Python----Mysql操作
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了Python----Mysql操作，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含12766字，纯文字阅读大概需要19分钟。
内容图文
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import pymysql # 创建连接 conn = pymysql.connect(host=‘127.0.0.1‘, port=3306, user=‘root‘, passwd=‘123‘, db=‘t1‘) # 创建游标 cursor = conn.cursor() # 执行SQL，并返回收影响行数 effect_row = cursor.execute("update hosts set host = ‘1.1.1.2‘") # 执行SQL，并返回受影响行数 #effect_row = cursor.execute("update hosts set host = ‘1.1.1.2‘ where nid > %s", (1,)) # 执行SQL，并返回受影响行数 #effect_row = cursor.executemany("insert into hosts(host,color_id)values(%s,%s)", [("1.1.1.11",1),("1.1.1.11",2)]) # 提交，不然无法保存新建或者修改的数据 conn.commit() # 关闭游标 cursor.close() # 关闭连接 conn.close()
3、获取新创建数据自增ID
可以获取到最新自增的ID，也就是最后插入的一条数据ID
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import pymysql conn = pymysql.connect(host=‘127.0.0.1‘, port=3306, user=‘root‘, passwd=‘123‘, db=‘t1‘) cursor = conn.cursor() cursor.executemany("insert into hosts(host,color_id)values(%s,%s)", [("1.1.1.11",1),("1.1.1.11",2)]) conn.commit() cursor.close() conn.close() # 获取最新自增ID new_id = cursor.lastrowid
4、获取查询数据
获取查询数据的三种方式：
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import pymysql conn = pymysql.connect(host=‘127.0.0.1‘, port=3306, user=‘root‘, passwd=‘123‘, db=‘t1‘) cursor = conn.cursor() cursor.execute("select * from hosts") # 获取第一行数据 row_1 = cursor.fetchone() # 获取前n行数据 # row_2 = cursor.fetchmany(3) # 获取所有数据 # row_3 = cursor.fetchall() conn.commit() cursor.close() conn.close()
5、移动游标
操作都是靠游标，那对游标的控制也是必须的
注：在fetch数据时按照顺序进行，可以使用cursor.scroll(num,mode)来移动游标位置，如： cursor.scroll(1,mode=‘relative‘) # 相对当前位置移动 cursor.scroll(2,mode=‘absolute‘) # 相对绝对位置移动
6、fetch数据类型
默认拿到的数据是小括号，元祖类型，如果是字典的话会更方便操作，那方法来了：
# 关于默认获取的数据是元祖类型，如果想要或者字典类型的数据，即： #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import pymysql conn = pymysql.connect(host=‘127.0.0.1‘, port=3306, user=‘root‘, passwd=‘123‘, db=‘t1‘) # 游标设置为字典类型 cursor = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor) r = cursor.execute("call p1()") result = cursor.fetchone() conn.commit() cursor.close() conn.close()
7、利用 with 自动关闭
每次连接数据库都需要连接和关闭，啊，好多代码，那么方法又来了：
是不是很屌啊？
# 利用with定义函数 @contextlib.contextmanager def mysql(self, host=‘127.0.0.1‘, port=3306, user=‘nick‘, passwd=‘‘, db=‘db1‘, charset=‘utf8‘): self.conn = pymysql.connect(host=host, port=port, user=user, passwd=passwd, db=db, charset=charset) self.cuersor = self.conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor) try: yield self.cuersor finally: self.conn.commit() self.cuersor.close() self.conn.close() # 执行 with mysql() as cuersor: print(cuersor) # 操作MySQL代码块
二、SQLAlchemy
SQLAlchemy 简称 ORM 框架，该框架建立在数据库的 API 之上，使用关系对象映射来进行数据库操作；
简言之便是：将类对象转换成 SQL 语句，然后使用数据 API 执行 SQL 语句并获取执行结果。
1、下载安装
pip3 install SQLAlchemy
需要注意了：SQLAlchemy 自己无法操作数据库，必须结合 pymsql 等第三方插件，Dialect 用于和数据 API 进行交互，根据配置文件的不同调用不同的数据库 API，从而实现对数据库的操作，如：
MySQL-Python mysql+mysqldb://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname> pymysql mysql+pymysql://<username>:<password>@<host>/<dbname>[?<options>] MySQL-Connector mysql+mysqlconnector://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname> cx_Oracle oracle+cx_oracle://user:pass@host:port/dbname[?key=value&key=value...] 更多详见：http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/dialects/index.html
2、内部处理
使用 Engine/ConnectionPooling/Dialect 进行数据库操作，Engine使用ConnectionPooling连接数据库，然后再通过Dialect执行SQL语句。
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/t1", max_overflow=5) # 执行SQL # cur = engine.execute( # "INSERT INTO hosts (host, color_id) VALUES (‘1.1.1.22‘, 3)" # ) # 新插入行自增ID # cur.lastrowid # 执行SQL # cur = engine.execute( # "INSERT INTO hosts (host, color_id) VALUES(%s, %s)",[(‘1.1.1.22‘, 3),(‘1.1.1.221‘, 3),] # ) # 执行SQL # cur = engine.execute( # "INSERT INTO hosts (host, color_id) VALUES (%(host)s, %(color_id)s)", # host=‘1.1.1.99‘, color_id=3 # ) # 执行SQL # cur = engine.execute(‘select * from hosts‘) # 获取第一行数据 # cur.fetchone() # 获取第n行数据 # cur.fetchmany(3) # 获取所有数据 # cur.fetchall()View Code
