使用Python对MySQL数据操作

275次阅读  |  发布于5年以前

本文介绍Python3使用PyMySQL连接数据库,并实现简单的增删改查。

什么是PyMySQL?

PyMySQL是Python3.x版本中用于连接MySQL服务器的一个库,Python2.x中则使用mysqldb。

PyMySQL安装

在使用PyMySQL之前,我们需要确保PyMySQL已经安装。

PyMySQL下载地址:https://github.com/PyMySQL/PyMySQL

如果还未安装,我们可以使用以下命令安装最新版的PyMySQL:

$ pip install PyMySQL

如果你的系统不支持pip命令,可以使用以下方式安装:

1、使用git命令下载安装包安装(你也可以手动下载):


    $ git clone https://github.com/PyMySQL/PyMySQL
    $ cd PyMySQL
    $ python3 setup.py install

2、如果需要制定版本号,可以使用curl命令来安装:


    $ # X.X 为PyMySQL 的版本号
    $ curl -L https://github.com/PyMySQL/PyMySQL/tarball/pymysql-X.X | tar xz
    $ cd PyMySQL*
    $ python3 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:

实例:

以下实例链接Mysql的TESTDB数据库:


    #!/usr/bin/python3
    __author__ = 'mayi'

    import pymysql

    # 打开数据库连接
    db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )

    # 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor
    cursor = db.cursor()

    # 使用 execute() 方法执行 SQL 查询 
    cursor.execute("SELECT VERSION()")

    # 使用 fetchone() 方法获取单条数据.
    data = cursor.fetchone()

    print ("Database version : %s " % data)

    # 关闭数据库连接
    db.close()

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/python3
    __author__ = 'mayi'

    import pymysql

    # 打开数据库连接
    db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )

    # 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor
    cursor = db.cursor()

    # 使用 execute() 方法执行 SQL,如果表存在则删除
    cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS EMPLOYEE")

    # 使用预处理语句创建表
    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/python3
    __author__ = 'mayi'

    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
    __author__ = 'mayi'

    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()

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。

实例:

查询EMPLOYEE表中salary(工资)字段大于1000的所有数据:


    #!/usr/bin/python3
    __author__ = 'mayi'

    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 fecth data")

    # 关闭数据库连接
    db.close()

数据库更新操作

更新操作用于更新数据表的数据,以下实例将TESTDB表中的SEX字段全部修改为'M',AGE字段递增1:


    #!/usr/bin/python3
    __author__ = 'mayi'

    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
    __author__ = 'mayi'

    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。

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。

错误处理

异常 描述

Warning 当有严重警告时触发,例如插入数据是被截断等等。必须是StandardError的子类。

Error 警告以外所有其他错误类。必须是StandardError的子类。

InterfaceError 当有数据库接口模块本身的错误(而不是数据库的错误)发生时触发。必须是Error的子类。

DatabaseError 和数据库有关的错误发生时触发。必须是Error的子类。

DataError 当有数据处理时的错误发生时触发,例如:除零错误,数据超范围等等。必须是DatabaseError的子类。

OperationalError 指非用户控制的,而是操作数据库时发生的错误。例如:连接意外断开、数据库名未找到、事务处理失败、内存分配错误等等操作数据库是发生的错误。必须是DatabaseError的子类。

IntegrityError 完整性相关的错误,例如外键检查失败等。必须是DatabaseError子类。

InternamError 数据库的内部错误,例如游标(cursor)失效了、事务同步失败等等。必须是DatabaseError子类。

ProgrammingError 程序错误,例如数据表(table)没找到或已存在、SQL语句语法错误、参数数量错误等等。必须是DatabaseError的子类。

NotSupportedError 不支持错误,指使用了数据库不支持的函数或API等。例如在连接对象上使用rollback()函数,然而数据库并不支持事务或者事务已关闭。必须是DatabaseError的子类。

以上就是本文的全部内容,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,同时也希望多多支持脚本之家!

Copyright© 2013-2020

All Rights Reserved 京ICP备2023019179号-8