开心档-软件开发入门之Python 操作 MySQL 数据库

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL Serverless,0.5-2RCU 50GB
简介: 本文主要讲解Python 标准数据库接口为 Python DB-API,Python DB-API为开发人员提供了数据库应用编程接口。

Python 操作 MySQL 数据库


Python 标准数据库接口为 Python DB-API,Python DB-API为开发人员提供了数据库应用编程接口。

Python 数据库接口支持非常多的数据库,你可以选择适合你项目的数据库:

GadFly

mSQL

MySQL

PostgreSQL

Microsoft SQL Server 2000

Informix

Interbase

Oracle

Sybase

你可以访问 Python数据库接口及API查看详细的支持数据库列表。

不同的数据库你需要下载不同的DB API模块,例如你需要访问Oracle数据库和Mysql数据,你需要下载Oracle和MySQL数据库模块。

DB-API 是一个规范. 它定义了一系列必须的对象和数据库存取方式, 以便为各种各样的底层数据库系统和多种多样的数据库接口程序提供一致的访问接口 。

Python的DB-API,为大多数的数据库实现了接口,使用它连接各数据库后,就可以用相同的方式操作各数据库。

Python DB-API使用流程:

引入 API 模块。

获取与数据库的连接。

执行SQL语句和存储过程。

关闭数据库连接。



什么是MySQLdb?


MySQLdb 是用于Python链接Mysql数据库的接口,它实现了 Python 数据库 API 规范 V2.0,基于 MySQL C API 上建立的。



如何安装MySQLdb?


为了用DB-API编写MySQL脚本,必须确保已经安装了MySQL。复制以下代码,并执行:

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import MySQLdb

如果执行后的输出结果如下所示,意味着你没有安装 MySQLdb 模块:

Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 3, in <module>
    import MySQLdb
ImportError: No module named MySQLdb

安装MySQLdb,请访问  http://sourceforge.net/projects/mysql-python ,(Linux平台可以访问: https://pypi.python.org/pypi/MySQL-python)从这里可选择适合您的平台的安装包,分为预编译的二进制文件和源代码安装包。

如果您选择二进制文件发行版本的话,安装过程基本安装提示即可完成。如果从源代码进行安装的话,则需要切换到MySQLdb发行版本的顶级目录,并键入下列命令:

-----------------------------------

©著作权归作者所有:来自51CTO博客作者微笑的段嘉许的原创作品,请联系作者获取转载授权,否则将追究法律责任

 开心档-软件开发入门之Python 操作 MySQL 数据库

https://blog.51cto.com/OSCP/6043288

$ gunzip MySQL-python-1.2.2.tar.gz
$ tar -xvf MySQL-python-1.2.2.tar
$ cd MySQL-python-1.2.2
$ python setup.py build
$ python setup.py install

**注意:**请确保您有root权限来安装上述模块。



数据库连接


连接数据库前,请先确认以下事项:

您已经创建了数据库 TESTDB.

在TESTDB数据库中您已经创建了表 EMPLOYEE

EMPLOYEE表字段为 FIRST_NAME, LAST_NAME, AGE, SEX 和 INCOME。

连接数据库TESTDB使用的用户名为 "testuser" ,密码为 "test123",你可以可以自己设定或者直接使用root用户名及其密码,Mysql数据库用户授权请使用Grant命令。

在你的机子上已经安装了 Python MySQLdb 模块。

如果您对sql语句不熟悉,可以访问我们的  SQL基础教程


实例:

以下实例链接Mysql的TESTDB数据库:

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import MySQLdb
# 打开数据库连接
db = MySQLdb.connect("localhost", "testuser", "test123", "TESTDB", charset='utf8' )
# 使用cursor()方法获取操作游标 
cursor = db.cursor()
# 使用execute方法执行SQL语句
cursor.execute("SELECT VERSION()")
# 使用 fetchone() 方法获取一条数据
data = cursor.fetchone()
print "Database version : %s " % data
# 关闭数据库连接
db.close()

执行以上脚本输出结果如下:

Database version : 5.0.45


创建数据库表


如果数据库连接存在我们可以使用execute()方法来为数据库创建表,如下所示创建表EMPLOYEE:

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import MySQLdb
# 打开数据库连接
db = MySQLdb.connect("localhost", "testuser", "test123", "TESTDB", charset='utf8' )
# 使用cursor()方法获取操作游标 
cursor = db.cursor()
# 如果数据表已经存在使用 execute() 方法删除表。
cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS EMPLOYEE")
# 创建数据表SQL语句
sql = """CREATE TABLE EMPLOYEE (
         FIRST_NAME  CHAR(20) NOT NULL,
         LAST_NAME  CHAR(20),
         AGE INT,  
         SEX CHAR(1),
         INCOME FLOAT )"""
cursor.execute(sql)
# 关闭数据库连接
db.close()


数据库插入操作


以下实例使用执行 SQL INSERT 语句向表 EMPLOYEE 插入记录:

