【腾讯云 TDSQL-C Serverless 产品体验】使用 Python 向 TDSQL-C 添加读取数据实现词云图

2023-08-23
北京
本文字数：7901 字
阅读完需：约 26 分钟

前言

TDSQL-C MySQL 版（TDSQL-C for MySQL）是腾讯云自研的新一代云原生关系型数据库。融合了传统数据库、云计算与新硬件技术的优势，为用户提供具备高弹性、高性能、海量存储、安全可靠的数据库服务。TDSQL-C MySQL 版 100%兼容 MySQL 5.7、8.0。实现超百万级 QPS 的高吞吐，最高 PB 级智能存储，保障数据安全可靠。TDSQL-C MySQL 版采用存储和计算分离的架构，所有计算节点共享一份数据，提供秒级的配置升降级、秒级的故障恢复，单节点可支持百万级 QPS，自动维护数据和备份，最高以 GB/秒的速度并行回档。TDSQL-C MySQL 版既融合了商业数据库稳定可靠、高性能、可扩展的特征，又具有开源云数据库简单开放、高效迭代的优势。TDSQL-C MySQL 版引擎完全兼容原生 MySQL，您可以在不修改应用程序任何代码和配置的情况下，将 MySQL 数据库迁移至 TDSQL-C MySQL 版引擎。

本篇文章我们将一步一步的实现 使用 Python 向 TDSQL-C 添加读取数据实现词云图

学到什么?

如何申请 TDSQL 数据库：包括登录腾讯云、选购配置、购买和管理页面等相关步骤。
创建项目工程、连接 TDSQL 数据库、创建数据库等内容。
涉及读取词频 Excel、创建表、保存数据到 TDSQL、读取 TDSQL 数据等相关代码的讲解。
python 相关的知识等

准备工作

申请 TDSQL 数据库

1. 点击登录腾讯云

腾讯云地址

2. 点击立即选购 ,如下图所示

3. 选购页面中的数据库配置选项如下

**注意 **:这里的实例形态我们选择Serverless

 - 实例形态   **(Serverless)** -  数据库引擎 **(MYSQL)** - 地域  **(北京)**  *地域这里根据自己的实际情况选择即可*  - 主可用区 **(北京三区)**   *主可用区这里根据自己的实际情况选择即可*  - 多可用区部署 **(否)** - 传输链路  - 网络 - 数据库版本 **(MySQL5.7)** - 算力配置 **最小(0.25) , 最大(0.5)** - 自动暂停 **根据自己需求配置即可** - 计算计费模式 **(按量计费)** - 存储计费模式 **(按量计费)**

复制代码

我的配置截图如下:

4. 基础信息

配置这里我们直接设置自己的密码 以及 表名大小写不敏感即可 , 如下图所示

5. 配置完成后点击右下角的立即购买即可

6. 点击立即购买后会有弹窗如下, 再次点击

7. 购买完成后 , 会出现弹窗 , 点击`前往管理页面`

8. 读写实例这里点击`开启外部`

9. 创建并授权即可

至此我们的准备工作就完成了, 其实还是蛮简单的哦!

数据准备

所需数据如下

词频
背景图
字体文件

下载地址放在文末有需要的可以去下载哦!

创建项目工程

工程目录如下

讲解说明:

文件中的词云图文件夹做为生成图片的存储路径
background.png 作为词云图背景图
字体文件则是词云图的字体展示
词频是数据支撑
wordPhoto.py 为脚本文件

链接 `TDSQL`

打开数据库读写实例找到相关配置如图

# MySQL数据库连接配置db_config = {    'host': "XXXXXX",  # 这里填写你自己申请的外部主机名    'port': xxxx,   # 这里填写你自己申请的外部的端口    'user': "root",  # 账户    'password': "",  # 密码就是你自己创建实例时的密码    'database': 'tdsql', # 这里需要自己在自己创建的`tdsql`中创建数据库 , 
}

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创建数据库

如图点击登录按钮 , 登录到我们创建的数据库中
进入数据库点击新建库
点击新建数据库, 出现弹窗
在弹窗中的 数据库名称中写入你喜欢的数据库名称即可 ,这里我们用的是 tdsql , 作为数据库名称 , 填写好数据库名称后,点击确定创建即可
列表中出现我们创建的数据库名称后 , 就表示创建好了 , 我们就可以开始代码编写了哦!

