一行代码实现Python连接所有数据库做数据分析

 

市面上比较常用的数据库包括mysql, presto, hive, druid, kylin, spark, elasticsearch等，作为一名数据分析师，面对不同的数据库，是否有头麻的情况。别担心，使用python连接以上数据库，你只需要一招，5行代码即可。

对于大部分sqlboys和sqlgirls而言，只关心我的sql提交到以上数据库，返回给我一个pandas的dataframe即可。所以必要的输入包括sql和数据库连接信息(包括地址，port, 账号密码)即可。

1. from sqlachemy import create_engine  
2. import pandas as pd  
3. # 数据库连接地址 
4. engine = create_engine("mysql://root:123456@127.0.0.1:3306/database") 
5. # 用户要查询的sql  
6. sql = "select * from users limit 10" 
7. df = pd.read_sql_query(sql, engine) 

presto

1. # presto 
2. uri = "presto://username:password@127.0.0.1:8080/database?source=pyhive" 
3. sql = "select * from users limit 10" 
4. df = pd.read_sql_query(sql, create_engine(uri)) 

mysql

1. # mysql 
2. uri = "mysql://root:123456@127.0.0.1:3306/database" 
3. sql = "select * from users limit 10" 
4. df = pd.read_sql_query(sql, create_engine(uri)) 

druid

1. # druid 
2. uri = "druid://<User>:<password>@<Host>:<Port-default-9088>/druid/v2/sql" 
3. sql = "select count(*) from users where _time> TIME_SHIFT...." 
4. df = pd.read_sql_query(sql, create_engine(uri)) 

更多数据库连接方式:

基本上市面上所有的数据库，只要该数据库支持sqlalchemy dialect和对应的python driver，都可以按照上面的套路去无脑操作。简单省心。

核心只需要一行代码即可：

1. df = pd.read_sql_query(sql, create_engine(uri)) 

原文地址：https://www.toutiao.com/a6956534872219353614/