【Python之路Day12】网络篇之Python操作MySQL

pymysql是Python中操作MySQL的模块，使用方法和MySQLDB几乎一样。

1. 执行SQL语句

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# Author: DBQ(Du Baoqiang)

import pymysql   #导入模块

#创建连接
conn = pymysql.connect(
    host='172.16.30.162',   #主机IP
    port=3306,              #端口
    user='tom',             #连接数据库用户
    password='tom123',      #连接密码
    db='db1'                #连接的数据库名称
)

#创建游标
cursor = conn.cursor()

#执行SQL,并返回受影响的行数
effect_row = cursor.execute("UPDATE tb1 SET host='1.1.1.1'")


# 执行SQL，并返回受影响行数
#effect_row = cursor.execute("UPDATE tb1 SET host='1.1.1.2' WHERE id > %s",(1,))

# 执行SQL，并返回受影响行数
#effect_row = cursor.executemany("INSERT INTO tb1(host) VALUES(%s),(%s)", [("1.1.1.11",1),("1.1.1.11",1)])

print(effect_row)
# 提交，不然无法保存新建或者修改的数据
conn.commit()

# 关闭游标
cursor.close()

# 关闭连接
conn.close()

2 获取查询数据

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# Author: DBQ(Du Baoqiang)

import pymysql   #导入模块

#创建连接
conn = pymysql.connect(
    host='172.16.30.162',   #主机IP
    port=3306,              #端口
    user='tom',             #连接数据库用户
    password='tom123',      #连接密码
    db='db1'                #连接的数据库名称
)

# #创建游标
cursor = conn.cursor()

cursor.execute("SELECT * FROM tb1")

#获取第一行数据
row_1 = cursor.fetchone()

#获取前N行数据
row_2 = cursor.fetchmany(3)

#获取所有数据
row_3 = cursor.fetchall()

conn.commit()
cursor.close()
conn.close()

print(row_1)    #游标的位置会变的，获取了第一行之后，游标就到第二行位置了
print(row_2)   #因此打印前三行的时候，是打印的2，3，4
print(row_3)   #同理，打印所有的，实际上是当前游标到最后的位置


#代码执行结果：
(1, '1.1.1.1')
((2, '1.1.1.2'), (3, '1.1.1.2'), (4, '1.1.1.11'))
((5, '3'), (6, '1.1.1.11'), (7, '3'), (8, '1.1.1.11'), (9, '1'), (10, '1.1.1.11'), (11, '1'), (12, '1.1.1.30'), (13, '1.1.1.30'))

3、fetch数据类型

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

import pymysql   #导入模块

#创建连接
conn = pymysql.connect(
    host='172.16.30.162',   #主机IP
    port=3306,              #端口
    user='tom',             #连接数据库用户
    password='tom123',      #连接密码
    db='db1'                #连接的数据库名称
)

# #创建游标, 并设置为字典类型
cursor = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)

cursor.execute("select * from tb1")

result = cursor.fetchone()

print(result)

conn.commit()
cursor.close()
conn.close()


#执行结果：
{'host': '1.1.1.1', 'id': 1}

SQLAlchemy

SQLAlchemy是Python编程语言下的一款ORM框架，该框架建立在数据库API之上，使用关系对象映射来操作数据库。简而言之，就是将对象转换为SQL语句，然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。

SQLAlchemy本身无法操作数据库，其必须以pymysql等第三方插件。

Dialect用于和数据API交互，根据配置文件的不同调用不同的数据库API，从而实现对数据库的操作，如下代码：

二. ORM功能的使用

1. 创建表

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-


from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer,String, ForeignKey,UniqueConstraint,Index
from sqlalchemy.orm import sessionmaker,relationships
from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine("mysql+pymysql://tom:tom123@172.16.30.162:3306/db1",max_overflow=5)

Base = declarative_base()