函数模块

读取词频 excel


def excelTomysql():    path = '词频'  # 文件所在文件夹    files = [path + "/" + i for i in os.listdir(path)]  # 获取文件夹下的文件名,并拼接完整路径    for file_path in files:        print(file_path)        filename = os.path.basename(file_path)        table_name = os.path.splitext(filename)[0]  # 使用文件名作为表名，去除文件扩展名        # 使用pandas库读取Excel文件        data = pd.read_excel(file_path, engine="openpyxl", header=0)  # 假设第一行是列名        columns = {col: "VARCHAR(255)" for col in data.columns}  # 动态生成列名和数据类型
        create_table(table_name, columns)  # 创建表        save_to_mysql(data, table_name)  # 将数据保存到MySQL数据库中，并使用文件名作为表名        print(filename + ' uploaded and saved to MySQL successfully')

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代码讲解

设置文件夹路径为'词频'，将该路径赋值给变量 path。
使用os.listdir()函数获取文件夹下的所有文件名，并拼接完整路径，存储到列表 files 中。
使用 for 循环遍历 files 列表中的每个文件路径，并打印出文件路径。
使用 os.path.basename() 函数获取文件名，并将文件名赋值给变量 filename。
使用 os.path.splitext() 函数获取文件名的扩展名，并通过索引操作去除扩展名部分，得到表名，并将表名赋值给变量 table_name。
使用 pandas 库的 read_excel() 函数读取 Excel 文件，并将数据存储到变量 data 中。在读取过程中，使用 openpyxl 引擎，并假设第一行是列名。
使用字典推导式生成一个字典 columns，其中字典的键为数据的列名，值为 "VARCHAR(255)" 数据类型。
调用 create_table() 函数，以 table_name 和 columns 作为参数，创建一个对应的表。
调用 save_to_mysql() 函数，以 data 和 table_name 作为参数，将数据保存到 MySQL 数据库中，并使用文件名作为表名。
打印出文件名加上 ' uploaded and saved to MySQL successfully' 的提示信息。

创建表


def create_table(table_name, columns):    # 建立MySQL数据库连接    conn = pymysql.connect(**db_config)    cursor = conn.cursor()    # 组装创建表的 SQL 查询语句    query = f"CREATE TABLE IF NOT EXISTS {table_name} ("    for col_name, col_type in columns.items():        query += f"{col_name} {col_type}, "    query = query.rstrip(", ")  # 去除最后一个逗号和空格    query += ")"
    # 执行创建表的操作    cursor.execute(query)
    # 提交事务并关闭连接    conn.commit()    cursor.close()    conn.close()

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代码讲解

建立与 MySQL 数据库的连接，连接参数通过变量 db_config 提供。
创建一个光标对象 cursor，用于执行 SQL 语句。
组装创建表的 SQL 查询语句。首先，在 SQL 查询语句中插入表名 table_name。然后，通过 for 循环遍历 columns 字典中的每个键值对，分别将列名和数据类型添加到 SQL 查询语句中。
去除 SQL 查询语句末尾的最后一个逗号和空格。
添加右括号，完成 SQL 查询语句的组装。
使用光标对象 cursor 执行创建表的操作，执行的 SQL 语句为组装好的查询语句。
提交事务，将对数据库的修改持久化。
关闭光标和数据库连接。

代码中使用了 pymysql 模块来建立 MySQL 数据库连接，并通过编写 SQL 语句来执行创建表的操作。具体的数据库连接参数在 db_config 变量中提供，而 columns 参数则是由之前的代码生成的一个字典，包含了表的列名和数据类型。