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import MySQLdb
# 打开数据库连接
db = MySQLdb.connect("localhost", "testuser", "test123", "TESTDB", charset='utf8' )
# 使用cursor()方法获取操作游标 
cursor = db.cursor()
# SQL 插入语句
sql = """INSERT INTO EMPLOYEE(FIRST_NAME,
         LAST_NAME, AGE, SEX, INCOME)
         VALUES ('Mac', 'Mohan', 20, 'M', 2000)"""
try:
   # 执行sql语句
   cursor.execute(sql)
   # 提交到数据库执行
   db.commit()
except:
   # Rollback in case there is any error
   db.rollback()
# 关闭数据库连接
db.close()


以上例子也可以写成如下形式:

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import MySQLdb
# 打开数据库连接
db = MySQLdb.connect("localhost", "testuser", "test123", "TESTDB", charset='utf8' )
# 使用cursor()方法获取操作游标 
cursor = db.cursor()
# SQL 插入语句
sql = "INSERT INTO EMPLOYEE(FIRST_NAME, \
       LAST_NAME, AGE, SEX, INCOME) \
       VALUES (%s, %s, %s, %s, %s )" % \
       ('Mac', 'Mohan', 20, 'M', 2000)
try:
   # 执行sql语句
   cursor.execute(sql)
   # 提交到数据库执行
   db.commit()
except:
   # 发生错误时回滚
   db.rollback()
# 关闭数据库连接
db.close()


实例:


以下代码使用变量向SQL语句中传递参数:

..................................
user_id = "test123"
password = "password"
con.execute('insert into Login values(%s, %s)' % \
             (user_id, password))
..................................


数据库查询操作


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。


实例:


查询EMPLOYEE表中salary(工资)字段大于1000的所有数据:


#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import MySQLdb
# 打开数据库连接
db = MySQLdb.connect("localhost", "testuser", "test123", "TESTDB", charset='utf8' )
# 使用cursor()方法获取操作游标 
cursor = db.cursor()
# SQL 查询语句
sql = "SELECT * FROM EMPLOYEE \
       WHERE INCOME > %s" % (1000)
try:
   # 执行SQL语句
   cursor.execute(sql)
   # 获取所有记录列表
   results = cursor.fetchall()
   for row in results:
      fname = row[0]
      lname = row[1]
      age = row[2]
      sex = row[3]
      income = row[4]
      # 打印结果
      print "fname=%s,lname=%s,age=%s,sex=%s,income=%s" % \
             (fname, lname, age, sex, income )
except:
   print "Error: unable to fecth data"
# 关闭数据库连接
db.close()

以上脚本执行结果如下:

fname=Mac, lname=Mohan, age=20, sex=M, income=2000


数据库更新操作


更新操作用于更新数据表的的数据,以下实例将 EMPLOYEE 表中的 SEX 字段为 'M' 的 AGE 字段递增 1:

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import MySQLdb
# 打开数据库连接
db = MySQLdb.connect("localhost", "testuser", "test123", "TESTDB", charset='utf8' )
# 使用cursor()方法获取操作游标 
cursor = db.cursor()
# SQL 更新语句
sql = "UPDATE EMPLOYEE SET AGE = AGE + 1 WHERE SEX = '%c'" % ('M')
try:
   # 执行SQL语句
   cursor.execute(sql)
   # 提交到数据库执行
   db.commit()
except:
   # 发生错误时回滚
   db.rollback()
# 关闭数据库连接
db.close()


删除操作


删除操作用于删除数据表中的数据,以下实例演示了删除数据表 EMPLOYEE 中 AGE 大于 20 的所有数据:

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import MySQLdb
# 打开数据库连接
db = MySQLdb.connect("localhost", "testuser", "test123", "TESTDB", charset='utf8' )
# 使用cursor()方法获取操作游标 
cursor = db.cursor()
# SQL 删除语句
sql = "DELETE FROM EMPLOYEE WHERE AGE > %s" % (20)
try:
# 执行SQL语句
cursor.execute(sql)
# 提交修改
db.commit()
except:
# 发生错误时回滚
db.rollback()
# 关闭连接
db.close()


执行事务


事务机制可以确保数据一致性。

事务应该具有4个属性:原子性、一致性、隔离性、持久性。这四个属性通常称为ACID特性。

原子性(atomicity)。一个事务是一个不可分割的工作单位,事务中包括的诸操作要么都做,要么都不做。

一致性(consistency)。事务必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。一致性与原子性是密切相关的。

隔离性(isolation)。一个事务的执行不能被其他事务干扰。即一个事务内部的操作及使用的数据对并发的其他事务是隔离的,并发执行的各个事务之间不能互相干扰。

持久性(durability)。持续性也称永久性(permanence),指一个事务一旦提交,它对数据库中数据的改变就应该是永久性的。接下来的其他操作或故障不应该对其有任何影响。

Python DB API 2.0 的事务提供了两个方法 commit 或 rollback。


实例:

# SQL删除记录语句
sql = "DELETE FROM EMPLOYEE WHERE AGE > %s" % (20)
try:
   # 执行SQL语句
   cursor.execute(sql)
   # 向数据库提交
   db.commit()
except:
   # 发生错误时回滚
   db.rollback()

对于支持事务的数据库, 在Python数据库编程中,当游标建立之时,就自动开始了一个隐形的数据库事务。

commit()方法游标的所有更新操作,rollback()方法回滚当前游标的所有操作。每一个方法都开始了一个新的事务。



错误处理


DB API中定义了一些数据库操作的错误及异常,下表列出了这些错误和异常:

48a0a859e5f171a69f5327e6e6e4d6e.png8fa532a1be7799142d1734294403e91.png

相关实践学习
基于CentOS快速搭建LAMP环境
本教程介绍如何搭建LAMP环境,其中LAMP分别代表Linux、Apache、MySQL和PHP。
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 &nbsp; &nbsp; 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
|
7天前
|
关系型数据库 MySQL 分布式数据库
《MySQL 简易速速上手小册》第6章:MySQL 复制和分布式数据库(2024 最新版)
《MySQL 简易速速上手小册》第6章:MySQL 复制和分布式数据库(2024 最新版)
43 2
|
4天前
|
SQL 存储 关系型数据库
数据库开发之mysql前言以及详细解析
数据库开发之mysql前言以及详细解析
14 0
|
2天前
|
缓存 NoSQL 关系型数据库
在Python Web开发过程中:数据库与缓存,MySQL和NoSQL数据库的主要差异是什么?
MySQL与NoSQL的主要区别在于数据结构、查询语言和可扩展性。MySQL是关系型数据库,依赖预定义的数据表结构,使用SQL进行复杂查询,适合垂直扩展。而NoSQL提供灵活的存储方式(如JSON、哈希表),无统一查询语言,支持横向扩展,适用于处理大规模、非结构化数据和高并发场景。选择哪种取决于应用需求、数据模型及扩展策略。
10 0
|
7天前
|
NoSQL MongoDB Redis
Python与NoSQL数据库(MongoDB、Redis等)面试问答
【4月更文挑战第16天】本文探讨了Python与NoSQL数据库(如MongoDB、Redis)在面试中的常见问题,包括连接与操作数据库、错误处理、高级特性和缓存策略。重点介绍了使用`pymongo`和`redis`库进行CRUD操作、异常捕获以及数据一致性管理。通过理解这些问题、易错点及避免策略,并结合代码示例,开发者能在面试中展现其技术实力和实践经验。
129 8
Python与NoSQL数据库(MongoDB、Redis等)面试问答
|
7天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
Python与MySQL数据库交互:面试实战
【4月更文挑战第16天】本文介绍了Python与MySQL交互的面试重点,包括使用`mysql-connector-python`或`pymysql`连接数据库、执行SQL查询、异常处理、防止SQL注入、事务管理和ORM框架。易错点包括忘记关闭连接、忽视异常处理、硬编码SQL、忽略事务及过度依赖低效查询。通过理解这些问题和提供策略,可提升面试表现。
28 6
|
9天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
MySQL环境搭建——“MySQL数据库”
MySQL环境搭建——“MySQL数据库”
|
9天前
|
SQL NoSQL 关系型数据库
初识MySQL数据库——“MySQL数据库”
初识MySQL数据库——“MySQL数据库”
|
12天前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
数据库基础(mysql)
数据库基础(mysql)
|
12天前
|
SQL 关系型数据库 数据库
【后端面经】【数据库与MySQL】SQL优化:如何发现SQL中的问题?
【4月更文挑战第12天】数据库优化涉及硬件升级、操作系统调整、服务器/引擎优化和SQL优化。SQL优化目标是减少磁盘IO和内存/CPU消耗。`EXPLAIN`命令用于检查SQL执行计划,关注`type`、`possible_keys`、`key`、`rows`和`filtered`字段。设计索引时考虑外键、频繁出现在`where`、`order by`和关联查询中的列,以及区分度高的列。大数据表改结构需谨慎,可能需要停机、低峰期变更或新建表。面试中应准备SQL优化案例,如覆盖索引、优化`order by`、`count`和索引提示。优化分页查询时避免大偏移量,可利用上一批的最大ID进行限制。
38 3
|
12天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
【后端面经】【数据库与MySQL】为什么MySQL用B+树而不用B树?-02
【4月更文挑战第11天】数据库索引使用规则:`AND`用`OR`不用,正用反不用,范围中断。索引带来空间和内存代价,包括额外磁盘空间、内存占用和数据修改时的维护成本。面试中可能涉及B+树、聚簇索引、覆盖索引等知识点。MySQL采用B+树,因其利于范围查询和内存效率。数据库不使用索引可能因`!=`、`LIKE`、字段区分度低、特殊表达式或全表扫描更快。索引与NULL值处理在不同数据库中有差异,MySQL允许NULL在索引中的使用。
17 3