教你如何用Python连接MySQL,增删改查

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS PostgreSQL,高可用系列 2核4GB
云数据库 RDS MySQL,高可用系列 2核4GB
简介: 教你如何用Python连接MySQL,增删改查

1. MySQL数据库的下载


官网:https://www.mysql.com/


434660e7c7b34cd1873d737106bec947.png

d76a9c1df3d94b339e3be6167e13400c.png


2. MySQL安装


2.1 安装.NET4


安装包: NDP452-KB2901907-x86-x64-AllOS-ENU.exe

36593dec3856420086591637bab2fdd3.png


bc740bda42cc4316ae6c82538fe1fb1f.png


3. PyMySQL模块安装

3.1 操作MySQL数据库
PyMySQL 是在 Python3.x 版本中用于连接 MySQL 服务器的一个库,Python2中则使用mysqldb
3.2 搭建PyMySQL环境
在使用 PyMySQL 之前,我们需要确保 PyMySQL 已安装,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 PyMySQL

9ec077c007c64ff58ad13e23b9e35b3a.png


如果使用命令无法安装,需要下载PyMySQL-1.0.2-py3-none-any.whl 文件(最新),进行安装。
(1) 进入python官网https://www.python.org 点击菜单PyPI ,如下图:

74bd35ab686d479ba121269057823278.png


(2) 输入pymsql,进行搜索。如下图所示:


e38fbd0fe0b84791ae9a9680a50c4403.png

d99143da8a04416bbf94b8e09d50ff24.png


(3)点击下载


PyMySQL-1.0.2-py3-none-any.whl


364e0290460247a1bf97703f093197db.png


(4)windows+R打开doc窗口,进入PyMySQL-0.9.3-py2.py3-none-any.whl文件所在目录,

##卸载
pip uninstall pymysql
##执行如命令进行安装
pip install PyMySQL-0.9.3-py2.py3-none-any.whl


4. 创建数据库表


在Python程序中,可以使用execute()在数据库中创建一个新表。
下面的实例代码演示了在PyMySQL数据库中创建新表student的过程。


4.1 创建数据库


27fe1480b5664ebf8428ff5b4e59fbfa.png


Python 三引号
Python 中三引号可以将复杂的字符串进行赋值。
Python 三引号允许一个字符串跨多行,字符串中可以包含换行符、制表符以及其他特殊字符。
三引号的语法是一对连续的单引号或者双引号(通常都是成对的用)。
#导入pymysql
import pymysql
#创建连接
con=pymysql.connect(host='localhost',user='root',password='root',database='python_db',port=3306)
#创建游标对象
cur=con.cursor()
#编写创建表的sql
sql="""
    create table t_student(
     sno int primary key auto_increment,
     sname varchar(30) not null,
     age int(2),
     score float(3,1)
    )
"""
try:
    # 执行创建表的sql
    cur.execute(sql)
    print('创建表成功')
except Exception as e:
    print(e)
    print('创建表失败')
finally:
    #关闭连接
    con.close()


4.2 插入单条数据


#导入模块
import pymysql
#创建连接
con=pymysql.connect(host='localhost',password='root',user='root',port=3306,database='python_db')
#创建游标对象
cur=con.cursor()
#编写插入数据的sql
sql='insert into t_student(sname,age,score) values(%s,%s,%s)'
try:
    # 执行sql
    cur.execute(sql, ('小强', 18, 99.9))
    #提交事务
    con.commit()
    print('插入成功')
except Exception as e:
    print(e)
    con.rollback()
    print('插入失败')
finally:
    #关闭连接
    con.close()

4.3 插入多条数据

#导入模块
import pymysql
#创建连接
con=pymysql.connect(host='localhost',password='root',user='root',port=3306,database='python_db')
#创建游标对象
cur=con.cursor()
#编写插入数据的sql
sql='insert into t_student(sname,age,score) values(%s,%s,%s)'
try:
    # 执行sql
    cur.executemany(sql,[('小明',19,99.8),('小红',18,99.9),('晓丽',18,99.8),('小花',19,99.6)])
    #提交事务
    con.commit()
    print('插入成功')
except Exception as e:
    print(e)
    con.rollback()
    print('插入失败')
finally:
    #关闭连接
    con.close()

5. 数据库查询


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。

5.1 查询单条数据

#导入pymysql
import pymysql
#创建连接
con=pymysql.connect(host='localhost',database='python_db',user='root',password='root',port=3306)
#创建游标对象
cur=con.cursor()
#编写查询的sql
sql='select * from t_student where age=18'
#执行sql
try:
    cur.execute(sql)
    #处理结果集
    students=cur.fetchall()
    for student in students:
        sno=student[0]
        sname=student[1]
        age=student[2]
        score=student[3]
        print('sno:',sno,'sname:',sname,'age:',age,'score:',score)
except Exception as e:
    print(e)
    print('查询所有数据失败')
finally:
    #关闭连接
    con.close()


5.2 查询多条数据

#导入pymysql
import pymysql
#创建连接
con=pymysql.connect(host='localhost',database='python_db',user='root',password='root',port=3306)
#创建游标对象
cur=con.cursor()
#编写查询的sql
sql='select * from t_student where age=18'
#执行sql
try:
    cur.execute(sql)
    #处理结果集
    students=cur.fetchall()
    for student in students:
        sno=student[0]
        sname=student[1]
        age=student[2]
        score=student[3]
        print('sno:',sno,'sname:',sname,'age:',age,'score:',score)
except Exception as e:
    print(e)
    print('查询所有数据失败')
finally:
    #关闭连接
    con.close()