保存数据到`tdsql`


def save_to_mysql(data, table_name):    # 建立MySQL数据库连接    conn = pymysql.connect(**db_config)    cursor = conn.cursor()    # 将数据写入MySQL表中（假设数据只有一个Sheet）    for index, row in data.iterrows():        query = f"INSERT INTO {table_name} ("        for col_name in data.columns:            query += f"{col_name}, "        query = query.rstrip(", ")  # 去除最后一个逗号和空格        query += ") VALUES ("        values = tuple(row)        query += ("%s, " * len(values)).rstrip(", ")  # 动态生成值的占位符        query += ")"        cursor.execute(query, values)
    # 提交事务并关闭连接    conn.commit()    cursor.close()    conn.close()

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代码讲解

建立与 MySQL 数据库的连接，连接参数通过变量 db_config 提供。
创建一个光标对象 cursor，用于执行 SQL 语句。
对于数据中的每一行，使用 for 循环迭代，获取索引和行数据。
组装插入数据的 SQL 查询语句。首先，在 SQL 查询语句中插入表名 table_name。然后，通过 for 循环遍历数据的列名，将列名添加到 SQL 查询语句中。
去除 SQL 查询语句末尾的最后一个逗号和空格。
添加右括号，完成 SQL 查询语句的组装。
使用 tuple(row) 将行数据转换为元组类型，并将值占位符 %s 动态生成相应数量的占位符。
将值的占位符添加到 SQL 查询语句中。
使用光标对象 cursor.execute() 执行 SQL 查询语句，将查询语句中的占位符替换为实际的行数据。
提交事务，将对数据库的修改持久化。
关闭光标和数据库连接。

读取`tdsql` 数据

 def query_data():    # 建立MySQL数据库连接    conn = pymysql.connect(**db_config)    cursor = conn.cursor()    # 查询所有表名    cursor.execute("SHOW TABLES")    tables = cursor.fetchall()
    data = []    dic_list = []    table_name_list = []    for table in tables:        # for table in [tables[-1]]:        table_name = table[0]        table_name_list.append(table_name)        query = f"SELECT * FROM {table_name}"        # # 执行查询并获取结果        cursor.execute(query)        result = cursor.fetchall()        if len(result) > 0:            columns = [desc[0] for desc in cursor.description]            table_data = [{columns[i]: row[i] for i in range(len(columns))} for row in result]            data.extend(table_data)        dic = {}        for i in data:            dic[i['word']] = float(i['count'])        dic_list.append(dic)
    conn.commit()    cursor.close()    conn.close()    return dic_list, table_name_list

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代码讲解

建立与 MySQL 数据库的连接，连接参数通过变量 db_config 提供。
创建一个光标对象 cursor，用于执行 SQL 语句。
使用 cursor.execute() 执行 SQL 查询语句 "SHOW TABLES"，获取所有表名。
使用 cursor.fetchall() 获取查询结果，将结果存储在变量 tables 中。
创建空列表 data、dic_list 和 table_name_list，用于存储查询结果的数据、字典和表名。
对于每个表名 table，通过 for 循环迭代，获取表名并添加到 table_name_list 中。
构建查询该表所有数据的 SQL 语句，并使用 cursor.execute() 执行该查询语句。
使用 cursor.fetchall() 获取查询结果，将结果存储在变量 result 中。
如果查询结果 result 的长度大于 0，则说明有数据，进行以下操作：
使用 cursor.description 获取查询结果的列名列表，并将列名存储在变量 columns 中。
使用列表推导式和字典推导式，将查询结果的每一行转换为字典，并将字典存储在变量 table_data 中。
将 table_data 添加到 data 列表中。
根据 data 中的结果构建字典，并将字典存储在变量 dic 中。
将 dic 添加到 dic_list 列表中。
提交事务，将对数据库的修改持久化。
关闭光标和数据库连接。
返回 dic_list 和 table_name_list。

