python开发_python操作mysql数据库

25-02-09 22

本文将为您提供关于python开发_python操作mysql数据库的详细介绍，同时，我们还将为您提供关于Python入门系列（十一）一篇搞定python操作MySQL数据库、Python开发【第十一

本文将为您提供关于python开发_python操作mysql数据库的详细介绍，同时，我们还将为您提供关于Python入门系列（十一）一篇搞定python操作MySQL数据库、Python开发【第十一篇】：Python操作MySQL、Python开发【第十九篇】：Python操作MySQL、python接口自动化（三十八）-python操作mysql数据库（详解）的实用信息。

本文目录一览：

python开发_python操作mysql数据库
Python入门系列（十一）一篇搞定python操作MySQL数据库
Python开发【第十一篇】：Python操作MySQL
Python开发【第十九篇】：Python操作MySQL
python接口自动化（三十八）-python操作mysql数据库（详解）

python开发_python操作mysql数据库

如果你还没有准备好开发环境，你不妨花上一小点时间去看看：

本篇blog是有关python操作MysqL数据的相关内容。

我做了一个demo：

先看运行效果：

MysqL中情况：

代码部分：

MysqL database MysqLdb 名称 DATABASE_NAME = HOST = PORT = 用户名称 USER_NAME = 数据库密码 PASSWORD = 数据库编码 CHAR_SET = DATABASE_NAME = HOST = PORT = USER_NAME = PASSWORD = CHAR_SET = 数据库连接 MysqLdb.connect(host = HOST,user = USER_NAME,passwd = PASSWORD,db = DATABASE_NAME,charset = 获取cursor 关闭连接 conn != 关闭cursor cursor != 关闭所有 sql = conn = cursor = result =sql) 查询表信息 table_name != sql = + conn = cursor = result =sql) row ( sql = %s,%s) params = (,, conn = cursor = result =arams) sql = %s where id = 1 params = ( conn = cursor = result =arams) 删除数据 sql = %s params = ( conn = cursor = result =arams) 数据库连接信息 (数据库连接信息: + DATABASE_NAME + HOST + PORT + USER_NAME + PASSWORD + 数据库中表情况 sql = conn = cursor = result =sql) row 数据库中表情况 sql = conn = cursor = result =sql) row result =

你还可以参考：

Python入门系列（十一）一篇搞定python操作MySQL数据库

开始

安装MySQL驱动

$ python -m pip install mysql-connector-python

测试MySQL连接器

import mysql.connector

测试MySQL连接

import mysql.connector

mydb = mysql.connector.connect(
  host="localhost",
  user="yourusername",
  password="yourpassword"
)

print(mydb)

创建数据库

import mysql.connector

mydb = mysql.connector.connect(
  host="localhost",
  user="yourusername",
  password="yourpassword"
)

mycursor = mydb.cursor()

mycursor.execute("CREATE DATABASE mydatabase")

创建表格

import mysql.connector

mydb = mysql.connector.connect(
  host="localhost",
  user="yourusername",
  password="yourpassword",
  database="mydatabase"
)

mycursor = mydb.cursor()

mycursor.execute("CREATE TABLE customers (name VARCHAR(255), address VARCHAR(255))")

插入数据

import mysql.connector

mydb = mysql.connector.connect(
  host="localhost",
  user="yourusername",
  password="yourpassword",
  database="mydatabase"
)

mycursor = mydb.cursor()

sql = "INSERT INTO customers (name, address) VALUES (%s, %s)"
val = ("John", "Highway 21")
mycursor.execute(sql, val)

mydb.commit()

print(mycursor.rowcount, "record inserted.")