6. 数据库修改及删除


6.1 修改数据


#导入模块
import pymysql
#创建连接
con=pymysql.connect(host='127.0.0.1',database='python_db',user='root',password='root',port=3306)
#创建游标对象
cur=con.cursor()
#编写修改的sql
sql='update t_student set sname=%s where sno=%s'
#执行sql语句
try:
    cur.execute(sql,('张三丰',1))
    con.commit()
    print('修改成功')
except Exception as e:
    print(e)
    con.rollback()
    print('修改失败')
finally:
    #关闭连接
    con.close()


6.2 删除数据


#导入模块
import pymysql
#创建连接
con=pymysql.connect(host='127.0.0.1',database='python_db',user='root',password='root',port=3306)
#创建游标对象
cur=con.cursor()
#编写删除的sql
sql='delete from t_student where sname=%s'
#执行sql语句
try:
    cur.execute(sql,('张三丰'))
    con.commit()
    print('删除成功')
except Exception as e:
    print(e)
    con.rollback()
    print('删除失败')
finally:
    #关闭连接
    con.close()


相关实践学习
每个IT人都想学的“Web应用上云经典架构”实战
本实验从Web应用上云这个最基本的、最普遍的需求出发,帮助IT从业者们通过“阿里云Web应用上云解决方案”,了解一个企业级Web应用上云的常见架构,了解如何构建一个高可用、可扩展的企业级应用架构。
MySQL数据库入门学习
本课程通过最流行的开源数据库MySQL带你了解数据库的世界。   相关的阿里云产品:云数据库RDS MySQL 版 阿里云关系型数据库RDS(Relational Database Service)是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务,提供容灾、备份、恢复、迁移等方面的全套解决方案,彻底解决数据库运维的烦恼。 了解产品详情: https://www.aliyun.com/product/rds/mysql 
目录
相关文章
|
1月前
|
SQL Java 关系型数据库
Java连接MySQL数据库环境设置指南
请注意,在实际部署时应该避免将敏感信息(如用户名和密码)硬编码在源码文件里面;应该使用配置文件或者环境变量等更为安全可靠地方式管理这些信息。此外,在处理大量数据时考虑使用PreparedStatement而不是Statement可以提高性能并防止SQL注入攻击;同时也要注意正确处理异常情况,并且确保所有打开过得资源都被正确关闭释放掉以防止内存泄漏等问题发生。
82 13
|
1月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
MySQL数据库连接过多(Too many connections)错误处理策略
综上所述,“Too many connections”错误处理策略涉及从具体参数配置到代码层面再到系统与架构设计全方位考量与改进。每项措施都需根据具体环境进行定制化调整,并且在执行任何变更前建议先行测试评估可能带来影响。
607 11
|
1月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
排除通过IP访问MySQL时出现的连接错误问题
以上步骤涵盖了大多数遇到远程连接 MySQL 数据库时出现故障情形下所需采取措施,在执行每个步骤后都应该重新尝试建立链接以验证是否已经解决问题,在多数情形下按照以上顺序执行将能够有效地排除并修复大多数基本链接相关故障。
210 3
|
1月前
|
SQL 监控 关系型数据库
查寻MySQL或SQL Server的连接数,并配置超时时间和最大连接量
以上步骤提供了直观、实用且易于理解且执行的指导方针来监管和优化数据库服务器配置。务必记得,在做任何重要变更前备份相关配置文件,并确保理解每个参数对系统性能可能产生影响后再做出调节。
261 11
|
2月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
修复.net Framework4.x连接MYSQL时遇到utf8mb3字符集不支持错误方案。
通过上述步骤大多数情况下能够解决由于UTF-encoding相关错误所带来影响,在实施过程当中要注意备份重要信息以防止意外发生造成无法挽回损失,并且逐一排查确认具体原因以采取针对性措施解除障碍。
173 12
|
1月前
|
缓存 关系型数据库 BI
使用MYSQL Report分析数据库性能(下)
使用MYSQL Report分析数据库性能
79 3
|
1月前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
自建数据库如何迁移至RDS MySQL实例
数据库迁移是一项复杂且耗时的工程,需考虑数据安全、完整性及业务中断影响。使用阿里云数据传输服务DTS,可快速、平滑完成迁移任务,将应用停机时间降至分钟级。您还可通过全量备份自建数据库并恢复至RDS MySQL实例,实现间接迁移上云。
|
2月前
|
存储 运维 关系型数据库
从MySQL到云数据库,数据库迁移真的有必要吗?
本文探讨了企业在业务增长背景下,是否应从 MySQL 迁移至云数据库的决策问题。分析了 MySQL 的优势与瓶颈,对比了云数据库在存储计算分离、自动化运维、多负载支持等方面的优势,并提出判断迁移必要性的五个关键问题及实施路径,帮助企业理性决策并落地迁移方案。
|
1月前
|
关系型数据库 MySQL 分布式数据库
阿里云PolarDB云原生数据库收费价格:MySQL和PostgreSQL详细介绍
阿里云PolarDB兼容MySQL、PostgreSQL及Oracle语法,支持集中式与分布式架构。标准版2核4G年费1116元起,企业版最高性能达4核16G,支持HTAP与多级高可用,广泛应用于金融、政务、互联网等领域,TCO成本降低50%。
|
1月前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
阿里云数据库RDS费用价格:MySQL、SQL Server、PostgreSQL和MariaDB引擎收费标准
阿里云RDS数据库支持MySQL、SQL Server、PostgreSQL、MariaDB,多种引擎优惠上线!MySQL倚天版88元/年,SQL Server 2核4G仅299元/年,PostgreSQL 227元/年起。高可用、可弹性伸缩,安全稳定。详情见官网活动页。

推荐镜像

更多