Python如何连接 MySQL?(下)

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
云数据库 RDS MySQL,高可用系列 2核4GB
简介: 了解到不少关注我的朋友是做数据分析的,而Python算是目前比较热的数据分析工具,今天就给大家介绍一下Python3如何连接到Mysql数据库。Python3连接Mysql用到的是PyMySQL。

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/python3
import pymysql
# 打开数据库连接
db = pymysql.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:
  # 如果发生错误则回滚
  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/python3
import pymysql
# 打开数据库连接
db = pymysql.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)
  # 执行sql语句
  db.commit()
except:
  # 发生错误时回滚
  db.rollback()
# 关闭数据库连接
db.close()

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/python3
import pymysql
# 打开数据库连接
db = pymysql.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 fetch 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 TESTDB 表中 SEX 为 'M' 的 AGE 字段递增 1:

#!/usr/bin/python3
import pymysql
# 打开数据库连接
db = pymysql.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/python3
import pymysql
# 打开数据库连接
db = pymysql.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。1、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。2、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。3、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。4、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。


以上就是python3操作Mysql数据库的一些简单操作,希望对做数据分析的朋友有帮助。

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