[PYTHON] Verwenden wir MemSQL Vol.14: Übung 7

Führen Sie eine zusätzliche Überprüfung für die Windows-Umgebung durch.

Beim letzten Mal haben wir die Verknüpfung zwischen Jupyter Notebook und MemSQL in der Mac-Umgebung überprüft. Dieses Mal möchten wir jedoch die Umgebung ein wenig ändern und zusätzliche Überprüfungen unter Verwendung der Windows-Umgebung und Remote-MemSQL durchführen.

Dieses Mal werde ich Jupyter Notebook als Anaconda-Umgebung vorstellen ...

Beim letzten Mal haben wir verschiedene Schritte unternommen, um die Umgebung zu erstellen. Bei dieser Überprüfung verwenden wir jedoch einfach die neueste Version von Anaconda, um die zugehörige Umgebung vorzubereiten.

Gehen Sie zunächst zu ** Anaconda Homepage ** und laden Sie die erforderlichen Module herunter.

Gehen Sie zur Download-Seite Zum Zeitpunkt des Schreibens wurde die Version von Python 3.7 veröffentlicht. Laden Sie daher die 64-Bit-Version von Anaconda herunter, die der 64-Bit-Version von Windows 10 entspricht.

Dann! Installieren! !!

Starten Sie das heruntergeladene Installationsprogramm. Wählen Sie ** Weiter> **. Dieses Mal habe ich das Formular nur für den persönlichen Gebrauch ausgewählt. Gibt es ein Problem mit dem Standardinstallationsverzeichnis? (Dies hängt mit dem späteren Durchgang zusammen.) Der Punkt dieser Zeit ist dieser Bildschirm. Nicht in rot empfohlen! Wenn Sie jedoch fortfahren, ohne dies zu tun, müssen Sie die Umgebungsvariable PATH usw. manuell festlegen. Überprüfen Sie dieses Element dieses Mal mit Mut (bitteres Lächeln) Ich habe es installiert (Menschliche Säule ...?!) Grundsätzlich verläuft der Installationsvorgang ruhig. Bitte haben Sie etwas Geduld. Wenn Sie hierher kommen, werden Sie sich ausruhen. Die Installation wurde erfolgreich abgeschlossen.

Überprüfen Sie nun die Funktion ...

Zuerst schreiben wir Python mit einem Texteditor ...

print("test")

Speichern Sie es als test.py anstelle von test.txt.

Es wird die installierte Umgebung aufgerufen.

Wählen Sie Anaconda Prompt und versuchen Sie, es mit der vorherigen Datei zu füllen.

> python

Ziehen Sie nach Eingabe eines Leerzeichens die vorherige Datei per Drag & Drop. Es begann sich sicher zu bewegen! !!

Endlich Begegnung mit Jupyter Notebook ...

Starten Sie nach wie vor Anaconda Prompt,

> jupyter notebook

Eingeben. Jupyter Notebook wurde erfolgreich in der Windows 10-Umgebung gestartet!

Nur für den Fall ... Überprüfen Sie die Integration mit MemSQL

An diesem Punkt wird es im Grunde die Python-Welt von Jupyter Notebook sein, daher möchte ich die Lese- / Schreibverknüpfung zu MemSQL mit dem gleichen Verfahren wie beim letzten Mal überprüfen.

Vorstellung des versprochenen Moduls

Installieren Sie zuerst ** pymysql ** wie zuvor.

> pip install pymysql

Ich trat schnell ein.

Beginnen wir nun mit der konkreten Zusammenarbeit.

Zuerst lesen ...

import pymysql

 db = pymysql.connect (host = 'xxx.xxx.xxx.xxx', # IP-Adresse, die MemSQL im Netz gegeben wurde
                     user='root',
                     password='',
                     db='r_db',
                     charset='utf8',
                     cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor)

db.commit()

with db:
    cur=db.cursor()
    cur.execute("SELECT * FROM r_table03")
    rows=cur.fetchall()
    for row in rows:
        print (row)

Dieses Mal werden die in der vorherigen Überprüfung erstellte Datenbank und Tabelle so gelesen, wie sie sind. Ich konnte es sicher lesen!

Als nächstes schreiben Sie in die Datenbank ...

import pymysql

 db = pymysql.connect (host = 'xxx.xxx.xxx.xxx', # IP-Adresse, die MemSQL im Netz gegeben wurde
                             user='root',
                             password='',
                             db='r_db',
                             charset='utf8',
                             cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor)

db.commit()

with db:
   cur=db.cursor()
   cur.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS pw_test(test_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, data VARCHAR(25))")
   cur.execute("INSERT INTO pw_test(data) VALUES('aaaaaaa')")
   cur.execute("INSERT INTO pw_test(data) VALUES('bbbbbbb')")
   cur.execute("INSERT INTO pw_test(data) VALUES('ccccccc')")

Ich werde prüfen, ob ich es sicher schreiben konnte.

with db:
   cur=db.cursor()
   cur.execute("SELECT * FROM pw_test")
   rows=cur.fetchall()
   for row in rows:
        print (row)

Es passt gut in die Datenbank.

… Also ist die Eilüberprüfung @Windows vorbei.

Diese Zusammenfassung

Dieses Mal habe ich versucht, die Zusammenarbeit zwischen Jupyter Notebook und MemSQL in einer Windows 10 + Remote-MemSQL-Umgebung zu überprüfen. Mit diesem Mechanismus können Sie MySQL betreiben, sobald die erforderliche Umgebung funktioniert, während Sie sich über ** pymysql ** als MySQL ausgeben. Probieren Sie MemSQL also auch für Windows-Enthusiasten aus. Ich denke.

Darüber hinaus werden wir als Plan für das nächste Mal und später unter Verwendung der in der vorherigen Zeit eingeführten MemSQL-Dateisystem-Pipeline grundlegende Daten in MemSQL sammeln, während wir regelmäßig Daten abrufen, und R. Ich möchte das Szenario herausfordern, das Ergebnis erneut in MemSQL zu schreiben, während ich mit Jupyter Notebook arbeite und es schließlich mit Zoomdata visualisiere.

Vielen Dank

Die in diesem Kommentar abgedruckten Screenshots verwenden die Bilder der offiziellen Homepage, die derzeit von MemSQL veröffentlicht wird, mit Ausnahme einiger weniger, und werden auf diesem Inhalt und der offiziellen Homepage von MemSQL veröffentlicht. Bitte haben Sie Verständnis dafür, dass die von MemSQL bereitgestellten Informationen Vorrang haben, wenn die Inhalte unterschiedlich sind.