分析中的数据库连接的基本操作，帮助您轻松地完成与数据库的交互。
数据是金融量化分析的重要基础，包括股票历史交易数据、上市公司基本面数据、宏观和行业数据等。随着信息流量的日益膨胀，学会获取、查询和加工数据信息变得越来越重要。对于鼓捣量化交易的人来说，怎么能说不会玩数据库呢？目前常用的开源（免费）数据库有MySQL、Postgresql 、Mongodb 和 SQLite （Python自带），在2018-2019年DB-Engines 排行榜上位居前十（见下图），可见其使用量和受欢迎程度较高。这几个数据库各有自己的特点和适用环境，关于该学习哪一个或如何学习网上有很多相关资料。本文主要为大家简单介绍如何使用 Python 操作 Postgresql 数据库（其他数据库类似），利用 psycopg2 和 sqlalchemy 实现 postgresql 与 pandas 的 dataframe 进行交互，一步步搭建自己的量化分析数据库。
本文偏长（4k+字），实用性高，老表建议先收藏，然后转发朋友圈，然后吃饭、休闲时慢慢看，反复看，反复记，反复练。
创建虚拟环境： -（1）virtualenv env_supersetobj（创建虚拟环境）
在本文中，我们将介绍如何在Python中使用psycopg2库连接到PostgreSQL数据库，并执行基本的查询操作，包括选择、插入、更新和删除数据。我们将提供示例代码，以帮助您更好地理解如何使用Python连接到PostgreSQL数据库并执行查询操作。
需要了解如何在Python中连接到PostgreSQL数据库。这通常涉及到使用一个库，如psycopg2，它是Python中用于PostgreSQL的最流行的适配器。安装psycopg2非常简单，可以通过pip进行安装：
More notes on connecting to PostgreSQL at PostgreSQL.
Python访问MySQL一般都使用pymysql，访问PostgreSQL也有很多驱动，其中psycopg2使用最广泛 安装 pip install psycopg2 访问示例 # coding=utf-8 import psycopg2 # 创建连接 conn = psycopg2.connect(host='100.76.84.71', user='test', password='test', dbname='test', port=8081) # 获取游标 cursor = conn.
安装SQLAlchemy模块(下面操作都是在虚拟环境下)： 方法一：直接pip安装(最简单，安装慢，可能出错)
PostGIS作为postgresql针对地理空间数据的拓展功能，可以帮助我们有效管理和固化空间矢量数据，以及开展空间数据分析，而geopandas作为Python生态中优秀的空间数据分析处理工具，自然在与PostGIS进行交互方面开发了相应的功能。
今天安装 hgvs 这个 python 包的时候，遇到几个比较有代表性的问题，记录分享一下。
众（小众）所周知，excel只能存一百万条数据，csv文件只能显示一百万条数据。。。无可避免的需要使用数据库，而我所知的开源数据库中，postgresql有个很大的特点，就是对地理数据支持度较高。无可避免的又要用python去操作，那。。。
本篇博客将为您提供关于PostgreSQL数据库的安装和使用教程，帮助您快速上手使用这个强大的开源关系型数据库系统。我们将介绍安装过程和基本使用方法，让您能够轻松开始使用PostgreSQL。
PostgreSQL是一种关系型数据库管理系统（RDBMS），它使用SQL语言来操作和管理数据。它被广泛应用于数据存储、数据分析和Web应用程序等领域。
PostGIS作为postgresql针对「地理空间数据」的拓展功能，可以帮助我们有效管理和固化空间矢量数据，以及开展空间数据分析，而geopandas作为Python生态中优秀的空间数据分析处理工具，自然在与PostGIS进行交互方面开发了相应的功能。
Cursor类的方法:rawcount,callproc,execute,fetchone
本系列教程为量化开发者，提供本地量化金融数据仓库的搭建教程与全套源代码。我们以恒有数(UDATA)金融数据社区为数据源，将金融基础数据落到本地数据库。教程提供全套源代码，包括历史数据下载与增量数据更新，数据更新任务部署与日常监控等操作。
上期写了一个简单的例子，基本上怎么连接和操作postgresql 算是有了开始，今天会继续看看psycopg2 操作postgresql 有什么dig deep
在上面的示例代码中，我们使用psycopg2库的execute()方法来执行一个SQL查询，并将需要插入的数据作为参数传递给execute()方法。
PostgreSQL是一种常用的开源关系型数据库，它被广泛用于Web应用程序和企业级应用程序。Flask可以使用Python的PostgreSQL驱动程序psycopg2来连接PostgreSQL数据库。在使用PostgreSQL之前，您需要在服务器上安装和配置PostgreSQL，并安装psycopg2库。然后，在Flask应用程序中，您可以使用以下代码创建一个PostgreSQL连接：
对于PostgreSQL的监控，行业里多多少少还是有不少的开源方案可用的，基本上拿过来修修补补就能跑起来。但是对于Greenplum集群的监控方案比较少，有的同学会说GPCC也可以啊，我有以下的几点考虑。
在开始使用Python执行PostgreSQL数据库查询之前，需要确保已经安装了psycopg2这个库，它是Python语言中用来操作PostgreSQL数据库的一个适配器。可以通过以下命令进行安装：
我们已经到达了本文最受期待的部分 - 构建模型！这就是我们大多数人首先进入数据科学领域的原因，不是吗？
在开始之前，需要确保已经安装了psycopg2和pandas这两个Python库。psycopg2是Python的一个PostgreSQL数据库适配器，用于连接和操作PostgreSQL数据库。而pandas则是一个强大的数据处理库，将用它来处理查询结果并以Markdown格式打印。
上一篇博文PostGIS导入导出ESRI Shapefile数据介绍了如何导入空间矢量数据到PostgreSQL中，紧接上一篇，本文将介绍如何使用PostGIS导入导出空间栅格数据。 实验环境和上一篇的博文一样： Ubuntu 16.04 LTS 。 数据为全球影像（ESRI ArcGIS提供的示例数据），下载连接：全球影像百度网盘下载 可以使用GDAL的gdalinfo命令查看其详细信息：
