• Python3 MySQL 数据库连接


    PyMySQL 安装

    在使用 PyMySQL 之前,我们需要确保 PyMySQL 已安装。

    PyMySQL 下载地址:https://github.com/PyMySQL/PyMySQL。

    如果还未安装,我们可以使用以下命令安装最新版的 PyMySQL:

    pip install PyMySQ

    数据库连接

    连接数据库前,请先确认以下事项:

    • 您已经创建了数据库 TESTDB.
    • 在TESTDB数据库中您已经创建了表 EMPLOYEE
    • EMPLOYEE表字段为 FIRST_NAME, LAST_NAME, AGE, SEX 和 INCOME。
    • 连接数据库TESTDB使用的用户名为 "testuser" ,密码为 "test123",你可以可以自己设定或者直接使用root用户名及其密码,Mysql数据库用户授权请使用Grant命令。
    • 在你的机子上已经安装了 Python MySQLdb 模块。

    实例:

    以下实例链接Mysql的TESTDB数据库:

    #!/usr/bin/python3
    
    import pymysql
    
    # 打开数据库连接
    db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
    
    # 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor
    cursor = db.cursor()
    
    # 使用 execute()  方法执行 SQL 查询 
    cursor.execute("SELECT VERSION()")
    
    # 使用 fetchone() 方法获取单条数据.
    data = cursor.fetchone()
    
    print ("Database version : %s " % data)
    
    # 关闭数据库连接
    db.close()
    

     执行以上脚本输出结果如下:

    Database version : 5.5.20-log

    创建数据库表

    如果数据库连接存在我们可以使用execute()方法来为数据库创建表,如下所示创建表EMPLOYEE:

    #!/usr/bin/python3
    
    import pymysql
    
    # 打开数据库连接
    db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
    
    # 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor
    cursor = db.cursor()
    
    # 使用 execute() 方法执行 SQL,如果表存在则删除
    cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS EMPLOYEE")
    
    # 使用预处理语句创建表
    sql = """CREATE TABLE EMPLOYEE (
             FIRST_NAME  CHAR(20) NOT NULL,
             LAST_NAME  CHAR(20),
             AGE INT,  
             SEX CHAR(1),
             INCOME FLOAT )"""
    
    cursor.execute(sql)
    
    # 关闭数据库连接
    db.close()
    

    数据库插入操作

    以下实例使用执行 SQL INSERT 语句向表 EMPLOYEE 插入记录:

    #!/usr/bin/python3
    
    import pymysql
    
    # 打开数据库连接
    db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
    
    # 使用cursor()方法获取操作游标 
    cursor = db.cursor()
    
    # SQL 插入语句
    sql = """INSERT INTO EMPLOYEE(FIRST_NAME,
             LAST_NAME, AGE, SEX, INCOME)
             VALUES ('Mac', 'Mohan', 20, 'M', 2000)"""
    try:
       # 执行sql语句
       cursor.execute(sql)
       # 提交到数据库执行
       db.commit()
    except:
       # 如果发生错误则回滚
       db.rollback()
    
    # 关闭数据库连接
    db.close()
    

     以上例子也可以写成如下形式:

    #!/usr/bin/python3
    
    import pymysql
    
    # 打开数据库连接
    db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
    
    # 使用cursor()方法获取操作游标 
    cursor = db.cursor()
    
    # SQL 插入语句
    sql = "INSERT INTO EMPLOYEE(FIRST_NAME, 
           LAST_NAME, AGE, SEX, INCOME) 
           VALUES ('%s', '%s', '%d', '%c', '%d' )" % 
           ('Mac', 'Mohan', 20, 'M', 2000)
    try:
       # 执行sql语句
       cursor.execute(sql)
       # 执行sql语句
       db.commit()
    except:
       # 发生错误时回滚
       db.rollback()
    
    # 关闭数据库连接
    db.close()
    

     以下代码使用变量向SQL语句中传递参数:

    user_id = "test123"
    password = "password"
    
    con.execute('insert into Login values("%s", "%s")' % 
                 (user_id, password))
    

    数据库查询操作

    Python查询Mysql使用 fetchone() 方法获取单条数据, 使用fetchall() 方法获取多条数据。

    • fetchone(): 该方法获取下一个查询结果集。结果集是一个对象
    • fetchall(): 接收全部的返回结果行.
    • rowcount: 这是一个只读属性,并返回执行execute()方法后影响的行数。

