干货!python与MySQL数据库的交互实战

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
云数据库 RDS MySQL,高可用系列 2核4GB
简介: 干货!python与MySQL数据库的交互实战

1


安装pymysql库


  如果你想要使用python操作MySQL数据库,就必须先要安装pymysql库,这个

库的安装很简单,直接使用pip install pymysql;


  假如上面这种方式还是安装不上,就用如下链接找一个合适的安装包,进行安

装,这个就不细说了。https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/


学习本篇文章,最好是先看一篇关于游标cursor讲解的文章,这样会有更好的效果:通过cursor游标讲解,带你初步搞懂python操作mysql数据库




2


使用python连接mysql数据库


1)六个常用的连接参数

  • 参数host:mysql服务器所在的主机的ip;
  • 参数user:用户名
  • 参数password:密码
  • 参数port:连接的mysql主机的端口,默认是3306
  • 参数db:连接的数据库名
  • 参数charset:当读取数据出现中文会乱码的时候,需要我们设置一下编码;我们使用python操作数据库的时候,那么python就相当于是client,我们是用这个client来操作mysql的server服务器,python3默认采用的utf8字符集,我的mysql服务器默认采用latin1字符集,因此mysql中创建的每张表,都是建表的时候加了utf8编码的,因此这里设置的应该就是connection连接器的编码。


2)python连接mysql的语法


import pymysql 
db=pymysql.connect(host='localhost',user='root',password='123456',
                   port=3306,db='spiders',charset=' utf8')


最基本的参数是host,user,password和port,必须要有。剩下两个参数根据你自己的情况决定是否使用。


host指的是mysql服务器安装在哪里,由于我的mysql就是安装在本机上,因此这里可以写localhost,我也可以写成主机名或者主机ip。


db指的是你要操作的是哪一个数据库,在进行数据库连接的时候,最好加上这个参数。


3)一个简单的热身案例


# 导包
import pymysql 
# 使用pymysql连接上mysql数据库服务器,创建了一个数据库对象;
db=pymysql.connect(host='localhost',user='root', password='123456',
                   port=3306, db='huangwei', charset='utf8')
# 开启mysql的游标功能,创建一个游标对象;              
cursor = db.cursor()
# 要执行的SQL语句;
sql = "select * from student"
# 使用游标对象执行SQL语句;
cursor.execute(sql)
# 使用fetchone()方法,获取返回的结果,但是需要用变量保存返回结果;
data = cursor.fetchone()
print(data)
# 断开数据库的连接,释放资源;
db.close()


结果如下:





3


cursor游标对象的一些常用方法


1)cursor用来执行命令的方法


execute(query, args):执行单条sql语句,接收的参数为sql语句本身和使用的参数列表,返回值为受影响的行数;


executemany(query, args):执行单条sql语句,但是重复执行参数列表里的参数,返回值为受影响的行数;


2)cursor用来接收返回值的方法


fetchone():返回一条结果行;


fetchmany(size):接收size条返回结果行。如果size的值大于返回的结果行的数量,则会返回cursor.arraysize条数据;


fetchall():接收全部的返回结果行;




4


创建表(建)


import pymysql 
db=pymysql.connect(host='localhost',user='root', password='123456',
                   port=3306, db='huangwei', charset='utf8')
# 创建一个游标对象;
cursor = db.cursor()
# 建表语句;
sql = """create table person(
        id int auto_increment primary key not null,
        name varchar(10) not null,
        age int not null) charset=utf8"""
# 执行sql语句;
cursor.execute(sql)
# 断开数据库的连接;
db.close()


注意:你在mysql中sql语句怎么写,在这里就怎么写。还有一个细节需要注意的是,在python中,将代码进行多次换行的时候,最好使用“三引号”。




5


查询数据(查)


1)fetchone():一次获取一条记录


import  pymysql
db = pymysql.connect(host='localhost',user='root',db='huangwei',
                     password='123456',port=3306,charset='utf8')
cursor = db.cursor()
cursor.execute('select count(*) from person')
aa = cursor.fetchone()
print(aa)
# 注意这一句一定是在循环之外,不能放到循环里面。
# 想想这是为什么?
cursor.execute('select name,age from person')    
for i in range(aa[0]):
    a,b = cursor.fetchone()
    c = "我的名字叫{},今年{}岁".format(a,b)
    display(c)
db.close()


结果如下:



2)fetchall():一次获取所有记录


import  pymysql
db = pymysql.connect(host='localhost',user='root',db='huangwei',
                     password='123456',port=3306,charset='utf8')
cursor = db.cursor()
cursor.execute('select name,age from person')
aa = cursor.fetchall()
# print(aa)
for a,b in aa:
    c = "我的名字叫{},今年{}岁".format(a,b)
    display(c)
db.close()


