用python实现接口测试(四、操作MySQL)

简介: 一、MySQL简介使用Python进行MySQL的库主要有三个,Python-MySQL(更熟悉的名字可能是MySQLdb),PyMySQL和SQLAlchemy。

一、MySQL简介

使用Python进行MySQL的库主要有三个,Python-MySQL(更熟悉的名字可能是MySQLdb),PyMySQL和SQLAlchemy。

Python-MySQL资格最老,核心由C语言打造,接口精炼,性能最棒,缺点是环境依赖较多,安装复杂,近两年已停止更新,只支持Python2,不支持Python3。

PyMySQL为替代Python-MySQL而生,纯python打造,接口与Python-MySQL兼容,安装方便,支持Python3。

SQLAlchemy是一个ORM框架,它并不提供底层的数据库操作,而是要借助于MySQLdb、PyMySQL等第三方库来完成,目前SQLAlchemy在Web编程领域应用广泛。

二、MySQL安装方式

软件版本:

MYQSL:mysql-5.7.17

PYTHON:Python 3.4.4

1.电脑端的安装MYQSL来作为server:详情操作步骤见MySQL+Python 3.4.4MySQL图文安装教程

2.Python端安装pymysql,简单的命令安装方式:pip install pymysql

离线安装方式:下载MySQL安装包后执行命令pip install pymysql-x.x.x.tar.gz

img_d3abce3c97dacd81a77eda9412755e89.png
安装成功标志

三、数据库常用指令

1.Python下链接数据库的接口解析:

pymysql.Connect()参数说明

host(str):      MySQL服务器地址

port(int):      MySQL服务器端口号

user(str):      用户名

passwd(str):    密码

db(str):        数据库名称

charset(str):  连接编码

connection对象支持的方法

cursor()        使用该连接创建并返回游标

commit()        提交当前事务

rollback()      回滚当前事务

close()        关闭连接

cursor对象支持的方法

execute(op)    执行一个数据库的查询命令

fetchone()      取得结果集的下一行

fetchmany(size) 获取结果集的下几行

fetchall()      获取结果集中的所有行

rowcount()      返回数据条数或影响行数

close()        关闭游标对象

2.数据库游标对象cursor支持的方法:

img_ca43f5bfbd15cce271f64c459987f767.png
游标cursor方法

3.MySQL数据库常用指令:

show databases;      // 查看当前所有的数据库

create database user;   //创建user数据库

use test;     //作用与test数据库

show tables;    //查看test库下面的表

CREATE  TABLE  user (name VARCHAR(20),password VARCHAR(20));    //创建user表,name 和password 两个字段

insert into user values('Tom','1321');   //向user表内插入若干条数据

select * from user;      //查看user表的数据

delete from user where name = 'Jack';   //删除name 等于Jack的数据

update user set password='1111' where name = 'Alen';    //修改name等于Alen 的password 为 1111

 select * from user;    //查看表内容

四、MySQL操作指令之连接操作

pycharm+pymysql连接mysql之前先打开MySQL server服务端

img_fb18127e0ae8c5849f6312e3631c738c.png
MySQL server 5.7

连接操作需知道主机地址host、端口port、用户名user、用户密码password、数据库名和编码方式charset(编码方式可写可不写)

img_114bd08e524b81c636a3fcda102adff1.png
数据库连接操作

创建数据表

img_e44630a4fb8638fc396892305e937f1f.png
创建数据表

五、MySQL操作指令之插入操作

img_6f7d5308c6e8c9d2917968fd3d3214da.png
插入多条数据

六、MySQL操作指令之查询操作

img_0df18f7ab01317f191a1b9fda7573e93.png
查询数据操作

七、MySQL操作指令之更新操作

img_c9c845162d909eeb04156d1772b44239.png
更新数据操作

八、MySQL操作指令之删除操作

img_57cd116d1ee5c73eeaa3a05e52c0c473.png
删除操作

九、数据库代码重构

1.直接上代码---pymysql.py

#coding:utf-8

import pymysql

import config

import pymysql.cursors

class PyMySQLHelper(object):

def __init__(self):

self.conn = config.conn_dict

def get_one(self, sql, params):

conn = pymysql.connect(**self.conn)

cur = conn.cursor(cursor = pymysql.cursors.DictCursor)

retCount = cur.execute(sql, params)

data = cur.fetchone()

cur.close()

conn.close()

return data

def get_many(self, sql, params):

conn = pymysql.connect(**self.conn)

cur = conn.cursor(cursor = pymysql.cursors.DictCursor)

retCount = cur.execute(sql, params)

data = cur.fetchall()

cur.close()

conn.close()

return data

def insert_one(self, sql, params):

conn = pymysql.connect(**self.conn)

cur = conn.cursor()

cur.execute(sql, params)