重要！。注意这个语句：mydb.commit()。它是进行修改的必要条件，否则就不会对表进行修改。

插入多行

import mysql.connector

mydb = mysql.connector.connect(
  host="localhost",
  user="yourusername",
  password="yourpassword",
  database="mydatabase"
)

mycursor = mydb.cursor()

sql = "INSERT INTO customers (name, address) VALUES (%s, %s)"
val = [
  (''Peter'', ''Lowstreet 4''),
  (''Amy'', ''Apple st 652''),
  (''Hannah'', ''Mountain 21''),
  (''Michael'', ''Valley 345''),
  (''Sandy'', ''Ocean blvd 2''),
  (''Betty'', ''Green Grass 1''),
  (''Richard'', ''Sky st 331''),
  (''Susan'', ''One way 98''),
  (''Vicky'', ''Yellow Garden 2''),
  (''Ben'', ''Park Lane 38''),
  (''William'', ''Central st 954''),
  (''Chuck'', ''Main Road 989''),
  (''Viola'', ''Sideway 1633'')
]

mycursor.executemany(sql, val)

mydb.commit()

print(mycursor.rowcount, "was inserted.")

获取插入的ID

import mysql.connector

mydb = mysql.connector.connect(
  host="localhost",
  user="yourusername",
  password="yourpassword",
  database="mydatabase"
)

mycursor = mydb.cursor()

sql = "INSERT INTO customers (name, address) VALUES (%s, %s)"
val = ("Michelle", "Blue Village")
mycursor.execute(sql, val)

mydb.commit()

print("1 record inserted, ID:", mycursor.lastrowid)

查询

import mysql.connector

mydb = mysql.connector.connect(
  host="localhost",
  user="yourusername",
  password="yourpassword",
  database="mydatabase"
)

mycursor = mydb.cursor()

mycursor.execute("SELECT * FROM customers")

myresult = mycursor.fetchall()

for x in myresult:
  print(x)

从表格中选择

import mysql.connector

mydb = mysql.connector.connect(
  host="localhost",
  user="yourusername",
  password="yourpassword",
  database="mydatabase"
)

mycursor = mydb.cursor()

mycursor.execute("SELECT * FROM customers")

myresult = mycursor.fetchall()

for x in myresult:
  print(x)

注意：我们使用fetchall()方法，它从最后执行的语句中获取所有行。

选择列

import mysql.connector

mydb = mysql.connector.connect(
  host="localhost",
  user="yourusername",
  password="yourpassword",
  database="mydatabase"
)

mycursor = mydb.cursor()

mycursor.execute("SELECT name, address FROM customers")

myresult = mycursor.fetchall()

for x in myresult:
  print(x)

如果只想查询一条数据，可以使用fetchone()方法。

import mysql.connector

mydb = mysql.connector.connect(
  host="localhost",
  user="yourusername",
  password="yourpassword",
  database="mydatabase"
)

mycursor = mydb.cursor()

mycursor.execute("SELECT * FROM customers")

myresult = mycursor.fetchone()

print(myresult)

Where条件

使用筛选器选择

import mysql.connector

mydb = mysql.connector.connect(
  host="localhost",
  user="yourusername",
  password="yourpassword",
  database="mydatabase"
)

mycursor = mydb.cursor()

sql = "SELECT * FROM customers WHERE address =''Park Lane 38''"

mycursor.execute(sql)

myresult = mycursor.fetchall()

for x in myresult:
  print(x)

通配符

import mysql.connector

mydb = mysql.connector.connect(
  host="localhost",
  user="yourusername",
  password="yourpassword",
  database="mydatabase"
)

mycursor = mydb.cursor()

sql = "SELECT * FROM customers WHERE address LIKE ''%way%''"

mycursor.execute(sql)

myresult = mycursor.fetchall()

for x in myresult:
  print(x)

防止SQL注入

import mysql.connector

mydb = mysql.connector.connect(
  host="localhost",
  user="yourusername",
  password="yourpassword",
  database="mydatabase"
)

mycursor = mydb.cursor()

sql = "SELECT * FROM customers WHERE address = %s"
adr = ("Yellow Garden 2", )

mycursor.execute(sql, adr)

myresult = mycursor.fetchall()

for x in myresult:
  print(x)

Order By

对结果进行排序

import mysql.connector

mydb = mysql.connector.connect(
  host="localhost",
  user="yourusername",
  password="yourpassword",
  database="mydatabase"
)

mycursor = mydb.cursor()

sql = "SELECT * FROM customers ORDER BY name"

mycursor.execute(sql)

myresult = mycursor.fetchall()

for x in myresult:
  print(x)