结果如下:



注:还有一个fetchmany()方法,用于一次性获取指定条数的记录,请自行下去研究。


3)使用pandas中的read_sql()方法,将提取到的数据直接转化为DataFrame,进行操作


import pymysql 
import pandas as pd
db = pymysql.connect(host='localhost',user='root',db='huangwei',
                     password='123456',port=3306,charset='utf8')
cursor = db.cursor()
df1 = pd.read_sql("select * from student where ssex='男'",db)
display(df1)
df2 = pd.read_sql("select * from student where ssex='女'",db)
display(df2)


结果如下:





6


插入数据(增)


1)一次性插入一条数据


import pymysql
db=pymysql.connect(host='localhost',user='root', password='123456',
                   port=3306, db='huangwei', charset='utf8')
cursor = db.cursor()
# mysql中SQL语句怎么写,这里就怎么写;
name = "猪八戒"
age = 8000
sql = 'insert into person(name,age) values ("猪八戒",8000)'
try:
    cursor.execute(sql)
    db.commit()
    print("插入成功")
except:
    print("插入失败")
    db.rollback()
db.close()


1.1)一次性插入一条数据


import  pymysql
db=pymysql.connect(host='localhost',user='root', password='123456',
                   port=3306, db='huangwei', charset='utf8')
cursor = db.cursor()
# 插入数据
sql = 'insert into person(name,age) values(%s,%s)'
try:
    cursor.execute(sql,('孙悟空',100000))
    db.commit()
    print("插入成功")
except:
    print("插入失败")
    db.rollback()
db.close()


2)一次性插入多条数据


import  pymysql
db=pymysql.connect(host='localhost',user='root', password='123456',
                   port=3306, db='huangwei', charset='utf8')
cursor = db.cursor()
# 插入数据
sql = 'insert into person(name,age) values(%s,%s)'
# 注意:(('牛魔王',9000),('铁扇公主',8000),('玉皇大帝',6000))也可以
# 小括号都可以换为中括号
datas = [('牛魔王',9000),('铁扇公主',8000),('玉皇大帝',6000)]
try:
    cursor.executemany(sql,datas)
    db.commit()
    print("插入成功")
except:
    print("插入失败")
    db.rollback()
db.close()





7


更新数据(改)


import  pymysql
db=pymysql.connect(host='localhost',user='root', password='123456',
                   port=3306, db='huangwei', charset='utf8')
cursor = db.cursor()
# 更新数据
sql = 'update person set age=%s where name=%s'
try:
    cursor.execute(sql,[90000,"玉皇大帝"])
    db.commit()
    print("更新成功")
except:
    print("更新失败")
    db.rollback()
db.close()




8


删除数据(删)


import  pymysql
db=pymysql.connect(host='localhost',user='root', password='123456',
                   port=3306, db='huangwei', charset='utf8')
cursor = db.cursor()
# 删除数据
sql = 'delete from person where age=8000'
try:
    cursor.execute(sql)
    db.commit()
    print("删除成功")
except:
    print("删除失败")
    db.rollback()
db.close()


总结如下:


① pymysql模块是默认开启mysql的事务功能的,因此,进行 "增"、 "删"、"改"的时候,一定要使用db.commit()提交事务,否则就看不见所插入的数据。


② 进行 "增"、"删"、"改"的时候,一定要使用try…except…语句,因为万一没插入成功,其余代码都无法执行。当语句执行不成功,我们就db.rollback()回滚到操作之前的状态;当语句执行成功,我们就db.commit()提交事务。