    实例:

    查询EMPLOYEE表中salary(工资)字段大于1000的所有数据:

    关于默认获取的数据是元祖类型,如果想要或者字典类型的数据,可以将cursor = db.cursor()替换成cursor = db.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)

    #!/usr/bin/python3
    
    import pymysql
    
    # 打开数据库连接
    db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
    
    # 使用cursor()方法获取操作游标 
    cursor = db.cursor()
    
    # SQL 查询语句
    sql = "SELECT * FROM EMPLOYEE 
           WHERE INCOME > '%d'" % (1000)
    try:
       # 执行SQL语句
       cursor.execute(sql)
       # 获取所有记录列表
       results = cursor.fetchall()
       for row in results:
          fname = row[0]
          lname = row[1]
          age = row[2]
          sex = row[3]
          income = row[4]
           # 打印结果
          print ("fname=%s,lname=%s,age=%d,sex=%s,income=%d" % 
                 (fname, lname, age, sex, income ))
    except:
       print ("Error: unable to fetch data")
    
    # 关闭数据库连接
    db.close()
    

     以上脚本执行结果如下:

    fname=Mac, lname=Mohan, age=20, sex=M, income=2000
    

    数据库更新操作

    更新操作用于更新数据表的的数据,以下实例将 TESTDB表中的 SEX 字段全部修改为 'M',AGE 字段递增1:

    #!/usr/bin/python3
    
    import pymysql
    
    # 打开数据库连接
    db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
    
    # 使用cursor()方法获取操作游标 
    cursor = db.cursor()
    
    # SQL 更新语句
    sql = "UPDATE EMPLOYEE SET AGE = AGE + 1
                              WHERE SEX = '%c'" % ('M')
    try:
       # 执行SQL语句
       cursor.execute(sql)
       # 提交到数据库执行
       db.commit()
    except:
       # 发生错误时回滚
       db.rollback()
    
    # 关闭数据库连接
    db.close()
    

    删除操作

    删除操作用于删除数据表中的数据,以下实例演示了删除数据表 EMPLOYEE 中 AGE 大于 20 的所有数据:

    #!/usr/bin/python3
    
    import pymysql
    
    # 打开数据库连接
    db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
    
    # 使用cursor()方法获取操作游标 
    cursor = db.cursor()
    
    # SQL 删除语句
    sql = "DELETE FROM EMPLOYEE WHERE AGE > '%d'" % (20)
    try:
       # 执行SQL语句
       cursor.execute(sql)
       # 提交修改
       db.commit()
    except:
       # 发生错误时回滚
       db.rollback()
    
    # 关闭连接
    db.close()
    

    执行事务

    事务机制可以确保数据一致性。

    事务应该具有4个属性:原子性、一致性、隔离性、持久性。这四个属性通常称为ACID特性。

    • 原子性(atomicity)。一个事务是一个不可分割的工作单位,事务中包括的诸操作要么都做,要么都不做。
    • 一致性(consistency)。事务必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。一致性与原子性是密切相关的。
    • 隔离性(isolation)。一个事务的执行不能被其他事务干扰。即一个事务内部的操作及使用的数据对并发的其他事务是隔离的,并发执行的各个事务之间不能互相干扰。
    • 持久性(durability)。持续性也称永久性(permanence),指一个事务一旦提交,它对数据库中数据的改变就应该是永久性的。接下来的其他操作或故障不应该对其有任何影响。

    Python DB API 2.0 的事务提供了两个方法 commit 或 rollback。

    实例

    # SQL删除记录语句
    sql = "DELETE FROM EMPLOYEE WHERE AGE > '%d'" % (20)
    try:
       # 执行SQL语句
       cursor.execute(sql)
       # 向数据库提交
       db.commit()
    except:
       # 发生错误时回滚
       db.rollback()
    

    对于支持事务的数据库, 在Python数据库编程中,当游标建立之时,就自动开始了一个隐形的数据库事务。

    commit()方法游标的所有更新操作,rollback()方法回滚当前游标的所有操作。每一个方法都开始了一个新的事务。

     
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/hjc4025/p/6952728.html
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