使用DESC关键字对结果进行降序排序。

import mysql.connector

mydb = mysql.connector.connect(
  host="localhost",
  user="yourusername",
  password="yourpassword",
  database="mydatabase"
)

mycursor = mydb.cursor()

sql = "SELECT * FROM customers ORDER BY name DESC"

mycursor.execute(sql)

myresult = mycursor.fetchall()

for x in myresult:
  print(x)

删除记录

import mysql.connector

mydb = mysql.connector.connect(
  host="localhost",
  user="yourusername",
  password="yourpassword",
  database="mydatabase"
)

mycursor = mydb.cursor()

sql = "DELETE FROM customers WHERE address = ''Mountain 21''"

mycursor.execute(sql)

mydb.commit()

print(mycursor.rowcount, "record(s) deleted")

防止SQL注入

import mysql.connector

mydb = mysql.connector.connect(
  host="localhost",
  user="yourusername",
  password="yourpassword",
  database="mydatabase"
)

mycursor = mydb.cursor()

sql = "DELETE FROM customers WHERE address = %s"
adr = ("Yellow Garden 2", )

mycursor.execute(sql, adr)

mydb.commit()

print(mycursor.rowcount, "record(s) deleted")

删除表

import mysql.connector

mydb = mysql.connector.connect(
  host="localhost",
  user="yourusername",
  password="yourpassword",
  database="mydatabase"
)

mycursor = mydb.cursor()

sql = "DROP TABLE customers"

mycursor.execute(sql)

更新数据

import mysql.connector

mydb = mysql.connector.connect(
  host="localhost",
  user="yourusername",
  password="yourpassword",
  database="mydatabase"
)

mycursor = mydb.cursor()

sql = "UPDATE customers SET address = ''Canyon 123'' WHERE address = ''Valley 345''"

mycursor.execute(sql)

mydb.commit()

print(mycursor.rowcount, "record(s) affected")

防止SQL注入

import mysql.connector

mydb = mysql.connector.connect(
  host="localhost",
  user="yourusername",
  password="yourpassword",
  database="mydatabase"
)

mycursor = mydb.cursor()

sql = "UPDATE customers SET address = %s WHERE address = %s"
val = ("Valley 345", "Canyon 123")

mycursor.execute(sql, val)

mydb.commit()

print(mycursor.rowcount, "record(s) affected")

限制结果

import mysql.connector

mydb = mysql.connector.connect(
  host="localhost",
  user="yourusername",
  password="yourpassword",
  database="mydatabase"
)

mycursor = mydb.cursor()

mycursor.execute("SELECT * FROM customers LIMIT 5")

myresult = mycursor.fetchall()

for x in myresult:
  print(x)

从另一个位置开始

import mysql.connector

mydb = mysql.connector.connect(
  host="localhost",
  user="yourusername",
  password="yourpassword",
  database="mydatabase"
)

mycursor = mydb.cursor()

mycursor.execute("SELECT * FROM customers LIMIT 5 OFFSET 2")

myresult = mycursor.fetchall()

for x in myresult:
  print(x)

连接两张或更多数据表

# users 表
{ id: 1, name: ''John'', fav: 154},
{ id: 2, name: ''Peter'', fav: 154},
{ id: 3, name: ''Amy'', fav: 155},
{ id: 4, name: ''Hannah'', fav:},
{ id: 5, name: ''Michael'', fav:}

# products
{ id: 154, name: ''Chocolate Heaven'' },
{ id: 155, name: ''Tasty Lemons'' },
{ id: 156, name: ''Vanilla Dreams'' }

import mysql.connector

mydb = mysql.connector.connect(
  host="localhost",
  user="yourusername",
  password="yourpassword",
  database="mydatabase"
)

mycursor = mydb.cursor()

sql = "SELECT \
  users.name AS user, \
  products.name AS favorite \
  FROM users \
  INNER JOIN products ON users.fav = products.id"

mycursor.execute(sql)

myresult = mycursor.fetchall()

for x in myresult:
  print(x)