相关实践学习
如何在云端创建MySQL数据库
开始实验后,系统会自动创建一台自建MySQL的 源数据库 ECS 实例和一台 目标数据库 RDS。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助     相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
相关文章
|
4天前
|
数据采集 机器学习/深度学习 人工智能
Python编程入门:从零基础到实战应用
【9月更文挑战第15天】本文将引导读者从零开始学习Python编程,通过简单易懂的语言和实例,帮助初学者掌握Python的基本语法和常用库,最终实现一个简单的实战项目。文章结构清晰,分为基础知识、进阶技巧和实战应用三个部分,逐步深入,让读者在学习过程中不断积累经验,提高编程能力。
|
5天前
|
消息中间件 关系型数据库 数据库
Python实时监测数据库表数据变化的方法
在实现时,需要考虑到应用的实时性需求、数据库性能影响以及网络延迟等因素,选择最适合的方法。每种方法都有其适用场景和限制,理解这些方法的原理和应用,将帮助开发者在实际项目中做出最合适的技术选择。
43 17
|
2天前
|
数据处理 开发者 Python
探索Python中的异步编程:从基础到实战
【9月更文挑战第17天】在Python的世界里,"异步"这个词如同一扇窗,透过它,我们可以窥见程序运行效率的无限可能。本文将带领读者走进Python的异步编程领域,从理解其核心概念出发,逐步深入到实际应用中。我们将通过具体代码示例,展现异步IO的力量,以及如何利用这一机制优化我们的应用程序。文章旨在为初学者和有一定经验的开发者提供清晰的学习路径,帮助他们解锁Python异步编程的潜力,实现更高效、更响应的程序设计。
|
7天前
|
数据采集 网络协议 API
HTTP协议大揭秘!Python requests库实战,让网络请求变得简单高效
【9月更文挑战第13天】在数字化时代,互联网成为信息传输的核心平台,HTTP协议作为基石,定义了客户端与服务器间的数据传输规则。直接处理HTTP请求复杂繁琐,但Python的`requests`库提供了一个简洁强大的接口,简化了这一过程。HTTP协议采用请求与响应模式,无状态且结构化设计,使其能灵活处理各种数据交换。
35 8
|
1天前
|
数据采集 API 开发者
🚀告别网络爬虫小白!urllib与requests联手,Python网络请求实战全攻略
在网络的广阔世界里,Python凭借其简洁的语法和强大的库支持,成为开发网络爬虫的首选语言。本文将通过实战案例,带你探索urllib和requests两大神器的魅力。urllib作为Python内置库,虽API稍显繁琐,但有助于理解HTTP请求本质;requests则简化了请求流程,使开发者更专注于业务逻辑。从基本的网页内容抓取到处理Cookies与Session,我们将逐一剖析,助你从爬虫新手成长为高手。
13 1
|
7天前
|
监控 安全 Java
文件操作不再难!Python系统编程实战,带你轻松驾驭文件系统与I/O
【9月更文挑战第13天】在Python系统编程中,文件操作与I/O管理至关重要。本文通过五个实战案例分享最佳实践:高效遍历文件系统、优雅处理文件读写、利用缓冲机制优化性能、并行处理文件加速任务以及异常处理确保程序稳健。使用pathlib、上下文管理器及concurrent.futures等工具,助你轻松掌握Python文件系统与I/O操作,提升编程效率和项目质量。 示例代码展示了如何使用pathlib遍历目录、with语句安全读写文件、控制缓冲区大小、并行处理多个文件以及捕获异常保证程序稳定运行。通过这些技巧,你将能够在实际项目中更加高效地管理和操作文件。
25 6
|
8天前
|
大数据 数据挖掘 数据处理
Python数据流转的秘密武器:文件系统操作与高效I/O管理实战
【9月更文挑战第12天】在大数据时代,Python凭借其丰富的库和简洁的语法,成为数据处理的首选工具。本文通过实战案例,介绍如何利用Python的`pathlib`模块遍历复杂文件系统,以及通过高效I/O管理(如使用`with`语句和多线程)提升文本文件处理性能。通过这些技巧,你可以轻松从大量分散的文本文件中提取关键信息并整合成新的数据集,从而更好地支持数据分析工作。掌握这些技术,将助你在数据处理领域游刃有余。
17 4
|
1天前
|
数据挖掘 Python
🚀告别繁琐!Python I/O管理实战,文件读写效率飙升的秘密
在日常编程中,高效的文件I/O管理对提升程序性能至关重要。Python通过内置的`open`函数及丰富的库简化了文件读写操作。本文从基本的文件读写入手,介绍了使用`with`语句自动管理文件、批量读写以减少I/O次数、调整缓冲区大小、选择合适编码格式以及利用第三方库(如pandas和numpy)等技巧,帮助你显著提升文件处理效率,让编程工作更加高效便捷。
11 0
|
2天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 存储
Python编程入门:从基础到实战
【9月更文挑战第17天】本文将带你进入Python的世界,从最基础的语法开始,逐步深入到实战项目。我们将一起探索Python的强大功能和灵活性,以及如何利用它解决实际问题。无论你是编程新手,还是有一定经验的开发者,都能在这篇文章中找到有价值的内容。让我们一起开启Python的学习之旅吧!
|
2天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
Python操作pymysql数据库的流程与技巧
在现代软件开发中,Python作为一门高效且易于学习的编程语言,广泛应用于各种场景,其中包括数据库操作。**PyMySQL** 是一个流行的Python数据库接口,用于连接和操作MySQL数据库。它提供了一种简便的方法来执行SQL语句、处理数据和管理数据库事务。以下是使用PyMySQL操作MySQL数据库的流程与技巧,旨在为开发者提供一个清晰、实用的指南。
7 0