关于mysql数据库
一、数据库的安装、进入和常用命令操作
二、用数据库工具（如windowsSQLyog Community，macOS的mysql workbench）远程连接数据库
三、Docker运行mysql容器
四、数据格式转换（python）
（一）、txt与json数据格式的转换
1. 将文本文件（特定格式的txt）转换为JSON
2. 将JSON 转换为文本文件
（二）、CSV 与 JSON 数据格式的转换
在Python 中可以使用内置的 json 模块和 pandas 库来实现 JSON 和 CSV 数据格式的转换。
1. JSON 转 CSV
首先使用 json.loads() 将 JSON 字符串转换为Python对象，然后使用 pandas 的 DataFrame 将其转换为表格形式，最后使用 to_csv() 方法将其保存为CSV文件。
2. CSV 转 JSON
首先使用 pandas 的 read_csv() 方法读取CSV文件为 DataFrame， 然后使用 to_json() 方法将其转换为 JSON 字符串， orient='records' 表示以列表的字典形式输出 JSON。
（三）、excel表格数据转换成json文件数据
1. Excel 转 JSON
这里orient='records'表示将每一行作为一个独立的 JSON 对象放在一个列表中。你可以根据实际需求选择不同的orient值来生成不同结构的 JSON。
2. JSON 转 Excel
在上述代码中，首先使用json.loads()将 JSON 字符串转换为 Python 对象，然后使用pandas的DataFrame将其转换为表格形式，最后使用to_excel()方法将其保存为 Excel 文件。
五、常见的导入数据文件格式
（一）、 CSV（Comma-Separated Values, 逗号分隔值）
特点
以纯文本形式存储表格数据，每条记录占一行，字段之间用逗号分隔。
结构简单、易于理解和处理，被广泛支持于各种数据库管理系统和数据分析工具。
可以使用文本编辑器进行查看和编辑，但对于包含特殊字符（如逗号在数据中出现）的情况需要特殊处理。
示例
(二）、JSON（Javascript Object Notation）
特点
一种轻量级的数据交换格式，易于阅读和编写，也易于机器解析和生成。
可以表示复杂的数据结构，包括嵌套的对象和数组。
适合存储半结构化或非结构化的数据，并且在现代的Web应用和API中广泛使用。
示例
（三）、XML（eXtensible Markup Language)
特点
一种标记语言，具有良好的可读性和可扩展性。
可以表示复杂的数据结构，通过标签和属性来描述数据。
但相对来说比较冗长，处理起来可能比其他格式更复杂一些。
示例
（四）、SQL 脚本文件
特点
包含一系列 SQL 语句，可以用于创建表、插入数据、更新数据等操作。
可以通过数据库管理系统的命令行工具或客户端软件执行，方便进行批量数据导入和数据库结构的初始化。
可以在脚本中添加注释和说明，提供可读性和可维护性。
示例
六、python程序pip安装pymysql包连接数据库，并进行常规操作