结束

MySQL的基本操作就是这样子了。

Python开发【第十一篇】：Python操作MySQL

本篇对于Python操作MySQL主要使用两种方式：

1、原生模块pymsql。

2、ORM框架SQLAchemy。

pymsql

pymsql是Python中操作MySQL的模块，其使用方法和MySQLdb几乎相同。

windows下载安装

pip3 install pymysql

使用操作

执行SQL

__author__ = ''Golden''
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
import pymysql
# 创建连接
conn = pymysql.connect(host=''192.168.31.134'',port=3306,user=''root'',passwd=''123456'',db=''information_schema'')
# 创建游标
cursor = conn.cursor()
# 执行SQL，并返回受影响行数
effect_row = cursor.execute("select * from tables")
print(effect_row)
# 取出一条数据
print(cursor.fetchone())
# 取出前n条数据
print("*********************************************************")
print(cursor.fetchmany(5))
# 取出所有数据
print("*********************************************************")
print(cursor.fetchall())
# 提交，不然无法保存新建或修改的数据
conn.commit()
# 关闭游标
cursor.close()
# 关闭连接
conn.close()

可能报错：pymysql.err.InternalError: (1130, "Host ''192.168.31.1'' is not allowed to connect to this MySQL server")

可能是因为你的账号不允许从远程登录，只能在localhost登录。只需要在localhost的那台电脑登录mysql，更改对应数据库里的"user"表里的"host"项，把"localhost"改为"%"。

解决办法：

1、改表法

[root@lnmp ~]# mysql -uroot -p123456
mysql> use test;
Database changed
mysql> update user set host = ''%'' where user = ''root'';
mysql> select host,user from user;
mysql> flush rivileges;

2、授权法

允许用户user使用密码password从任何主机连接到mysql服务器。

mysql> grant all privileges on *.* to ''user''@''%'' identified by ''password'' with grant option;
mysql> flush privileges;

允许用户user从ip192.168.1.122的主机连接到mysql服务器，并使用password作为密码。

mysql> grant all privileges on *.* to ''user''@''192.168.1.122'' identified by ''password'' with grant option;
mysql> flush privileges;

允许用户user从ip192.168.1.122的主机连接到mysql服务器的test_db数据库，并使用password作为密码。

mysql> grant all privileges on test_db.* to ''user''@''192.168.1.122'' identified by ''password'' with grant option;
mysql> flush privileges;

插入数据

# 插入数据
effect_row = cursor.executemany("inster into table_name(field_name1,field_name2) values(%s,%s)",[("value_1","value_2"),("value_3","value_4")])

SQLAlchemy ORM

ORM介绍

对象关系映射（Object Relational Mapping，简称ORM），是一种程序技术，用于实现面向对象编程语言里不同类型系统的数据之间的转换。从效果上说，它其实是创建了一个可在编程语言里使用的——"虚拟对象数据库"。

面向对象是从软件工程基本原则（如耦合、聚合、封装）的基础上发展起来的，而关系数据库则是从数学理论发展而来的，两套理论存在显著的区别。为了解决这个不匹配的现象，对象关系映射技术应运而生。

对象关系映射（Object Relational Mapping）提供了概念性的、易于理解的模型化数据的方法。ORM方法论基于三个核心原则。简单，以最基本的形式建模数据。传达性，数据库结构被任何人都能理解的语言文档化。精确性，基于数据模型创建正确标准化的结构。典型地，建模者通过收集来自那些熟悉应用程序但不熟练数据建模者开发信息模型。建模者必须能够用非技术企业专家可以理解的术语在概念层次上与数据结构进行通讯。建模者也必须能以简单的单元分析信息，对样本数据进行处理。ORM专门被设计为改进这种联系。

