进阶——python——数据库处理之MySQL

本文涉及的产品
RDS MySQL DuckDB 分析主实例,集群系列 4核8GB
RDS DuckDB + QuickBI 企业套餐,8核32GB + QuickBI 专业版
RDS MySQL DuckDB 分析主实例,基础系列 4核8GB
简介: 进阶——python——数据库处理之MySQL

简介

MySQL 是目前使用最广泛的数据库之一,它有着良好的性能,能够跨平台,支持分布式,能够承受高并发。如果还没有安装 MySQL,下载地址:https://dev.mysql.com/downloads/mysql/5.7.html,安装参考:https://jingyan.baidu.com/article/fc07f989b298ca12ffe519b6.html

Python 大致有如下 5 种方式操作 MySQL。

  • MySQL-python

MySQL-python 也称 MySQLdb,基于 C 库开发,曾经是一个十分流行的 MySQL 驱动,具有出色的性能,但其早已停更,仅支持 Python2,不支持 Python3,现在基本不推荐使用了,取而代之的是它的衍生版。

  • mysqlclient

MySQLdb 的 Fork 版本,完全兼容 MySQLdb,支持 Python3,它是 Django ORM 的依赖工具,如果你喜欢用原生 SQL 操作数据库,那么推荐使用它。

  • PyMySQL

PyMySQL 采用纯 Python 开发,兼容 MySQLdb,性能不如 MySQLdb,安装方便,支持 Python3。

  • peewee

peewee 是一个流行的 ORM 框架,实现了对象与数据库表的映射,兼容多种数据库,我们无需知道原生 SQL,只要了解面向对象的思想就可以简单、快速的操作相应数据库,支持 Python3。

  • SQLAlchemy

SQLAlchemy 是一个 ORM 框架,同时也支持原生 SQL,支持 Python3,它类似于 Java 的 Hibernate 框架。

实际操作

因为 MySQLdb 不支持 Python3,这里我们只介绍其中后 4 中方式的使用,先使用如下建表语句创建一张简单的数据库表。

CREATE TABLE student (
  id int(10) AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  name varchar(255) NOT NULL,
  age int(10) NOT NULL
);

mysqlclient

执行 pip install mysqlclient 进行安装,看一下具体操作。

新增

import MySQLdb
connect = MySQLdb.connect(
     # 主机
     host='localhost',
     # 端口号
     port=3306,
     # 用户名
     user='root',
     # 密码
     passwd='root',
     # 数据库名称
     db='test',
     # 指定字符的编、解码格式
     use_unicode=True,
     charset='utf8')
# 先获取游标,再进行相应 SQL 操作
cursor = connect .cursor()
# 执行新增 SQL
sql = 'insert into student (name, age) values(%s,%s);'
data = [
    ('张三', '22'),
    ('李四', '23')
]
cursor.executemany(sql, data)
# 提交
connect.commit()
# 关闭
cursor.close()
connect.close()

查询

import MySQLdb
connect = MySQLdb.connect(
     host='localhost',
     port=3306,
     user='root',
     passwd='root',
     db='test',
     use_unicode=True,
     charset='utf8')
cursor = connect.cursor()
cursor.execute('SELECT * FROM student')
print(cursor.fetchall())
cursor.close()
connect.close()

cursor 查看方法

  • fetchone() 获取结果集的下一行
  • fetchmany(size) 获取结果集的下几行务
  • fetchall() 获取结果集中剩下的所有行

修改

import MySQLdb
connect = MySQLdb.connect(
     host='localhost',
     port=3306,
     user='root',
     passwd='root',
     db='test',
     use_unicode=True,
     charset='utf8')
cursor = connect.cursor()
cursor.execute("UPDATE student SET name='张四' WHERE id = 1")
connect.commit()
cursor.close()
connect.close()

