python操作mysql数据库实现增删改查

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,集群版 2核4GB 100GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 高可用系列,价值2615元额度,1个月
简介:

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

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:

$ 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。
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" )

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() 方法获取一条数据库。

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" )

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" )

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" )

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', '%d', '%c', '%d' )" % \
   ('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" )

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 > '%d'" % (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=%d,sex=%s,income=%d" % \
         (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" )

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" )

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 > '%d'" % (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 > '%d'" % (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。

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     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
目录
相关文章
|
5天前
|
索引 Python
Python的列表操作有哪些?
Python的列表操作非常丰富,包括列表的创建、元素的访问、修改、添加、删除、切片、排序等多个方面。
24 12
|
7天前
|
SQL 分布式计算 DataWorks
DataWorks操作报错合集之重新上传后只有SQL无法运行,而Python可以正常运行,是什么导致的
DataWorks是阿里云提供的一站式大数据开发与治理平台,支持数据集成、数据开发、数据服务、数据质量管理、数据安全管理等全流程数据处理。在使用DataWorks过程中,可能会遇到各种操作报错。以下是一些常见的报错情况及其可能的原因和解决方法。
|
13天前
|
Python
|
16天前
|
安全 关系型数据库 MySQL
【Python】已解决:pymysql.err.OperationalError:(2003 “Can’t connect to MySQL server on ‘localhost’ ([WinEr
【Python】已解决:pymysql.err.OperationalError:(2003 “Can’t connect to MySQL server on ‘localhost’ ([WinEr
29 1
|
16天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
「Python入门」python操作MySQL和SqlServer
**摘要:** 了解如何使用Python的pymysql模块与MySQL数据库交互。首先,通过`pip install pymysql`安装模块。pymysql提供与MySQL的连接功能,例如创建数据库连接、执行SQL查询。在设置好MySQL环境后,使用`pymysql.connect()`建立连接,并通过游标执行SQL(如用户登录验证)。注意防止SQL注入,使用参数化查询。增删改操作需调用`conn.commit()`来保存更改。pymssql模块类似,但导入和连接对象创建略有不同。
17 0
「Python入门」python操作MySQL和SqlServer
|
21天前
|
API Python
Python学习日记(二:函数和逻辑操作)
Python中的函数和逻辑操作至关重要。函数包括可变和不可变参数。
|
24天前
|
SQL 分布式计算 DataWorks
DataWorks产品使用合集之对于Hologres的Python查询,该如何操作
DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台,提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案,帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述,涵盖数据处理的各个环节。
23 0
|
27天前
|
SQL Java 数据库连接
使用Python通过JDBC操作数据库(达梦数据库)
使用Python通过JDBC操作数据库(达梦数据库)
65 0
|
16天前
|
安全 Python
告别低效编程!Python线程与进程并发技术详解,让你的代码飞起来!
【7月更文挑战第9天】Python并发编程提升效率:**理解并发与并行,线程借助`threading`模块处理IO密集型任务,受限于GIL;进程用`multiprocessing`实现并行,绕过GIL限制。示例展示线程和进程创建及同步。选择合适模型,注意线程安全,利用多核,优化性能,实现高效并发编程。
28 3
|
16天前
|
数据采集 大数据 数据安全/隐私保护
Python编程:如何有效等待套接字的读取与关闭
Python网络编程中,套接字事件处理至关重要。利用`selectors`模块和代理IP能增强程序的稳定性和可靠性。代码示例展示了如何通过代理连接目标服务器,注册套接字的读写事件并高效处理。在代理IP配置、连接创建、事件循环及回调函数中,实现了数据收发与连接管理,有效应对网络爬虫或聊天应用的需求,同时保护了真实IP。
Python编程:如何有效等待套接字的读取与关闭