作为数据分析师，掌握一门数据库语言，是很有必要的。
今天黄同学就带着大家学习两个关系型数据库MySQL、Oracle，了解一个非关系数据库MongoDB。
1. Python操作Oracle数据库
这一部分的难点在于：环境配置有点繁琐。不用担心，我为大家写了一篇关于Oracle环境配置的文章。
Python操作Oracle使用的是cx_Oracle库。需要我们使用如下命令提前安装：
pip insatll cx_Oracle
① Python链接Oracle服务器的3种方式
# ① 用户名、密码和监听写在一起
import cx_Oracle
db = cx_Oracle.connect('scott/a123456@DESKTOP-V4LKB10:1521/orcl')
# ② 用户名、密码和监听分开写
import cx_Oracle
db = cx_Oracle.connect("scott","a123456","192.168.2.1:1521/orcl")
# ③ 配置监听并连接
import cx_Oracle
moniter = cx_Oracle.makedsn('192.168.2.1',1521,'orcl')
db = cx_Oracle.connect('scott','a123456',moniter)
② Python怎么获取Oracle中的数据？
这里有三种常用的方法，分别为大家进行介绍。
Ⅰ fetchone()：一次获取一条记录；
import cx_Oracle
# 注意：一定要加下面这两行代码，负责会中文乱码；
import os
os.environ['NLS_LANG'] = 'SIMPLIFIED CHINESE_CHINA.UTF8'
db = cx_Oracle.connect("scott","a123456","192.168.2.1:1521/orcl")
cursor = db.cursor()
cursor.execute('select count(*) from emp1')
aa = cursor.fetchone()
print(aa)
cursor.execute('select ename,deptno,sal from emp1')
for i in range(aa[0]):
a,b,c = cursor.fetchone()
d = "我的名字叫{}，所在部门是{}，工资是{}美元".format(a,b,c)
display(d)
db.close()
结果如下：
Ⅱ fetchall()：一次获取所有记录；
import cx_Oracle
# 注意：一定要加下面这两行代码，负责会中文乱码；
import os
os.environ['NLS_LANG'] = 'SIMPLIFIED CHINESE_CHINA.UTF8'
db = cx_Oracle.connect("scott","a123456","192.168.2.1:1521/orcl")
cursor = db.cursor()
cursor.execute('select ename,deptno,sal from emp1')
aa = cursor.fetchall()
# print(aa)
for a,b,c in aa:
d = "我的名字叫{}，所在部门是{}，工资是{}美元".format(a,b,c)
display(d)
db.close()
结果如下：
Ⅲ 使用pandas中的read_sql()方法本文来源gaodai$ma#com搞$代*码*网(，将提取到的数据直接转化为DataFrame进行操作；
import cx_Oracle
import pandas as pd
import os
os.environ['NLS_LANG'] = 'SIMPLIFIED CHINESE_CHINA.UTF8'
db = cx_Oracle.connect("scott","a123456","192.168.2.1:1521/orcl")
cursor = db.cursor()
df1 = pd.read_sql("select * from emp where deptno=20",db)
display(df1)
df2 = pd.read_sql("select * from emp where deptno=30",db)
display(df2)
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转载请注明原文链接：Python操作MySQL MongoDB Oracle三大数据库深入对比
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