删除

import MySQLdb
connect = MySQLdb.connect(
     host='localhost',
     port=3306,
     user='root',
     passwd='root',
     db='test',
     use_unicode=True,
     charset='utf8')
cursor = connect.cursor()
cursor.execute("DELETE FROM student WHERE id = 1")
connect.commit()
cursor.close()
connect.close()

PyMySQL

执行 pip install pymysql 进行安装,使用方式与 mysqlclient 基本类似。

import pymysql
connect = pymysql.connect(
    host='localhost',
    port=3306,
    user='root',
    password='root',
    database='test',
    charset='utf8'
)
cursor = connect.cursor()
sql = 'insert into student (name, age) values(%s,%s);'
data = [
    ('张三', '22'),
    ('李四', '23')
]
cursor.executemany(sql, data)
connect.commit()
cursor.execute('SELECT * FROM student')
print(cursor.fetchall())
cursor.close()
connect.close()

peewee

执行 pip install peewee 进行安装,看一下具体操作。

定义映射类

from peewee import *
# 连接数据库
db = MySQLDatabase('test',
                   host='localhost',
                   port=3306,
                   user='root',
                   passwd='root',
                   charset='utf8')
# 映射类
class Teacher(Model):
    id = AutoField(primary_key=True)
    name = CharField()
    age =  IntegerField()
    class Meta:
        database = db
# 创建表
db.create_tables([Teacher])

新增

from peewee import *
db = MySQLDatabase('test',
                   host='localhost',
                   port=3306,
                   user='root',
                   passwd='root',
                   charset='utf8')
class Teacher(Model):
    id = AutoField(primary_key=True)
    name = CharField()
    age =  IntegerField()
    class Meta:
        database = db
t1 = Teacher(name='张三', age=22)
t2 = Teacher(name='李四', age=33)
t3 = Teacher(name='王五', age=33)
t1.save()
t2.save()
t3.save()

查询

from peewee import *
db = MySQLDatabase('test',
                   host='localhost',
                   port=3306,
                   user='root',
                   passwd='root',
                   charset='utf8')
class Teacher(Model):
    id = AutoField(primary_key=True)
    name = CharField()
    age =  IntegerField()
    class Meta:
        database = db
# 查询单条数据
t = Teacher.get(Teacher.id == 1)
print('name:', t.name)
# 查询多条
ts = Teacher.select().where(Teacher.age == 33)
for t in ts:
    print('name:', t.name)

修改

from peewee import *
db = MySQLDatabase('test',
                   host='localhost',
                   port=3306,
                   user='root',
                   passwd='root',
                   charset='utf8')
class Teacher(Model):
    id = AutoField(primary_key=True)
    name = CharField()
    age =  IntegerField()
    class Meta:
        database = db
t = Teacher.update({Teacher.name: '张四'}).where(Teacher.id == 1)
t.execute()

删除

from peewee import *
db = MySQLDatabase('test',
                   host='localhost',
                   port=3306,
                   user='root',
                   passwd='root',
                   charset='utf8')
class Teacher(Model):
    id = AutoField(primary_key=True)
    name = CharField()
    age =  IntegerField()
    class Meta:
        database = db
Teacher.delete().where(Teacher.id == 2).execute()

SQLAlchemy

执行 pip install sqlalchemy 进行安装,看一下具体操作。

定义映射类

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String
engine = create_engine('mysql+mysqldb://root:root@localhost:3306/test?charset=utf8',
                       # 打印执行语句
                       echo=True,
                       # 连接池大小
                       pool_size=10,
                       # 指定时间内回收连接
                       pool_recycle=3600)
# 映射基类
Base = declarative_base()
# 具体映射类
class Teacher(Base):
    # 指定映射表名
    __tablename__ = 'teacher'
    # 映射字段
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(30))
    age = Column(Integer)
# 创建表
Base.metadata.create_all(engine)