ORM的优点

1、隐藏了数据访问细节，"封闭"的通用数据库交互，ORM的核心。使得通用数据库的交互变得简单易行，并且完全不用考虑SQL语句。

2、ORM使构造固化数据结构变得简单易行。

ORM的缺点

1、自动化意味着映射和关联管理，代价是牺牲性能。现在各种ORM框架都在尝试使用各种方法（如LazyLoad、Cache）来减轻性能的影响，效果比较显著。

2、面向对象的查询语言（OQL）作为一种数据库与对象之间的过渡，虽然隐藏了数据层面的业务抽象，但并不能完全的屏蔽掉数据库层的设计，并且无疑将增加学习成本。

3、对于复杂查询，ORM仍然力不从心。虽然可以实现，但是不值得。视图可以解决大部分calculated column、case、group、having、order by、exists，但是查询条件a and b and not c and (d or e)不能很好解决。

常用的ORM框架

1、Hibernate全自动需要hql语句。

2、iBatis半自动自己写sql语句，可操作性强，小巧。

3、EclipseLink一个可扩展的支持JPA的ORM框架，提供强大的缓存功能，缓存支持集群。

4、Apache OJB等等。

5、在Python中最著名的ORM框架是SQLAlchemy。

SQLAlchemy安装

SQLAlchemy的理念是，SQL数据库的量级和性能重要于对象集合，而对象集合的抽象又重要与表和行。

Dialect用于和数据API进行交流，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。

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

安装sqlalchemy

pip3 install sqlalchemy

SQLAlchemy基本使用

创建一个表。

SQL实现：

CREATE TABLE USER(
ID INTEGER NOT NULL AUTO_INCREMENT,
NAME VARCHAR(32),
PASSWORD VARCHAR(64),
PRIMARY KET (ID)
)

ORM实现：

__author__ = ''Golden''
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column,Integer,String
# echo=True打印信息
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@192.168.31.134/test_db",
encoding=''utf-8'',echo=True)
# 生成orm基类
Base = declarative_base()
class User(Base):
# 表名
__tablename__ = ''USER''
# 定义字段ID，并设置为主键
ID = Column(Integer,primary_key=True)
NAME = Column(String(32))
PASSWORD = Column(String(64))
# 创建表结构
Base.metadata.create_all(engine)

除了上面的创建表之外，还有一种创建表的方式。

__author__ = ''Golden''
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine,Table,MetaData,Column,Integer,String,ForeignKey
from sqlalchemy.orm import mapper
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@192.168.31.134/test_db",
encoding=''utf-8'',echo=True)
metadata = MetaData()
user = Table(''USER_TABLE'',metadata,
Column(''ID'',Integer,primary_key=True),
Column(''NAME'',String(50)),
Column(''FULLNAME'',String(50)),
Column(''PASSWORD'',String(12))
)
class User(object):
def __init__(self,name,fullname,password):
self.name = name
self.fullname = fullname
self.password = password
mapper(User,user)
# 创建表结构
metadata.create_all(engine)

第一种方式创建的表是基于第二种方式的再封装。

使用ORM创建一条数据。

__author__ = ''Golden''
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine,Column,Integer,String
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@192.168.31.134/test_db",
encoding=''utf-8'',echo=True)
Base = declarative_base()
class User(Base):
__tablename__ = ''USER''
ID = Column(Integer,primary_key=True)
NAME = Column(String(32))
PASSWORD = Column(String(64))
Base.metadata.create_all(engine)
# 创建与数据库的会话session class，注意这里返回给session的是一个class，不是实例
Session_class = sessionmaker(bind=engine)
# 生成session实例
Session = Session_class()
# 生成要创建的数据对象
user_obj = User(NAME="Golden",PASSWORD="123456")
# 此时还没有创建对象
print(user_obj.NAME,user_obj.ID)
# 把需要创建的数据对象添加到session
Session.add(user_obj)
# 此时还没有创建对象
print(user_obj.NAME,user_obj.ID)
# 创建数据，统一提交
Session.commit()