代码调用


if __name__ == '__main__':    excelTomysql()    result_list, table_name_list = query_data()    for i in range(len(result_list)):        maskImage = np.array(Image.open('background.PNG'))  # 定义词频背景图        # 定义词云样式        wc = wordcloud.WordCloud(            font_path='PingFangBold.ttf', # 设置字体            mask=maskImage,  # 设置背景图            max_words=800,  # 最多显示词数            max_font_size=200)  # 字号最大值        # 生成词云图        wc.generate_from_frequencies(result_list[i])  # 从字典生成词云        # 保存图片到指定文件夹        wc.to_file("词云图/{}.png".format(table_name_list[i]))        print("生成的词云图【{}】已经保存成功！".format(table_name_list[i] + '.png'))        plt.imshow(wc)  # 显示词云        plt.axis('off')  # 关闭坐标轴        plt.show()  # 显示图像

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代码讲解

使用 Image.open() 打开名为 'background.PNG' 的背景图，并将其转换为 NumPy 数组，存储在变量 maskImage 中，作为词云的背景图。
创建一个 WordCloud 对象 wc，设置字体路径、背景图、最多显示词数和字号最大值等参数。
使用 wc.generate_from_frequencies() 从 result_list[i] 的字典数据生成词云图。
使用 wc.to_file() 将生成的词云图保存为文件，文件名为 "词云图/{}.png"，其中 {} 表示对应的表名。
打印输出生成的词云图文件名。
使用 plt.imshow() 显示词云图。
使用 plt.axis('off') 关闭坐标轴的显示。
使用 plt.show() 显示图像。

完整代码

import pymysqlimport pandas as pdimport osimport wordcloudimport numpy as npfrom PIL import Imageimport matplotlib.pyplot as plt
# MySQL数据库连接配置db_config = {    'host': "XXXXXX",  # 这里填写你自己申请的外部主机名    'port': xxxx,   # 这里填写你自己申请的外部的端口    'user': "root",  # 账户    'password': "",  # 密码就是你自己创建实例时的密码    'database': 'tdsql', # 这里需要自己在自己创建的`tdsql`中创建数据库 , 
}

def create_table(table_name, columns):    # 建立MySQL数据库连接    conn = pymysql.connect(**db_config)    cursor = conn.cursor()    # 组装创建表的 SQL 查询语句    query = f"CREATE TABLE IF NOT EXISTS {table_name} ("    for col_name, col_type in columns.items():        query += f"{col_name} {col_type}, "    query = query.rstrip(", ")  # 去除最后一个逗号和空格    query += ")"
    # 执行创建表的操作    cursor.execute(query)
    # 提交事务并关闭连接    conn.commit()    cursor.close()    conn.close()

def excelTomysql():    path = '词频'  # 文件所在文件夹    files = [path + "/" + i for i in os.listdir(path)]  # 获取文件夹下的文件名,并拼接完整路径    for file_path in files:        print(file_path)        filename = os.path.basename(file_path)        table_name = os.path.splitext(filename)[0]  # 使用文件名作为表名，去除文件扩展名        # 使用pandas库读取Excel文件        data = pd.read_excel(file_path, engine="openpyxl", header=0)  # 假设第一行是列名        columns = {col: "VARCHAR(255)" for col in data.columns}  # 动态生成列名和数据类型
        create_table(table_name, columns)  # 创建表        save_to_mysql(data, table_name)  # 将数据保存到MySQL数据库中，并使用文件名作为表名        print(filename + ' uploaded and saved to MySQL successfully')

def save_to_mysql(data, table_name):    # 建立MySQL数据库连接    conn = pymysql.connect(**db_config)    cursor = conn.cursor()    # 将数据写入MySQL表中（假设数据只有一个Sheet）    for index, row in data.iterrows():        query = f"INSERT INTO {table_name} ("        for col_name in data.columns:            query += f"{col_name}, "        query = query.rstrip(", ")  # 去除最后一个逗号和空格        query += ") VALUES ("        values = tuple(row)        query += ("%s, " * len(values)).rstrip(", ")  # 动态生成值的占位符        query += ")"        cursor.execute(query, values)
    # 提交事务并关闭连接    conn.commit()    cursor.close()    conn.close()