#创建一个单表
class Users(Base):
    '''
    一定要继承Base
    '''
    __tablename__ = 'users'  #表名为users
    id = Column(Integer,primary_key=True)  #id列, 整数数据类型, 主键
    name = Column(String(32))    #name列, 字符串类型, 长度32
    extra = Column(String(20))   #extra列,字符串类型,长度20

    __table_args__ = (
        UniqueConstraint('id','name',name='unx_id_name'),
        Index('ix_id_name','name','extra')
    )

#一对多
class Favor(Base):
    __tablename__ = 'favor'
    nid = Column(Integer,primary_key=True)
    caption = Column(String(50),default='red',unique=True)

class Person(Base):
    '''
    通过外键关联favor表的nid实现一对多
    '''
    __tablename__ = 'person'
    nid = Column(Integer,primary_key=True)
    name = Column(String(32),index=True,nullable=True)
    favor_id = Column(Integer, ForeignKey('favor.nid'))   #外键,关联favor表的nid


#多对多
class Group(Base):
    __tablename__ = 'group'
    id = Column(Integer,primary_key=True)
    name = Column(String(64),unique=True,nullable=True)
    port = Column(Integer,default=22)

class Server(Base):
    __tablename__ = 'server'
    id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
    hostname = Column(String(64),unique=True,nullable=False)

class ServerToGroup(Base):
    '''
    servertogroup这个表存放上述两个表的对应关系,可以多对多
    '''
    __tablename__ = 'servertogroup'
    nid = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
    server_id = Column(Integer,ForeignKey('server.id'))
    group_id = Column(Integer,ForeignKey('group.id'))

def init_db():
    Base.metadata.create_all(engine)

def drop_db():
    Base.metadata.drop_all(engine)

#init_db()   #创建所有表
#drop_db()    #删除所有表

2  操作表

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-


from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer,String, ForeignKey,UniqueConstraint,Index
from sqlalchemy.orm import sessionmaker,relationships
from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine("mysql+pymysql://tom:tom123@172.16.30.162:3306/db1",max_overflow=5)

Base = declarative_base()


#创建一个单表
class Users(Base):
    '''
    一定要继承Base
    '''
    __tablename__ = 'users'  #表名为users
    id = Column(Integer,primary_key=True)  #id列, 整数数据类型, 主键
    name = Column(String(32))    #name列, 字符串类型, 长度32
    extra = Column(String(20))   #extra列,字符串类型,长度20

    __table_args__ = (
        UniqueConstraint('id','name',name='unx_id_name'),
        Index('ix_id_name','name','extra')
    )

    def __repr__(self):
        return "%s-%s"%(self.id, self.name)


#一对多
class Favor(Base):
    __tablename__ = 'favor'
    nid = Column(Integer,primary_key=True)
    caption = Column(String(50),default='red',unique=True)

    def __repr__(self):
        return "%s-%s" %(self.nid, self.caption)

class Person(Base):
    '''
    通过外键关联favor表的nid实现一对多
    '''
    __tablename__ = 'person'
    nid = Column(Integer,primary_key=True)
    name = Column(String(32),index=True,nullable=True)
    favor_id = Column(Integer, ForeignKey('favor.nid'))   #外键,关联favor表的nid
    #与生成表结构无关, 仅用于查询方便
    #favor = relationships('Favor',backref = 'pers')

#多对多
class Group(Base):
    __tablename__ = 'group'
    id = Column(Integer,primary_key=True)
    name = Column(String(64),unique=True,nullable=True)
    port = Column(Integer,default=22)
    #group = relationships('Group',secondary=ServerToGroup,backref='host_list')

class Server(Base):
    __tablename__ = 'server'
    id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
    hostname = Column(String(64),unique=True,nullable=False)


class ServerToGroup(Base):
    '''
    servertogroup这个表存放上述两个表的对应关系,可以多对多
    '''
    __tablename__ = 'servertogroup'
    nid = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
    server_id = Column(Integer,ForeignKey('server.id'))
    group_id = Column(Integer,ForeignKey('group.id'))
    #group = relationships('Group',backref='s2g')
    #server = relationships('Server',backref='s2g')

def init_db():
    Base.metadata.create_all(engine)

def drop_db():
    Base.metadata.drop_all(engine)

Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

表结构+连接数据库

3 增

obj = Users(name='Tom',extra='mouse')
session.add(obj)
session.add_all([
    Users(name='Jerry',extra='Cat'),
    Users(name='Sam',extra='Human')
])

session.commit()

删

session.query(Users).filter(Users.id > 4).delete()   #删除id>4的用户
session.commit()

改

session.query(Users).filter(Users.id > 3).update({"name":"sb"})   #先将id>3的用户名字改为sb
session.query(Users).filter(Users.id > 3).update({Users.name:Users.name + '123'},synchronize_session = False)  #而后在sb后拼接一个123

session.query(Users).filter(Users.id > 3).update({"id": Users.id+1},synchronize_session = "evaluate")  #最后把大于3的id号+1

session.commit()

查

res = session.query(Users).all()  #返回一个列表
print(res)
res1 = session.query(Users.name, Users.extra).all()  #返回一个列表,中包含元组
print(res1)
res2 = session.query(Users).filter_by(name='Jerry').all()  #返回一个列表
print(res2)
res3 = session.query(Users).filter_by(name='Jerry').first()
print(res3)
session.commit()

其他

#条件
ret = session.query(Users).filter_by(name='Jerry').all()
ret = session.query(Users).filter(Users.id > 1, Users.name == 'Tom').all()  #并
ret = session.query(Users).filter(Users.id.between(1, 3), Users.name == 'Sam').all()   #id在1-3之间,并且名字是Sam
ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_([1,3,4])).all()    #id在1,3,4里的
ret = session.query(Users).filter(~Users.id.in_([1,3,4])).all()   #取反
ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_(session.query(Users.id).filter_by(name='Sam'))).all()  #子查询

from sqlalchemy import and_, or_

ret = session.query(Users).filter(and_(Users.id > 3, Users.name == 'Tom')).all()  #并
ret = session.query(Users).filter(or_(Users.id < 2, Users.name == 'Tom')).all()  #或
ret = session.query(Users).filter(
    or_(
        Users.id < 2,
        and_(Users.name == 'Sam', Users.id > 3),
        Users.extra != ""
    )).all()     #id<2 或者  用户名是Sam并大于3的


# 通配符
ret = session.query(Users).filter(Users.name.like('J%')).all()     #J开头后续任意字符
ret = session.query(Users).filter(~Users.name.like('J%')).all()    #取反


# 限制
ret = session.query(Users)[0:5]    #显示多少个值,个人感觉有点类似于列表的切片一样

# 排序
ret = session.query(Users).order_by(Users.id.desc()).all()   #降序
ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc(), Users.id.asc()).all()  #升序



# 分组
from sqlalchemy.sql import func

ret = session.query(Users).group_by(Users.extra).all()

ret = session.query(
    func.max(Users.id),
    func.sum(Users.id),
    func.min(Users.id)).group_by(Users.name).all()
#结果:[(2, Decimal('2'), 2), (3, Decimal('3'), 3), (5, Decimal('5'), 5), (1, Decimal('1'), 1)]

ret = session.query(
    func.max(Users.id),
    func.sum(Users.id),
    func.min(Users.id)).group_by(Users.name).having(func.min(Users.id) >2).all()   #添加条件最小id大于2


# 连表

ret = session.query(Users, Favor).filter(Users.id == Favor.nid).all()   #连表查询, 条件 usersid 等于 Favor.nid
ret = session.query(Person).join(Favor).all()    #左连接, 如果要用右连接,可以把两个表的位置换下
#
ret = session.query(Person).join(Favor, isouter=True).all()


# 组合
q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2)
q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2)
ret = q1.union(q2).all()

q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2)
q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2)
ret = q1.union_all(q2).all()


print(ret)
session.commit()