3、ORM功能使用
使用 ORM/Schema Type/SQL Expression Language/Engine/ConnectionPooling/Dialect 所有组件对数据进行操作。
根据类创建对象，对象转换成SQL，执行SQL。
a、创建表
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship from sqlalchemy import create_engine # 指定字符集、最大连接池数 engine = create_engine("mysql+pymysql://root:suoning@127.0.0.1:3306/suoning4?charset=utf8", max_overflow=5) Base = declarative_base() # 创建单表 class Users(Base): # 表名 __tablename__ = ‘users‘ # 表字段 id = Column(Integer, primary_key=True) # 主键、默认自增 name = Column(String(32)) extra = Column(String(16)) __table_args__ = ( UniqueConstraint(‘id‘, ‘name‘, name=‘uix_id_name‘), # 唯一索引 Index(‘ix_id_name‘, ‘name‘, ‘extra‘), # 普通索引 ) def __repr__(self): # 查是输出的内容格式，本质还是对象 return "%s-%s" %(self.id, self.name) # 一对多 class Favor(Base): __tablename__ = ‘favor‘ nid = Column(Integer, primary_key=True) caption = Column(String(50), default=‘red‘, unique=True) # 默认值、唯一索引 def __repr__(self): return "%s-%s" %(self.nid, self.caption) class Person(Base): __tablename__ = ‘person‘ nid = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(32), index=True, nullable=True) favor_id = Column(Integer, ForeignKey("favor.nid")) # 与生成表结构无关，仅用于查询方便 favor = relationship("Favor", backref=‘pers‘) # 多对多 class ServerToGroup(Base): # 关系表要放对应表上面，否则找不到 __tablename__ = ‘servertogroup‘ nid = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) server_id = Column(Integer, ForeignKey(‘server.id‘)) # 外键 group_id = Column(Integer, ForeignKey(‘group.id‘)) group = relationship("Group", backref=‘s2g‘) server = relationship("Server", backref=‘s2g‘) class Group(Base): __tablename__ = ‘group‘ id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(64), unique=True, nullable=False) # 不能为空 port = Column(Integer, default=22) # group = relationship(‘Group‘,secondary=ServerToGroup,backref=‘host_list‘) class Server(Base): __tablename__ = ‘server‘ id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) # 自增 hostname = Column(String(64), unique=True, nullable=False) def init_db(): # 创建表 Base.metadata.create_all(engine) def drop_db(): # 删除表 Base.metadata.drop_all(engine)创建表
注：设置外检的另一种方式 ForeignKeyConstraint([‘other_id‘], [‘othertable.other_id‘])
b、操作表
操作表那必须导入模块，创建相应类，相应增\删\改\查的语法，详细见下code吧^^：
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship from sqlalchemy import create_engine # 指定字符集、最大连接池数 engine = create_engine("mysql+pymysql://root:suoning@127.0.0.1:3306/suoning4?charset=utf8", max_overflow=5) Base = declarative_base() # 创建单表 class Users(Base): # 表名 __tablename__ = ‘users‘ # 表字段 id = Column(Integer, primary_key=True) # 主键、默认自增 name = Column(String(32)) extra = Column(String(16)) __table_args__ = ( UniqueConstraint(‘id‘, ‘name‘, name=‘uix_id_name‘), # 唯一索引 Index(‘ix_id_name‘, ‘name‘, ‘extra‘), # 普通索引 ) def __repr__(self): # 查是输出的内容格式，本质还是对象 return "%s-%s" %(self.id, self.name) # 一对多 class Favor(Base): __tablename__ = ‘favor‘ nid = Column(Integer, primary_key=True) caption = Column(String(50), default=‘red‘, unique=True) # 默认值、唯一索引 def __repr__(self): return "%s-%s" %(self.nid, self.caption) class Person(Base): __tablename__ = ‘person‘ nid = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(32), index=True, nullable=True) favor_id = Column(Integer, ForeignKey("favor.nid")) # 与生成表结构无关，仅用于查询方便 favor = relationship("Favor", backref=‘pers‘) # 多对多 class ServerToGroup(Base): # 关系表要放对应表上面，否则找不到 __tablename__ = ‘servertogroup‘ nid = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) server_id = Column(Integer, ForeignKey(‘server.id‘)) # 外键 group_id = Column(Integer, ForeignKey(‘group.id‘)) group = relationship("Group", backref=‘s2g‘) server = relationship("Server", backref=‘s2g‘) class Group(Base): __tablename__ = ‘group‘ id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(64), unique=True, nullable=False) # 不能为空 port = Column(Integer, default=22) # group = relationship(‘Group‘,secondary=ServerToGroup,backref=‘host_list‘) class Server(Base): __tablename__ = ‘server‘ id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) # 自增 hostname = Column(String(64), unique=True, nullable=False) def init_db(): # 创建表 Base.metadata.create_all(engine) def drop_db(): # 删除表 Base.metadata.drop_all(engine) # 先实例化sessionmaker类，Session对象加括号执行类下的__call__方法， # 得到session对象，所以session可以调用Session类下的add，add_all等方法 Session = sessionmaker(bind=engine) # 指定引擎 session = Session()
