私はpythonとmySQLを初めて使用しています。最初は、私はmySQLデータベースにあるデータを使用してグラフを生成したくありません。最後に、そのグラフを含むpdfレポートを生成したいと思います。あなたが正しい方向に私を指すことができればどんな助け/助言も素晴らしいでしょう。どうもありがとう。Pythonを使用してmySQLデータベースからグラフをプロットする
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A
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私は、1000万を超えるエントリを持つデータベースからグラフを生成しています。集約は主にデータベース自体によって行われます。操作には多くの時間がかかりますが、大丈夫です。
データベースへの接続は、sqlalchemyおよびmysqlconnectorを使用すると簡単です。 mysqlには他にも多くのコネクタがあります。
ここでは、sqlalchemy用の小さなテストスクリプトです。テーブルはこの例で生成されます。
あなたは、必要に応じて数学的な計算は外numpyのscipyのダウンロードとで行うことができますhttp://www.sqlalchemy.org/
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, String, Integer, BigInteger, Text, Index
from sqlalchemy.orm.scoping import scoped_session
Base = declarative_base()
class ATestEntity(Base):
__tablename__ = 'a_test_entity_table'
id = Column(String(32), primary_key=True)
astring = Column(String(32))
aint = Column(BigInteger, default=-1)
dialect = "mysql+mysqlconnector"
username = "username"
password = "passwort"
host = "localhost"
port = "3306"
database = "tests"
dbconnector = '%s://%s:%[email protected]%s:%s/%s?charset=utf8mb4&use_unicode=0' % \
(dialect, username, password, host, port, database,)
engine = create_engine(dbconnector)
session_factory = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False)
session_factory.configure(bind=engine)
Base.metadata.create_all(engine)
s = scoped_session(session_factory)
try:
#Create a new entity
a_obj = ATestEntity()
a_obj.id = 'test'
a_obj.astring = 'this is a test'
a_obj.aint = 10
s.add(a_obj)
s.commit()
#Delete a entity
s.query(ATestEntity).filter(ATestEntity.id == 'test').delete()
s.commit()
except:
s.rollback()
raise
で詳細を見つけることができます。 http://www.numpy.org/ https://www.scipy.org/
プロットはmatplotlibので行うことができます。には多くの例があります。 http://matplotlib.org/examples/index.html prety図も生成できます。
生成されたラテックスファイルからレポートを生成しています。しかし、Python用のpdfライブラリもたくさんあります。
これを実行するのは1つの方法です。
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ありがとうございます。私は間違いなくこれをチェックします。 –
ちょうど私が既にやっているデータベースがあることを明確にしたいのは、プロットすることが、2つの列のデータを言うことです。ヒストグラム –
データベースを表すエンティティを作成することができ、テーブルを作成するBase.metadata.create_all(engine)を呼び出す必要はありません。 SQLAlchemyを使用してデータベースにアクセスするのは簡単です。 – ego2dot0