python实例pyspark以及python中文显示

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL Serverless,0.5-2RCU 50GB
简介:

%pyspark


#查询认证用户


import sys
#import MySQLdb
import mysql.connector
import pandas as pd
import datetime
import time

optmap = {
                'dbuser' : 'haoren',
                'dbpass' : 'G4d',
                'dbhost' : '172.12.112.5',
                'dbport' : 3306,
                'dbname' : 'GMDB'
                 }

def sql_select(reqsql):
    ret = ''
    try:
        db_conn = mysql.connector.connect(user=optmap['dbuser'], password=optmap['dbpass'], host=optmap['dbhost'], port=optmap['dbport'], database=optmap['dbname'])
        db_cursor=db_conn.cursor()
        count = db_cursor.execute(reqsql)
        ret = db_cursor.fetchall()
    except mysql.connector.Error as e:
        print ('Error : {}'.format(e))
    finally:
        db_cursor.close()
        db_conn.close
        return ret


userlist = []
def renzhengsingger(startday,endday):
    t1 = int(time.mktime(time.strptime(startday,'%Y-%m-%d %H:%M:%S')) )
    t2 = int(time.mktime(time.strptime(endday,'%Y-%m-%d %H:%M:%S')))
    for n in range(0,10):
        reqsql = "select PERFORMERID,sum(DURATION)/3600 from PERFORMERSHOWTIMERECORD%d where STARTTIME >=%s and STARTTIME <%s group by PERFORMERID ;" %(n,t1,t2)
        ret = sql_select(reqsql)
        
        userlist.append(ret)
    #print userlist    
    for i in range(0,10):
        for p in userlist[i]:
            print p[0],p[1]
            
renzhengsingger('2017-08-01 00:00:00','2017-09-01 00:00:00')  




======================================================================================================================

%pyspark

#查询认证用户

import sys
#import MySQLdb
import mysql.connector
import pandas as pd
import datetime
import time

optmap = {
                'dbuser' : 'haoren',
                'dbpass' : 'G4d',
                'dbhost' : '172.12.112.8',
                'dbport' : 3306,
                'dbname' : 'IMDB'
                 }

optmap1 = {
                'dbuser' : 'haoren',
                'dbpass' : 'G4d',
                'dbhost' : '172.12.112.5',
                'dbport' : 3306,
                'dbname' : 'GMDB'
                 }


def sql_select(reqsql):
    ret = ''
    try:
        db_conn = mysql.connector.connect(user=optmap['dbuser'], password=optmap['dbpass'], host=optmap['dbhost'], port=optmap['dbport'], database=optmap['dbname'])
        db_cursor=db_conn.cursor()
        count = db_cursor.execute(reqsql)
        ret = db_cursor.fetchall()
    except mysql.connector.Error as e:
        print ('Error : {}'.format(e))
    finally:
        db_cursor.close()
        db_conn.close
        return ret

def sql_select1(reqsql1):
    ret = ''
    try:
        db_conn1 = mysql.connector.connect(user=optmap1['dbuser'], password=optmap1['dbpass'], host=optmap1['dbhost'], port=optmap1['dbport'], database=optmap1['dbname'])
        db_cursor1=db_conn1.cursor()
        count = db_cursor1.execute(reqsql1)
        ret1 = db_cursor1.fetchall()
    except mysql.connector.Error as e:
        print ('Error : {}'.format(e))
    finally:
        db_cursor1.close()
        db_conn1.close
        return ret1


#定义查询认证用户函数
def renzhengsingger(startday,endday):
    t1 = int(time.mktime(time.strptime(startday,'%Y-%m-%d %H:%M:%S')) )
    t2 = int(time.mktime(time.strptime(endday,'%Y-%m-%d %H:%M:%S')))
    reqsql = "select PERFORMERID,from_unixtime(ADDTIME) from PERFORMERINFO where ADDTIME >=%s and ADDTIME < %s" %(t1,t2)
    ret = sql_select(reqsql)
    for i in ret:
        #print i[0]
        id = int(i[0])%10
        reqsql1 = "select sum(DURATION)/3600 from PERFORMERSHOWTIMERECORD%d where STARTTIME >=%s and STARTTIME <%s and PERFORMERID=%d" %(id,t1,t2,i[0])
        #print reqsql1
        ret1 = sql_select1(reqsql1)
        print i[0],",",i[1],",",ret1[0][0]
        
renzhengsingger('2017-08-01 00:00:00','2017-09-01 00:00:00')



================================================================================================
%pyspark

#encoding=gbk
#-*-coding:gbk-*-

import sys
#import MySQLdb
import mysql.connector
import pandas as pd
import datetime
import time

optmap = {
                'dbuser' : 'haoren',
                'dbpass' : 'G4d',
                'dbhost' : '172.17.12.8',
                'dbport' : 3306,
                'dbname' : 'IMDB'
                 }

optmap1 = {
                'dbuser' : 'haoren',
                'dbpass' : 'G4d',
                'dbhost' : '172.17.12.5',
                'dbport' : 3306,
                'dbname' : 'GMDB'
                 }