# 增 # 添加一条 obj = Users(name="张三", extra=‘三儿‘) session.add(obj) # 添加多条 session.add_all([ Users(name="李四", extra=‘四儿‘), Users(name="汪五", extra=‘五儿‘), ]) # 提交 session.commit()
# 删 session.query(Users).filter(Users.id > 2).delete() session.query(Users).filter_by(id = 1).delete() session.commit()
# 改 session.query(Users).filter(Users.id > 2).update({"name" : "nick"}) session.query(Users).filter(Users.id > 2).update({"name" : "nick", "extra":"niubily"}) session.query(Users).filter(Users.id > 2).update({Users.name: Users.name + "Suo"}, synchronize_session=False) session.query(Users).filter(Users.id > 2).update({"num": Users.num + 1}, synchronize_session="evaluate") session.commit()
# 查 # all()结果为对象列表，first()为具体对象 ret = session.query(Users).all() ret = session.query(Users.name, Users.extra).all() ret = session.query(Users).filter_by(name=‘nick‘).all() ret = session.query(Users).filter_by(name=‘nick‘).first() print(ret)
那如何加限制条件等，我要更灵活使用，好吧，还是见下 code：
# 条件 ret = session.query(Users).filter_by(name=‘nick‘).all() ret = session.query(Users).filter(Users.id > 1, Users.name == ‘nick‘).all() ret = session.query(Users).filter(Users.id.between(1, 3), Users.name == ‘nick‘).all() ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_([1,3,4])).all() ret = session.query(Users).filter(~Users.id.in_([1,3,4])).all() ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_(session.query(Users.id).filter_by(name=‘nick‘))).all() from sqlalchemy import and_, or_ # 导入模块 ret = session.query(Users).filter(and_(Users.id > 3, Users.name == ‘nick‘)).all() ret = session.query(Users).filter(or_(Users.id < 2, Users.name == ‘nick‘)).all() ret = session.query(Users).filter( or_( Users.id < 2, and_(Users.name == ‘nick‘, Users.id > 3), Users.extra != "" )).all() # 通配符 ret = session.query(Users).filter(Users.name.like(‘n%‘)).all() ret = session.query(Users).filter(~Users.name.like(‘n%‘)).all() # 限制 ret = session.query(Users)[1:2] # 排序 ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc()).all() ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc(), Users.id.asc()).all() # 分组 from sqlalchemy.sql import func # 导入模块 ret = session.query(Users).group_by(Users.extra).all() ret = session.query( func.max(Users.id), func.sum(Users.id), func.min(Users.id)).group_by(Users.name).all() ret = session.query( func.max(Users.id), func.sum(Users.id), func.min(Users.id)).group_by(Users.name).having(func.min(Users.id) >2).all() # 连表 ret = session.query(Users, Favor).filter(Users.id == Favor.nid).all() ret = session.query(Person).join(Favor).all() ret = session.query(Person).join(Favor, isouter=True).all() # isouter=True 理解为 left join ，如果不写为 inner join # 组合 q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2) q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2) ret = q1.union(q2).all() q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2) q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2) ret = q1.union_all(q2).all()
Python----Mysql操作
标签：data ring false bind 交互 _id sel 位置 .sql
本文系统来源：http://www.cnblogs.com/chenyangqit/p/7390860.html
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的Python----Mysql操作全部内容，希望文章能够帮你解决Python----Mysql操作所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
内容备注
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 gblab@vip.qq.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
内容手机端
扫描二维码推送至手机访问。
来源：【匿名】