在当今数字时代，数据是任何应用程序的核心。Python提供了丰富的数据库编程工具和库，使得与各种数据库进行交互变得更加容易。本文将深入探讨Python数据库编程的各个方面，从基础概念到高级技术，为读者提供全方位的指南。
1)使用psycopg2-2.4.2.win-amd64-py2.7-pg9.0.4-release.exe安装，下载地址:http://vdisk.weibo.com/s/Cd8pPaw56Ozys
1. 【不能在cmd里install】之前一直在 cmd 里conda install psycopg2 ，pip install psycopg2，虽然提示安装成功，但是import时还是会报错提示包不存在。
SQL注入是最常见的攻击之一，并且可以说是最危险的。由于Python是世界上最受欢迎的编程语言之一，因此了解如何防止Python SQL注入至关重要。
微服务是用于构建大规模应用程序的越来越流行的体系结构。应用程序不是使用单一的单一代码库，而是分解为一组称为微服务的较小组件。这种方法提供了多种好处，包括扩展单个微服务的能力，使代码库更易于理解和测试，以及为每个微服务使用不同的编程语言，数据库和其他工具。
【磐创AI导读】：本系列文章为大家总结了24个热门的python库，查看上篇。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。一文总结数据科学家常用的Python库（上）
本文实例讲述了Python 操作 PostgreSQL 数据库。分享给大家供大家参考，具体如下：
SQlAlchemy简单使用 sqlalchemy介绍 SQLAlchemy的是Python的SQL工具包和对象关系映射器，让应用程序开发人员可以使用上SQL的强大功能和灵活性。 它提供了一套完整的企业级持久化模式，专为高效率和高性能的数据库访问而设计，简单易用用，专门为Python语言而准备。 SQLAlchemy的理念 SQL数据库与对象集合目标不同，它需要关注更大的数据容量与更高的性能;而对象集合则和数据表或数据行的目标不同，它需要更好的数据抽象。 SQLAlchemy设计的目的，就是适配这两
在Python中，我们可以使用psycopg2库的fetchone()方法和fetchall()方法获取查询结果。fetchone()方法用于获取查询结果的一行，而fetchall()方法用于获取所有行的结果。
通过官网我们知道，snova可以使用PostgreSQL工具，因此，如果想要将linux日志导入snova数据仓库，只需要调用 python3 中的 psycopg2 模块（该模块，仅python3.x可用）。
创建学生表主要有字段id作为唯一标识，字段 num 代表学号，字段 name 代表学生姓名；
本文将以SQLite、MySQL，PostgreSQL为例讲解python怎样连接远程数据库并执行相关数据库操作。
postgresql中文社区：http://www.postgres.cn/index.php/v2/home
问题的原因是当电子邮件字段被设置为 “” 时，SQLAlchemy ORM 不会将该更改持久化到数据库中。这可能是由于在设置电子邮件字段为空字符串之前没有调用 session.flush() 方法造成的。调用 session.flush() 方法可以将未提交的更改写入到数据库中，从而确保当对数据库发出查询时可以获取到最新的数据。
Python 数据处理全家桶，截止到现在，一共写过 6 篇文章，有兴趣的小伙伴可以去了解一下！
由于下一年要使用django开发东西，今天我使用了pycharm来创建Django项目。
# 软件链接：https://www.postgresql.org/download/linux/debian/
Python的pandas包对表格化的数据处理能力很强，而SQL数据库的数据就是以表格的形式储存，因此经常将sql数据库里的数据直接读取为dataframe，分析操作以后再将dataframe存到sql数据库中。而pandas中的read_sql和to_sql函数就可以很方便得从sql数据库中读写数据。
之前写过一个关于POSTGRESQL TOAST 的存储的文字， 这篇算是那篇的后续，起因是这样的，昨天在一个PG 的群里面，有人问是否可以在一个字段中存储1个G 的数据。一个数据库中字段存储数据是无可厚非的，但实际上存储数据的方式和大小决定了一个数据库是否能进行正常的运作，软件的设计中也有相关的限制，数据库本身可以理解为一个软件，既然是软件，既然有相关的数据结构的设计，则什么是适合的什么是不适合的都有相关的定论。
原文 https://stackoverflow.com/questions/19963954/set-transaction-query-timeout-in-psycopg2 设置方式 1.代码中添加options >>> import psycopg2 >>> cnn = psycopg2.connect("dbname=test options='-c statement_timeout=1000'") >>> cur = cnn.cursor() >>> cur.execute("select p
任何数据库都有死锁，MYSQL的死锁有相关的工具，或者去日志查找，postgresql的死锁又怎么搞，今天的来说说。
如果有下面的异常信息，则先安装postgresql-devel* yum install postgresql-devel* 再安装 pip3 install psycopg2 异常： Collecting psycopg2 Using cached psycopg2-2.8.6.tar.gz (383 kB) ERROR: Command errored out with exit status 1: command: /usr/local/python3/bin/python3.8
把shp文件写入pg数据库。注意：shp文件含点、线、面（‘POINT’，'LINESTRING'，'POLYGON'）~这是重点。
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