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主要內容：數據分析。

適用人群：Python初學者，數據分析師，或有志從事數據分析工作的人員。

準備軟件：Anaconda（Spyder：代碼編譯）、Navicat Premium 12（數據庫）。

此圖來自于網絡，侵刪

從事IT項目管理這么多年，基本上已經遺棄編程技能，但從2019年開始接觸Python，深深地迷上了這門語言，像硬件集成、數據分析，我都會用python來寫。曉風想通過本文，讓初學者們學會以下內容：

1、Pyecharts圖表；

2、連接數據庫；

3、大屏看板-監控中心。

今天，我們講2、連接數據庫

接上文，還是以柱狀圖為例。

1、首先，我們打開Navicat，“文件 - 新建連接 - MYSQL”，我這邊起名新連接為“datacenter”，點擊右鍵，新建數據庫“warehouse_input”（名字可以自己起）

2、建完數據庫，我們來建自己的數據庫表，保存

3、點擊該表，維護一些測試數據，完成數據庫內容的創建

4、回到Anaconda - Spyder，打開之前編寫的圖表文件或新建文件，我們先把柱狀圖的代碼修改為函數形式

from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar,Page import pymysqldef bar(cos): #柱狀圖 c = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(bg_color="white")).add_xaxis(costomer).add_yaxis("訂單數量", quantity).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)).set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts("客戶訂單數量"), datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(is_show=True,range_start=0,range_end=100), toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(orient="vertical",pos_left="90%",feature=opts.ToolBoxFeatureOpts(data_zoom=opts.ToolBoxFeatureDataZoomOpts(is_show=False)))))return c

5、添加import pymysql（連接數據庫需要），from operator import itemgetter（將數據參數化時需要），這里我想呈現各客戶的訂單數量，那么SQL語句和連接數據庫的代碼如下

import pymysql from operator import itemgetterdb = pymysql.connect(host="localhost", user="root", password="123456", database="warehouse_input") sql = "select customer_name,sum(cloth_quantity) AS nums from po GROUP BY customer_name" try:cursor = db.cursor()cursor.execute(sql)cos = cursor.fetchall() except Exception as e:db.rollback()print('事物處理失敗',e) else: db.commit()print('事物處理成功',cos) cursor.close() db.close()

6、接下來我們結合柱狀圖函數和數據庫連接的內容，加入page函數

from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar,Page import pymysql from operator import itemgetterdef bar(cos): #柱狀圖 costomer = list(map(itemgetter(0), cos))quantity = list(map(itemgetter(1), cos))c = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(bg_color="white")).add_xaxis(costomer).add_yaxis("訂單數量", quantity).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)).set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts("客戶訂單數量"),datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(is_show=True,range_start=0,range_end=100),toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(orient="vertical",pos_left="90%",feature=opts.ToolBoxFeatureOpts(data_zoom=opts.ToolBoxFeatureDataZoomOpts(is_show=False)))))return cdb = pymysql.connect(host="localhost", user="root", password="123456", database="warehouse_input") sql = "select customer_name,sum(cloth_quantity) AS nums from po GROUP BY customer_name" try:cursor = db.cursor()cursor.execute(sql)cos = cursor.fetchall() except Exception as e:db.rollback()print('事物處理失敗',e) else: db.commit()print('事物處理成功',cos) cursor.close() db.close() page = Page() page.add(bar(cos)) page.render("bar.ht

7、最后，我們運行下，看下效果

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學習到了這里，我們就可以學會了圖表的動態數據呈現。好了，大家趕緊動起來，有空就把所有圖表都操作一遍。今天的內容就到這里，下篇文章將會教大家怎么將多個圖表布局在一個大屏上，敬請期待。愿我們一起成長！

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python大屏看板最全教程之数据库连接的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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