查询、修改

__author__ = ''Golden''
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine,Column,Integer,String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@192.168.31.134/test_db",
encoding=''utf-8'',echo=False)
Base = declarative_base()
class User(Base):
__tablename__ = ''USER''
ID = Column(Integer,primary_key=True)
NAME = Column(String(32))
PASSWORD = Column(String(64))
def __repr__(self):
return "<NAME : %s | PASSWORD : %s>" %(self.NAME,self.PASSWORD)
Session_class = sessionmaker(bind=engine)
Session = Session_class()
# first 查出NAME=''Golden''的第一个
my_user = Session.query(User).filter_by(NAME=''Golden'').first()
print(my_user.NAME,my_user.PASSWORD)
# NAME=''Golden''
data = Session.query(User).filter_by(NAME=''Golden'').all()
print(data[0].PASSWORD)
#all 查出所有
data_2 = Session.query(User).filter_by().all()
print(data_2)
data_3 = Session.query(User).filter(User.ID == 1).all()
print(data_3)
data_4 = Session.query(User).filter_by(ID=1).all()
print(data_4)
# 多条件查询
data_5 = Session.query(User).filter(User.ID > 1).filter(User.ID < 4).all()
print(data_5)
data_6 = Session.query(User).filter().first()
print(data_6)
# 修改
data_6.NAME = ''zhangsan''
data_6.PASSWORD = ''110''
# 提交
Session.commit()

回滚

__author__ = ''Golden''
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine,Column,Integer,String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@192.168.31.134/test_db",
encoding=''utf-8'',echo=False)
Base = declarative_base()
class User(Base):
__tablename__ = ''USER''
ID = Column(Integer,primary_key=True)
NAME = Column(String(32))
PASSWORD = Column(String(64))
def __repr__(self):
return "<ID : %s | NAME : %s | PASSWORD : %s>" %(self.ID,self.NAME,self.PASSWORD)
Session_class = sessionmaker(bind=engine)
Session = Session_class()
my_user = Session.query(User).filter_by(ID=1).first()
my_user.NAME = ''Mark''
fake_user = User(NAME=''Merry'',PASSWORD=''999999'')
Session.add(fake_user)
# 查看刚刚添加和修改的数据
print(Session.query(User).filter(User.NAME.in_([''Merry'',''Mark''])).all())
# rollback
Session.rollback()
# 再次查询
print(Session.query(User).filter(User.NAME.in_([''Merry'',''Mark''])).all())

统计和分组

__author__ = ''Golden''
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine,Column,Integer,String,func
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@192.168.31.134/test_db",
encoding=''utf-8'',echo=False)
Base = declarative_base()
class User(Base):
__tablename__ = ''USER''
ID = Column(Integer,primary_key=True)
NAME = Column(String(32))
PASSWORD = Column(String(64))
def __repr__(self):
return "<ID : %s | NAME : %s | PASSWORD : %s>" %(self.ID,self.NAME,self.PASSWORD)
Session_class = sessionmaker(bind=engine)
Session = Session_class()
# 统计ha开头的NAME个数
print(Session.query(User).filter(User.NAME.like("ha%")).count())
# 分组
print(Session.query(User.NAME,func.count(User.NAME)).group_by(User.NAME).all())

连表

__author__ = ''Golden''
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine,Column,Integer,String,DATE
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@192.168.31.134/test_db",
encoding=''utf-8'',echo=True)
Base = declarative_base()
class User(Base):
__tablename__ = ''USER''
ID = Column(Integer,primary_key=True)
NAME = Column(String(32))
PASSWORD = Column(String(64))
def __repr__(self):
return "<ID :%s | NAME : %s | PASSWORD : %s>" %(self.ID,self.NAME,self.PASSWORD)
class Student(Base):
__tablename__ = ''STUDENT''
ID = Column(Integer,primary_key=True)
NAME = Column(String(32),nullable=False)
REGISTER_DATE = Column(DATE,nullable=False)
GENDER = Column(String(32),nullable=False)
def __repr__(self):
return "<NAME : %s | PASSWORD : %s>" %(self.NAME,self.REGISTER_DATE)
Base.metadata.create_all(engine)
Session_class = sessionmaker(bind=engine)
Session = Session_class()
# 外联
print(Session.query(User,Student).filter(User.ID == Student.ID).all())
# 两个表必须有外键关联才能使用 Can''t find any foreign key relationships between ''A'' and ''B''
print(Session.query(User).join(Student).all())
print(Session.query(User).join(Student,isouter=True).all())
Session.commit()