def sql_select(reqsql):  #定义数据库连接执行函数
    ret = ''
    try:
        db_conn = mysql.connector.connect(user=optmap['dbuser'], password=optmap['dbpass'], host=optmap['dbhost'], port=optmap['dbport'], database=optmap['dbname'])
        db_cursor=db_conn.cursor()
        count = db_cursor.execute(reqsql)
        ret = db_cursor.fetchall()
    except mysql.connector.Error as e:
        print ('Error : {}'.format(e))
    finally:
        db_cursor.close()
        db_conn.close
        return ret


def sql_select1(reqsql1):   #定义数据库连接执行函数
    ret = ''
    try:
        db_conn1 = mysql.connector.connect(user=optmap1['dbuser'], password=optmap1['dbpass'], host=optmap1['dbhost'], port=optmap1['dbport'], database=optmap1['dbname'])
        db_cursor1=db_conn1.cursor()
        count = db_cursor1.execute(reqsql1)
        ret1 = db_cursor1.fetchall()
    except mysql.connector.Error as e:
        print ('Error : {}'.format(e))
    finally:
        db_cursor1.close()
        db_conn1.close
        return ret1


#批量查询消费者的昵称

def getnickname(uid):    #定义函数
    id = int(uid)%10
    reqsql = "select CHANNELNICKNAME from  CHARBASE%d where ID=%d" %(id,uid)    #数据库字段可能含有中文,需要处理后方可正常显示
    #reqsql = "select NICKNAME from  CHARBASE%d where ID=%d" %(id,uid)
    ret = sql_select(reqsql)
    return ret

userlist = [49072058,54332450,23154709]         #定义一个字典

for i in userlist:
    #查询消费者昵称
    ret1 = getnickname(i)
    ss = ret1[0][0]
    ss = ss.encode('unicode-escape').decode('string_escape')  #开始处理带有中文的字符
    nick_name = ss.decode('gbk')         #解码后方可正常显示
    print i ,nick_name










本文转自 chengxuyonghu 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/6226001001/1962018,如需转载请自行联系原作者
相关实践学习
基于CentOS快速搭建LAMP环境
本教程介绍如何搭建LAMP环境,其中LAMP分别代表Linux、Apache、MySQL和PHP。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助 &nbsp; &nbsp; 相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
目录
相关文章
|
1月前
|
测试技术 Python
Python中的装饰器:概念、用法及实例
【2月更文挑战第25天】 装饰器在Python中是一种强大的工具,它允许我们在不修改原始函数代码的情况下,增加函数的功能。本文将深入探讨装饰器的概念,解析其工作原理,并通过实例来展示如何在Python中使用装饰器。
|
1月前
|
存储 缓存 Python
Python中的装饰器:概念、用法和实例
【2月更文挑战第25天】 在Python编程中,装饰器是一种强大的工具,它允许我们在不修改原始函数代码的情况下,增加或修改函数的行为。本文将深入探讨装饰器的概念、用法以及通过实例来使其更易于理解。我们将看到,装饰器不仅仅是语法糖,而是一种可以极大提高代码复用性和可读性的有效工具。
|
1月前
|
Python
Python 中的装饰器:概念、用法和实例
【2月更文挑战第23天】 在编程世界中,装饰器是一种强大的工具,它允许我们在不改变现有代码的情况下增加或修改函数和类的行为。本文将深入探讨 Python 中装饰器的概念、用法以及如何创建自定义装饰器。我们将通过实例来演示装饰器的实用性和灵活性,帮助读者更好地理解和应用这一技术。
|
1月前
|
缓存 开发者 Python
Python中的装饰器:概念、应用与实例
【2月更文挑战第16天】 在编程的海洋中,Python以其清晰的语法和强大的功能成为众多开发者的宠儿。其中,装饰器作为Python的一项重要特性,不仅增强了代码的可读性和重用性,还为函数和方法提供了一种灵活的扩展方式。本文将深入探讨装饰器的核心概念、常见应用场景以及通过具体实例来揭示其魔法般的工作原理。无论你是Python新手还是经验丰富的开发者,本文都将为你打开装饰器的大门,带你领略其在程序设计中的独到魅力。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 数据可视化
Python在数据分析中的威力及应用实例
本文探讨了Python在数据分析领域的重要性和灵活性,着重介绍了Python在大数据处理、机器学习和可视化方面的应用实例,展示了其强大的功能和便捷的特点。
|
1月前
|
测试技术 开发者 Python
Python中的装饰器:概念、应用与实例
【2月更文挑战第22天】 本文深入探讨了Python中的一个重要特性——装饰器。我们将详细解析装饰器的概念,阐述其在Python编程中的应用,并通过具体的代码实例来展示其使用方法和效果。无论你是Python初学者还是有经验的开发者,本文都将帮助你更好地理解和使用装饰器。
16 0
|
6天前
|
存储 机器学习/深度学习 数据可视化
Python面板时间序列数据预测:格兰杰因果关系检验Granger causality test药品销售实例与可视化
Python面板时间序列数据预测:格兰杰因果关系检验Granger causality test药品销售实例与可视化
49 6
|
6天前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 算法
PYTHON用决策树分类预测糖尿病和可视化实例
PYTHON用决策树分类预测糖尿病和可视化实例
15 0
|
6天前
|
算法 数据可视化 Python
Python中LARS和Lasso回归之最小角算法Lars分析波士顿住房数据实例
Python中LARS和Lasso回归之最小角算法Lars分析波士顿住房数据实例
11 0
|
8天前
|
Python
python学习12-类对象和实例对象
python学习12-类对象和实例对象