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：
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；
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。
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。
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。
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！
2、使用psycopg2中的connect()连接数据库，创建数据库连接对象和游标对象。
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.
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
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：
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：
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。
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
reNgine 是Yogesh Ojha写的一款自动化网络侦查框架，或者说是信息收集聚合工具，他的推特：@ojhayogesh11
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。
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
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。
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。
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）。
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。
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：
异常通常是指意外事件，例如查询返回空结果或超时。在Python中，我们可以使用try-except语句来处理异常。
最近小伙伴问，怎么就开始写python了， 没有办法生活所迫，IT不就是的一辈子学习，不会写python想在DB圈混是越来越难。机器多，问题多，就两双手，所以程序如果可以解决60-80%的问题，至少工作会轻松一些。理论一堆，但处理问题疲软就尴尬了。
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。
postgresql中文社区：http://www.postgres.cn/index.php/v2/home
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。
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。
使用配置文件启动uwsgi,日志中提示 No module named ‘uwsgi.wsgi’:‘uwsgi’ is not a package
PG13 上安装pycopg2后，报找不到 libpq.so.5 的问题，之前在PG11 PG12上没有此问题，解决问题的方案为在使用 pycopg2的机器上安装 PostgreSQL 13 x86_64
psql -c 'create extension rdkit' drugbank
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。
conn=psycopg2.connect(database="postgres",user="postgres",password="1234",host="127.0.0.1",port="5432")
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。
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：
图片本文全网唯一源地址产品新闻信息来源：网址基础上整理。时间消息2022-12-09Pgfe v2.1.0 Released2022-12-07Pgpool-II 4.4.0 is now released.博客动态信息来源：网址作者文章Frits HooglandSize matters...for array'sAnthony Sotolongo LeónDebugging Postgres WAL events with pg_walinspectFrits HooglandYugabyteDB: l
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。。。
tool.poetry 是最基本的section，然后它由多个 sections 组成
没找到如何用Python创建PG数据库，所以数据库的创建在Navicat for PostgreSQL中完成。
CDP7.1.8及更高版本中Hue使用Python3环境，因此必须在集群的所有节点安装Python3.8。同时还必须为PostgreSQL、MySQL或MariaDB数据库安装相应的驱动包，确保Hue通过驱动包可以正常的访问数据库，如下操作步骤主要基于CentOS7版本：
正在规划一个指标库，用到了PostgresSQL，花了一周做完数据初始化，准备导入PostgreSQL，通过向导导入总是报错，通过python沿用之前的方式也有问题，只好参考网上案例进行摸索。
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。
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。
随着对DB们的要求越来越高，测试，查找问题，监控，做一些比较复杂的事情，没有程序来加入，模拟一些比较复杂的应用环境，则事情会比较难搞。并且每种数据库通过python操作都依赖于引入的与此数据库有关的PYTHON 包。 弄得现在人人都会python 但实际上，在语法以及基础python知识以外，每个 api 的使用则是你用好这个通用工具，展现他的能力的基础。所以精通每个数据库的API for python 就是你是否能用好 python来驱动数据库的基础。
日常工作有时候需要比对不同MySQL或者其他数据源的差异情况，如果是主从环境可是用percona-toolkit工具包，如果是非主从环境的数据比对，就需要我们自行写脚本实现。
我在使用 psycopg2-binary 遇到两个坑，写出来，看看你是否踩过，如果没有，可以看一下，以后避免跳坑。
win10安装PostgreSQL12.6：https://blog.csdn.net/qq262593421/article/details/114318815
一套新的Linux环境，需要部署个python写的程序，逻辑就是读取EDB数据库，进行一些数据的操作。由于连接的是EDB，需要pg的库psycopg2，当然能从官网进行下载(https://pypi.org/project/psycopg2/)，但是本地安装，可能会碰见一些问题，其实主要是一堆依赖包的问题。
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