这篇教程Python3 MySQL 数据库连接 - PyMySQL 驱动写得很实用,希望能帮到您。 本文我们为大家介绍 Python3 使用 PyMySQL 连接数据库,并实现简单的增删改查。 什么是 PyMySQL?PyMySQL 是在 Python3.x 版本中用于连接 MySQL 服务器的一个库,Python2中则使用mysqldb。 PyMySQL 遵循 Python 数据库 API v2.0 规范,并包含了 pure-Python MySQL 客户端库。 PyMySQL 安装在使用 PyMySQL 之前,我们需要确保 PyMySQL 已安装。 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: $ pip3 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$ # 现在你可以删除 PyMySQL* 目录 注意:请确保您有root权限来安装上述模块。 安装的过程中可能会出现"ImportError: No module named setuptools"的错误提示,意思是你没有安装setuptools,你可以访问https://pypi.python.org/pypi/setuptools 找到各个系统的安装方法。 Linux 系统安装实例: $ wget https://bootstrap.pypa.io/ez_setup.py$ python3 ez_setup.py
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。
- 如果您对sql语句不熟悉,可以访问我们的 SQL基础教程
实例:以下实例链接 Mysql 的 TESTDB 数据库: 实例(Python 3.0+) import pymysql db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" ) cursor = db.cursor() cursor.execute("SELECT VERSION()") data = cursor.fetchone() print ("Database version : %s " % data) db.close() 执行以上脚本输出结果如下: Database version : 5.5.20-log 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: 实例(Python 3.0+) import pymysql db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" ) cursor = db.cursor() cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS EMPLOYEE") sql = """CREATE TABLE EMPLOYEE ( FIRST_NAME CHAR(20) NOT NULL, LAST_NAME CHAR(20), AGE INT, SEX CHAR(1), INCOME FLOAT )""" cursor.execute(sql) 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: 实例(Python 3.0+) import pymysql db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" ) cursor = db.cursor() sql = """INSERT INTO EMPLOYEE(FIRST_NAME, LAST_NAME, AGE, SEX, INCOME) VALUES ('Mac', 'Mohan', 20, 'M', 2000)"""try: cursor.execute(sql) db.commit()except: db.rollback() db.close() 以上例子也可以写成如下形式: 实例(Python 3.0+) import pymysql db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" ) cursor = db.cursor() sql = "INSERT INTO EMPLOYEE(FIRST_NAME, / LAST_NAME, AGE, SEX, INCOME) / VALUES ('%s', '%s', %s, '%s', %s)" % / ('Mac', 'Mohan', 20, 'M', 2000)try: cursor.execute(sql) db.commit()except: db.rollback() 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: 实例(Python 3.0+) import pymysql db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" ) cursor = db.cursor() sql = "SELECT * FROM EMPLOYEE / WHERE INCOME > %s" % (1000)try: cursor.execute(sql) results = cursor.fetchall() for row in results: fname = row[0] lname = row[1] age = row[2] sex = row[3] income = row[4] print ("fname=%s,lname=%s,age=%s,sex=%s,income=%s" % / (fname, lname, age, sex, income ))except: print ("Error: unable to fetch data") 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: 实例(Python 3.0+) import pymysql db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" ) cursor = db.cursor() sql = "UPDATE EMPLOYEE SET AGE = AGE + 1 WHERE SEX = '%c'" % ('M')try: cursor.execute(sql) db.commit()except: db.rollback() 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: 实例(Python 3.0+) import pymysql db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" ) cursor = db.cursor() sql = "DELETE FROM EMPLOYEE WHERE AGE > %s" % (20)try: cursor.execute(sql) db.commit()except: db.rollback() 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 实例(Python 3.0+) sql = "DELETE FROM EMPLOYEE WHERE AGE > %s" % (20)try: cursor.execute(sql) db.commit()except: 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DB API中定义了一些数据库操作的错误及异常,下表列出了这些错误和异常: 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。 | InternalError | 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。 | Python MySQL - mysql-connector 驱动 Python3 网络编程 |