def query_data():    # 建立MySQL数据库连接    conn = pymysql.connect(**db_config)    cursor = conn.cursor()    # 查询所有表名    cursor.execute("SHOW TABLES")    tables = cursor.fetchall()
    data = []    dic_list = []    table_name_list = []    for table in tables:        # for table in [tables[-1]]:        table_name = table[0]        table_name_list.append(table_name)        query = f"SELECT * FROM {table_name}"        # # 执行查询并获取结果        cursor.execute(query)        result = cursor.fetchall()        if len(result) > 0:            columns = [desc[0] for desc in cursor.description]            table_data = [{columns[i]: row[i] for i in range(len(columns))} for row in result]            data.extend(table_data)        dic = {}        for i in data:            dic[i['word']] = float(i['count'])        dic_list.append(dic)
    conn.commit()    cursor.close()    conn.close()    return dic_list, table_name_list

if __name__ == '__main__':    excelTomysql()    result_list, table_name_list = query_data()    for i in range(len(result_list)):        maskImage = np.array(Image.open('background.PNG'))  # 定义词频背景图        # 定义词云样式        wc = wordcloud.WordCloud(            font_path='PingFangBold.ttf', # 设置字体            mask=maskImage,  # 设置背景图            max_words=800,  # 最多显示词数            max_font_size=200)  # 字号最大值        # 生成词云图        wc.generate_from_frequencies(result_list[i])  # 从字典生成词云        # 保存图片到指定文件夹        wc.to_file("词云图/{}.png".format(table_name_list[i]))        print("生成的词云图【{}】已经保存成功！".format(table_name_list[i] + '.png'))        plt.imshow(wc)  # 显示词云        plt.axis('off')  # 关闭坐标轴        plt.show()  # 显示图像

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注意

运行代码前引入相关的包哦!


 pip install pymysqlpip install pandaspip install wordcloudpip install numpypip install pillowpip install matplotlib

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运行代码

写入截图

数据库数据截图

生成词云图

将词云图存入到文件夹

删除`TDSQL`

体验完成, 考虑到当前这个业务没必要继续开启数据库了, 防止无效计费, 所以删除一下

如图点击销毁按钮

出现销毁实例的弹窗, 点击确定即可

资源下载

资源在百度盘里自取哦 !

链接: https://pan.baidu.com/s/1hClOJI07HUuGBQ2SwZfWjw 提取码: 5mm9--来自百度网盘超级会员 v7 的分享

总结

使用TDSQL 时你会发现, 真的是无缝接入, 非常的丝滑, 当然也有些不足,希望可以改进哦!!

优点

腾讯云数据库 TDSQL 整体使用和感受还是很好的，操作比较简单，通过简单的官方文档就是搭建成功，其次性价比很高，尤其对于初学者新手 ,
与传统的数据库相比，TD-SQL Serverless 的计费方式更为灵活，按照实际使用的资源进行付费，避免了长期运行服务器的成本。同时，它也可以在空闲时自动休眠，减少不必要的费用。

缺点

由于 TD-SQL Serverless 会在请求到达时才进行资源的分配和启动，因此在首次请求时可能会有一定的延迟。对于一些对实时性要求较高的应用场景，延迟可能会影响用户体验。
相比于传统的数据库，TD-SQL Serverless 提供的配置和优化选项较少，用户对底层资源的控制能力有限。这可能会导致一些特定的需求无法满足。
虽然 TD-SQL Serverless 可以根据需求自动扩展计算资源，但高并发流量可能会导致较高的成本。如果在短时间内存在大量的并发请求，可能需要支付额外费用。

注意这个三个缺点我只是根据经验进行猜想, 如有错误还请及时指正哦!!

发布于: 刚刚阅读数: 3

原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/b4c11a3c29c31115c1680788e】。文章转载请联系作者。

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解读Python与前端技术，助你成为技术大牛 2023-06-28 加入

我是一名专注于 Python 和前端技术的技术讲解者。我擅长将复杂的技术概念转化为简单易懂的语言，帮助初学者快速入门，并满足高级开发者对更深入理解的需求。

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7. 购买完成后 , 会出现弹窗 , 点击前往管理页面

8. 读写实例这里 点击开启外部

9. 创建并授权即可

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函数模块

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创建表

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读取tdsql 数据

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保存数据到`tdsql`

读取`tdsql` 数据

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