新增

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
engine = create_engine('mysql+mysqldb://root:root@localhost:3306/test?charset=utf8',
                       # 打印执行语句
                       echo=True,
                       # 连接池大小
                       pool_size=10,
                       # 指定时间内回收连接
                       pool_recycle=3600)
# 映射基类
Base = declarative_base()
# 具体映射类
class Teacher(Base):
    # 指定映射表名
    __tablename__ = 'teacher'
    # 映射字段
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(30))
    age = Column(Integer)
Session = sessionmaker(bind=engine)
# 创建 Session 类实例
session = Session()
ls = []
t1 = Teacher(name='张三', age=22)
t2 = Teacher(name='李四', age=33)
t3 = Teacher(name='王五', age=33)
ls.append(t1)
ls.append(t2)
ls.append(t3)
session.add_all(ls)
session.commit()
session.close()

查询

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
engine = create_engine('mysql+mysqldb://root:root@localhost:3306/test?charset=utf8',
                       # 打印执行语句
                       echo=True,
                       # 连接池大小
                       pool_size=10,
                       # 指定时间内回收连接
                       pool_recycle=3600)
# 映射基类
Base = declarative_base()
# 具体映射类
class Teacher(Base):
    # 指定映射表名
    __tablename__ = 'teacher'
    # 映射字段
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(30))
    age = Column(Integer)
Session = sessionmaker(bind=engine)
# 创建 Session 类实例
session = Session()
# 查询一条数据,filter 相当于 where 条件
t = session.query(Teacher).filter(Teacher.id==1).one()
print('---', t.name)
# 查询所有数据
ts = session.query(Teacher).filter(Teacher.age==33).all()
for t in ts:
    print('===', t.name)

修改

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
engine = create_engine('mysql+mysqldb://root:root@localhost:3306/test?charset=utf8',
                       # 打印执行语句
                       echo=True,
                       # 连接池大小
                       pool_size=10,
                       # 指定时间内回收连接
                       pool_recycle=3600)
# 映射基类
Base = declarative_base()
# 具体映射类
class Teacher(Base):
    # 指定映射表名
    __tablename__ = 'teacher'
    # 映射字段
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(30))
    age = Column(Integer)
Session = sessionmaker(bind=engine)
# 创建 Session 类实例
session = Session()
t = session.query(Teacher).filter(Teacher.id==1).one()
print('修改前名字-->', t.name)
t.name = '张四'
session.commit()
print('修改后名字-->', t.name)

删除

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
engine = create_engine('mysql+mysqldb://root:root@localhost:3306/test?charset=utf8',
                       # 打印执行语句
                       echo=True,
                       # 连接池大小
                       pool_size=10,
                       # 指定时间内回收连接
                       pool_recycle=3600)
# 映射基类
Base = declarative_base()
# 具体映射类
class Teacher(Base):
    # 指定映射表名
    __tablename__ = 'teacher'
    # 映射字段
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(30))
    age = Column(Integer)
Session = sessionmaker(bind=engine)
# 创建 Session 类实例
session = Session()
t = session.query(Teacher).filter(Teacher.id==1).one()
session.delete(t)
session.commit()


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 
相关文章
|
9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
577 158
|
8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。
975 7
|
9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。
|
9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。
1503 152
|
9月前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
阿里云数据库RDS支持MySQL、SQL Server、PostgreSQL和MariaDB引擎
阿里云数据库RDS支持MySQL、SQL Server、PostgreSQL和MariaDB引擎,提供高性价比、稳定安全的云数据库服务,适用于多种行业与业务场景。
1075 156
|
9月前
|
缓存 监控 关系型数据库
使用MYSQL Report分析数据库性能(中)
使用MYSQL Report分析数据库性能
621 156
|
9月前
|
缓存 监控 关系型数据库
使用MYSQL Report分析数据库性能(上)
最终建议:当前系统是完美的读密集型负载模型,优化重点应放在减少行读取量和提高数据定位效率。通过索引优化、分区策略和内存缓存,预期可降低30%的CPU负载,同时保持100%的缓冲池命中率。建议每百万次查询后刷新统计信息以持续优化
725 161
|
10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。
|
9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。
|
9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