python数据库操作指南之PyMysql使用详解

 

PyMysql使用详解

在编写小脚本时,PyMysql是快速连接并操作数据库的一个不错选择。

安装

pip3 install PyMysql
# 可使用 pip list 查看此环境安装了哪些第三方库    pip list | grep PyMysql

使用

import pymysql

连接数据库

使用connect函数创建连接对象,此连接对象提供关闭数据库、事务回滚等操作

一般传参为:host, user, password, port(默认为3306), database(想要连接的数据库名)

db = pymysql.connect(host='127.0.0.1',
                   user='root',
                   password='pwd',
                   database='database_name')

连接对象的常见方法

方法名说明
cursor()获取游标对象,操作数据库,如执行DML操作,调用存储过程等
commit()提交事务
rollback()回滚事务
close()关闭数据库连接

操作数据库

操作数据库主要使用cursor游标对象,对数据库进行操作

cursor游标对象的常见方法

方法名说明
close()关闭当前游标对象
execute(query)执行数据库操作,如sql语句或数据库命令
executemany(query,params)用于批量操作,如:批量更新
fetchone()获取查询结果集中的下一条记录
fetchmany(size)获取查询结果集中指定数量的记录,size默认为1
fetchall()获取查询结果集中所有记录
nextset()跳至下一个可用的结果集

fetchone(),fetchmany(size),fetchall() 三者的返回值都是元组 或 元组的嵌套 查

查询主要获取结果集,注意fetchone 得到的是元组, fetchmany(size),fetchall()得到的是元组的嵌套

注意:

如果既要使用python的字符串解析%,sql语句中又包含sql的模糊查询占位符%, 模糊查询使用%%即可,这样不会报错

import pymysql

# 创建数据库连接对象
db = pymysql.connect(host='127.0.0.1',
                   user='root',
                   password='pwd',
                   database='database_name')
# 创建游标对象
cursor = db.cursor()

table_name = 'map_point'
sql = "SELECT * FROM %s WHERE username LIKE 'DL%%' " % table_name
try:
  cursor.execute(sql)  # 执行sql语句,也可执行数据库命令,如:show tables
  result = cursor.fetchall()  # 所有结果
  print(result)
except Exception as e:
  db.rollback()
  print("查询失败")
  print(e)
finally:
  cursor.close()  # 关闭当前游标
  db.close()  # 关闭数据库连接

循环查询:

在一些场景中,需要进行循环查询,判断,此时在执行完execute查询语句后,务必进行commit提交,否则每次查询到的数据都是之前查询结果的快照,也就是旧数据。

或者采用第二种方案,创建connect连接时,增添autocommit=True属性,自动进行commit提交。

增,删,改

增删改需要有提交事务的操作,查不需要提交事务,但如果循环查询,务必提交事务,否则结果都是重复的

创建连接对象——db= pymysql()

创建cursor游标对象——cur = db.cursor()

数据操作——cur.execute(sql)

提交连接事务——db.commit()

关闭cursor游标对象——cur.close()

关闭连接对象——db.close( )

import pymysql

# 创建数据库连接对象
db = pymysql.connect(host='127.0.0.1',
                   user='root',
                   password='pwd',
                   database='database_name')
# 创建游标对象
cursor = db.cursor()

table_name = 'table_name '
user_id = 'yyy'
user_no = 'xxx'
sql = "UPDATE %s SET user_no = '%s' WHERE user_id = '%s'" % (table_name, user_no, user_id)
try:
  cursor.execute(sql)  # 执行sql语句,也可执行数据库命令,如:show tables
  db.commit()  # 增删改,必须执行事务
  print("数据更新成功")
except Exception as e:
  db.rollback()  # 若出现失败,进行回滚
  print("数据更新失败")
  print(e)
finally:
  cursor.close()  # 关闭当前游标
  db.close()  # 关闭数据库连接

使用循环批量更新

db = pymysql.connect(host='127.0.0.1',
                   user='root',
                   password='pwd',
                   database='database_name')

table_name = 'table_name'
update_list = ['xxx2', 'xxxx3']
condition_list = ['xxx', 'xxx1']
# 条件集合,更新集合长度相等时可使用,可根据其他情况重新编写
cursor = db.cursor()
for i in range(len(condition_list)):
  sql = "UPDATE %s SET user_no = '%s' WHERE user_id = '%s'" % (table_name, update_list[i], 
                                                                              condition_list[i])
  print('执行sql语句:' + sql)
  try:
      cursor.execute(sql)
      db.commit()
      print("数据更新成功" + str(i+1) + '条')
  except Exception as e:
      db.rollback()
      print("数据更新失败")
      print(e)
cursor.close()
db.close()

使用executemany(query, param) 批量更新

params为每条记录的维度,可为嵌套数组和元组

注意:sql语句中需要更改的数据不管什么类型,统一使用%s作为占位符,不需要加引号

# 创建数据库连接对象
db = pymysql.connect(host='127.0.0.1',
                   user='root',
                   password='pwd',
                   database='database_name')
# 创建游标对象
cursor = db.cursor()
update_list = ['a', 'b']
condition_list = ['a1', 'b1']
# 条件数组和需要更新的数据数组是分开的,因为param需要以每条的维度,所以可以使用拉链函数合并
params = zip(update_list, condition_list) # 或 param = [['a', 'a1'], ['b', 'b1']]
sql = "UPDATE map_point SET storageLocation_no = %s WHERE position_id = %s"  # 注意 这里的 占位%s 都不用加引号
try:
  cursor.executemany(sql, params)  # 执行sql语句
  db.commit()  # 执行事务
  print("数据批量更新成功")
except Exception as e:
  db.rollback()
  print("数据更新失败")
  print(e)
finally:
  cursor.close()  # 关闭当前游标
  db.close()  # 关闭数据库连接

 

总结

关于python数据库操作指南之PyMysql使用详解的文章就介绍至此,更多相关python数据库操作PyMysql使用内容请搜索编程宝库以前的文章,希望以后支持编程宝库

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