python连接mysql数据库数据

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
RDS MySQL Serverless 高可用系列,价值2615元额度,1个月
云数据库 RDS PostgreSQL,高可用系列 2核4GB
简介: python连接mysql数据库数据

使用python连接mysql数据库数据,有以下两种读取数据的方式推荐。
一种是通过游标,及fetch系列方法进行操作,另一种是通过pandas的read_sql()进行读取并操作。各种方法各有优劣,可根据具体情形,择优选择使用。
在这里插入图片描述


示例如下:

fetchone/fetchmany/fetchall

获取一条、多条、全部条。

import pymysql

# 数据库相关信息
dbHost = 'xxxxxxx'
dbUser = 'xxx'
dbPassword = '******'
dbName = 'xxx'
dbCharset = 'utf8'
conn = pymysql.connect(host=dbHost, port=3306, user=dbUser, password=dbPassword, db=dbName, charset=dbCharset)


# 获取游标对象
cs = conn.cursor()

# 通过游标对象,执行sql语句,返回值为受影响记录的行数
r = cs.execute('select * from goods')

# 获取一条数据
print(cs.fetchone())  # 第一条数据
print("==============================================")
# 再次执行会获取第二条数据
print(cs.fetchone())  # 第二条数据

# 获取多条数据
print(cs.fetchmany(3))  # 指定条数

# 获取全部数据
print(cs.fetchall())
# 再次执行,获取到的将是一个空元组,因为上边的fetchall已经取完了(游标可以理解为对获取位置的标记)
print(cs.fetchall())  # 当获取完毕,再查询数据返回为()

# 获取结束后,要有始有终,关闭游标和数据库连接
# 关闭游标
cs.close()
# 关闭连接
conn.close()

pandas.read_sql()

使用pandas库的read_sql()函数获取数据,将得到一个DataFrame。

import pymysql
import pandas as pd

# 数据库相关信息
dbHost = 'xxxxxxx'
dbUser = 'xxx'
dbPassword = '******'
dbName = 'xxx'
dbCharset = 'utf8'
conn = pymysql.connect(host=dbHost, port=3306, user=dbUser, password=dbPassword, db=dbName, charset=dbCharset)

sql = "select xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
df = pd.read_sql(sql, conn)
print(df)

# 关闭连接
conn.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 关系型数据库 数据库
Python SQLAlchemy模块:从入门到实战的数据库操作指南
免费提供Python+PyCharm编程环境,结合SQLAlchemy ORM框架详解数据库开发。涵盖连接配置、模型定义、CRUD操作、事务控制及Alembic迁移工具,以电商订单系统为例,深入讲解高并发场景下的性能优化与最佳实践,助你高效构建数据驱动应用。
278 7
|
2月前
|
数据采集 关系型数据库 MySQL
python爬取数据存入数据库
Python爬虫结合Scrapy与SQLAlchemy,实现高效数据采集并存入MySQL/PostgreSQL/SQLite。通过ORM映射、连接池优化与批量提交,支持百万级数据高速写入,具备良好的可扩展性与稳定性。
|
2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。
123 13
|
2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。
970 11
|
2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。
337 3
|
2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。
349 11
|
2月前
|
存储 数据库 开发者
Python SQLite模块:轻量级数据库的实战指南
本文深入讲解Python内置sqlite3模块的实战应用,涵盖数据库连接、CRUD操作、事务管理、性能优化及高级特性,结合完整案例,助你快速掌握SQLite在小型项目中的高效使用,是Python开发者必备的轻量级数据库指南。
276 0
|
2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
128 3
|
2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
|
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%。

推荐镜像

更多
下一篇
oss云网关配置