conn.commit()

cur.close()

return u'插入数据库成功'

    def insert_many(self, sql, params):

conn = pymysql.connect(**self.conn)

cur = conn.cursor()

cur.executemany(sql, params)

conn.commit()

cur.close()

return u'批量插入数据库成功'

    def update_one(self, sql, params):

conn = pymysql.connect(**self.conn)

cur = conn.cursor(cursor = pymysql.cursors.DictCursor)

ret = cur.execute(sql, params)

conn.commit()

cur.close()

conn.close()

return u'更新数据库成功'

    def delete_one(self, sql, params):

conn = pymysql.connect(**self.conn)

cur = conn.cursor(cursor = pymysql.cursors.DictCursor)

ret = cur.execute(sql, params)

conn.commit()

cur.close()

conn.close()

return u'删除数据库成功'

class CheckUser(object):

def __init__(self):

self.__helper = PyMySQLHelper()

def checkValid(self, name, password):

sql ='select * from user where name=%s and password=%s'

        params = (name, password)

return self.__helper.get_one(sql, params)

def info():

name =raw_input(u'请输入你的用户名:')

password =raw_input(u'请输入你的密码:')

user = CheckUser()

result = user.checkValid(name, password)

if not result:

print u'用户名或者密码错误,请联系管理员'

    else:

print u'恭喜您,输入正确!'

if __name__ =='__main__':

info()

config.py

#coding:utf-8

conn_dict=dict(host='127.0.0.1', user='root', passwd='123456', db='user',charset='utf8')

2.查看数据库用户名称和密码

img_d6066a2edd68bbe8aeec9fa71d026851.png
user数据库中的用户名和密码

3.运行上述代码,输入user数据库中的用户名和密码进行测试

img_62daa9592b1679f0ce80b615bd55abca.png
运行结果

MySQL练习暂时告一段落,以上代码还需继续优化,不然每次操作数据库时不注销掉创建表格等操作的话会导致代码运行提示错误,后续继续优化代码。。。

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
|
11月前
|
缓存 自然语言处理 监控
阿里巴巴 item_review 接口深度分析及 Python 实现
阿里巴巴开放平台的 item_review 接口用于获取商品用户评论数据,支持评论内容、评分、买家信息等多维度分析,助力产品优化与市场策略制定。
|
11月前
|
缓存 监控 算法
item_get - Lazada 商品详情详情接口深度分析及 Python 实现
Lazada商品详情接口item_get可获取商品全维度数据,包括价格、库存、SKU、促销及卖家信息,支持东南亚六国站点,适用于竞品监控、定价策略与市场分析,助力跨境卖家精准决策。
|
10月前
|
JSON API 数据安全/隐私保护
Python采集淘宝拍立淘按图搜索API接口及JSON数据返回全流程指南
通过以上流程,可实现淘宝拍立淘按图搜索的完整调用链路,并获取结构化的JSON商品数据,支撑电商比价、智能推荐等业务场景。
|
11月前
|
JSON 监控 数据格式
1688 item_search_app 关键字搜索商品接口深度分析及 Python 实现
1688开放平台item_search_app接口专为移动端优化,支持关键词搜索、多维度筛选与排序,可获取商品详情及供应商信息,适用于货源采集、价格监控与竞品分析,助力采购决策。
|
11月前
|
缓存 供应链 监控
VVIC seller_search 排行榜搜索接口深度分析及 Python 实现
VVIC搜款网seller_search接口提供服装批发市场的商品及商家排行榜数据,涵盖热销榜、销量排名、类目趋势等,支持多维度筛选与数据分析,助力选品决策、竞品分析与市场预测,为服装供应链提供有力数据支撑。
|
11月前
|
缓存 监控 算法
唯品会item_search - 按关键字搜索 VIP 商品接口深度分析及 Python 实现
唯品会item_search接口支持通过关键词、分类、价格等条件检索商品,广泛应用于电商数据分析、竞品监控与市场调研。结合Python可实现搜索、分析、可视化及数据导出,助力精准决策。
|
11月前
|
缓存 监控 算法
苏宁item_get - 获得商品详情接口深度# 深度分析及 Python 实现
苏宁易购item_get接口可实时获取商品价格、库存、促销等详情,支持电商数据分析与竞品监控。需认证接入,遵守调用限制,适用于价格监控、销售分析等场景,助力精准营销决策。(238字)
|
11月前
|
监控 算法 数据安全/隐私保护
唯品会 item_get - 获得 VIP 商品详情接口深度分析及 Python 实现
唯品会item_get接口通过商品ID获取商品详情,支持价格、库存、促销等数据抓取,适用于电商分析、竞品监控与价格追踪,结合Python实现可高效完成数据获取、分析与可视化,助力精准营销决策。

推荐镜像

更多