Python读取数据库表结构(python读取数据库数据)

python有哪些数据结构？

python三种核心数据结构如下：

1、列表。list是处理一组有序项目的数据结构，即你可以在一个列表中存储一个序列的项目。列表中的项目。列表中的项目应该包括在方括号中，这样python就知道你是在指明一个列表。一旦你创建了一个列表，你就可以添加，删除，或者是搜索列表中的项目。由于你可以增加或删除项目，我们说列表是可变的数据类型，即这种类型是可以被改变的，并且列表是可以嵌套的。

2、元组。元组和列表十分相似，不过元组是不可变的。即你不能修改元组。元组通过圆括号中用逗号分隔的项目定义。元组通常用在使语句或用户定义的函数能够安全的采用一组值的时候，即被使用的元组的值不会改变。元组可以嵌套。

3、字典。字典类似于你通过联系人名称查找地址和联系人详细情况的地址簿，即，我们把键（名字）和值（详细情况）联系在一起。注意，键必须是唯一的，就像如果有两个人恰巧同名的话，你无法找到正确的信息。

学习Python的注意事项。

1、打好基础。已经选择了Python这一门学科，就要坚定学下去的决心，打好基础很重要。也许一开始会觉得这也不懂那也不懂，硬着头皮坚持下去。因为Python是一个有条理的、强大的面向对象的程序设计语言，学好基础知识是前提。

2、Python的基础知识包括：下载、安装、导入库、字符串处理、函数使用等等。如果你的英语不是很好，可以通过“译中文文档”这个网站进行翻译整理。当然翻译很麻烦，如果想省掉翻译环节，可以报一个培训班，进行中文无障碍教学。

python如何自动获取oracle数据库中所有表的表结构？

你看你怎么调用这个sql语句吧

select?a.owner?所属用户,

a.table_name?表名,

a.column_name?字段名,

a.data_type?字段类型,

a.字段长度,

a.字段精度,

a.是否为空,

a.创建日期,

a.最后修改日期,?

case?when?a.owner=d.owner?and?a.table_name=d.table_name?and?a.column_name=d.column_name?then?'主键'?else?''?end?是否主键?

from

(select?a.owner,a.table_name,b.column_name,b.data_type,case?when?b.data_precision?is?null?then?b.data_length?else?data_precision?end?字段长度,data_scale?字段精度,

decode(nullable,'Y','√','N','×')?是否为空,c.created?创建日期,c.last_ddl_time?最后修改日期?

from?all_tables?a,all_tab_columns?b,all_objects?c?

where?a.table_name=b.table_name?and?a.owner=b.owner

and?a.owner=c.owner

and?a.table_name=c.object_name

and?a.owner='SCOTT'?--这个是查某个用户，你到时候把用户名换一下就好，一定大写

and?c.object_type='TABLE')?a

left?join?

(select?a.owner,a.table_name,a.column_name,a.constraint_name?from?user_cons_columns?a,?user_constraints?b?

where?a.constraint_name?=?b.constraint_name?and?b.constraint_type?=?'P')?d

on?a.owner=d.owner?and?a.table_name=d.table_name?and?a.column_name=d.column_name

order?by?a.owner,a.table_name;

python3.5中怎么获取一个数据结构的类型

python 2.x：导入 types 模块，例如测试变量a数据类型是否为列表，则

type(a) is types.ListType # return True

type(a) is types.TupleType # False

------------------------------------------------------------------------------

Python 3.x：版本3中types模块已经被取消了，这些内置数据类型已经被基础类型的名字取代了。

type(a) is list # return True

type(a) is set # return False

Python数据结构-哈希表（Hash Table）

哈希表（Hash Table） ：通过键 key 和一个映射函数 Hash(key) 计算出对应的值 value，把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。

哈希函数（Hash Function） ：将哈希表中元素的关键键值映射为元素存储位置的函数。

哈希冲突（Hash Collision） ：不同的关键字通过同一个哈希函数可能得到同一哈希地址。

哈希表的两个核心问题是： 「哈希函数的构建」 和 「哈希冲突的解决方法」 。

常用的哈希函数方法有：直接定址法、除留余数法、平方取中法、基数转换法、数字分析法、折叠法、随机数法、乘积法、点积法等。

常用的哈希冲突的解决方法有两种：开放地址法和链地址法。

给你一个整数数组 nums 和两个整数 k 和 t 。请你判断是否存在 两个不同下标 i 和 j，使得 abs(nums[i] - nums[j]) = t ，同时又满足 abs(i - j) = k 。

如果存在则返回 true，不存在返回 false。

给定两个数组 nums1 和 nums2 ，返回 它们的交集 。输出结果中的每个元素一定是 唯一 的。我们可以 不考虑输出结果的顺序 。

给你两个整数数组 nums1 和 nums2 ，请你以数组形式返回两数组的交集。返回结果中每个元素出现的次数，应与元素在两个数组中都出现的次数一致（如果出现次数不一致，则考虑取较小值）。可以不考虑输出结果的顺序。

请你判断一个 9 x 9 的数独是否有效。只需要 根据以下规则 ，验证已经填入的数字是否有效即可。

数字 1-9 在每一行只能出现一次。

数字 1-9 在每一列只能出现一次。

数字 1-9 在每一个以粗实线分隔的 3x3 宫内只能出现一次。（请参考示例图）

力扣217

力扣389

力扣496

内容参考：

Python 表结构应该怎样设计

一. 设计表结构

在操作设计数据库之前，我们先要设计数据库表结构，我们就来分析分析经典的学生，课程，成绩，老师这几者他们之间的关系，我们先来分析各个主体他们直接有什么属性，并确定表结构，在实际开发过程中，根据自己的业务需要和属性，设计不同的表结构，以下是我设计的表结构：