实现两个表的外键关联

__author__ = ''Golden''
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine,Column,Integer,String,DATE,ForeignKey
from sqlalchemy.orm import sessionmaker,relationship
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@192.168.31.134/test_db",
encoding=''utf-8'',echo=False)
Base = declarative_base()
class Student(Base):
__tablename__ = ''student''
id = Column(Integer,primary_key=True)
name = Column(String(32),nullable=False)
register_date = Column(DATE,nullable=False)
def __repr__(self):
return "<name : %s | register_date : %s>"%(self.name,self.register_date)
class StudyRecord(Base):
__tablename__ = "study_record"
id = Column(Integer,primary_key=True)
day = Column(Integer,nullable=False)
status = Column(String(32),nullable=False)
# 创建外键
stu_id = Column(Integer,ForeignKey("student.id"))
#
student = relationship("Student",backref="my_study_record")
def __repr__(self):
return "<%s day :%s | status : %s>"%(self.student.name,self.day,self.status)
# 创建表结构
Base.metadata.create_all(engine)
# 创建与数据库的会话session
Session_class = sessionmaker(bind=engine)
# 生成session实例
session = Session_class()
"""添加数据
s1 = Student(name="Golden",register_date="2017-12-24")
s2 = Student(name="Jack",register_date="2017-11-13")
s3 = Student(name="Rain",register_date="2017-10-11")
s4 = Student(name="Eric",register_date="2017-07-07")
study_obj1 = StudyRecord(day=1,status="Yes",stu_id=1)
study_obj2 = StudyRecord(day=2,status="No",stu_id=1)
study_obj3 = StudyRecord(day=3,status="Yes",stu_id=1)
study_obj4 = StudyRecord(day=1,status="Yes",stu_id=2)
# 一次性全部创建
session.add_all([s1,s2,s3,s4,study_obj1,study_obj2,study_obj3,study_obj4])
"""
stu_obj = session.query(Student).filter(Student.name == "Golden").first()
print(stu_obj)
print(stu_obj.my_study_record)
# 提交
session.commit()

多外键关联

创建包含多外键的表结构。

__author__ = ''Golden''
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
from sqlalchemy.orm import relationship
from sqlalchemy import create_engine,Column,Integer,String,DATE,ForeignKey
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
Base = declarative_base()
class Customer(Base):
__tablename__ = ''customer''
id = Column(Integer,primary_key=True)
name = Column(String(64))
billing_address_id = Column(Integer,ForeignKey("address.id"))
shipping_address_id = Column(Integer,ForeignKey("address.id"))
billing_address = relationship("Address",foreign_keys=[billing_address_id])
shipping_address = relationship("Address",foreign_keys=[shipping_address_id])
class Address(Base):
__tablename__ = ''address''
id = Column(Integer,primary_key=True)
street = Column(String(64))
city = Column(String(64))
state = Column(String(64))
def __repr__(self):
return self.street
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@192.168.31.134/test_db",
encoding=''utf-8'',echo=False)
# 创建表结构
# Base.metadata.create_all(engine)

插入数据和查询。

__author__ = ''Golden''
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
import os,sys
path = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
sys.path.append(path)
from day11 import orm_many_fk
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
Session_class = sessionmaker(bind=orm_many_fk.engine)
session = Session_class()
# 创建数据
# addr1 = orm_many_fk.Address(street="zhongshanroad",city="qiaokou",state=''hankou'')
# addr2 = orm_many_fk.Address(street="dongyiroad",city="hongshan",state="wuchang")
# addr3 = orm_many_fk.Address(street="guangshanroad",city="gaoxin",state="guanggu")
#
# session.add_all([addr1,addr2,addr3])
# c1 = orm_many_fk.Customer(name="Golden",billing_address=addr1,shipping_address=addr3)
# c2 = orm_many_fk.Customer(name="Jack",billing_address=addr2,shipping_address=addr2)
#
# session.add_all([c1,c2])
# 查询数据
obj = session.query(orm_many_fk.Customer).filter(orm_many_fk.Customer.name=="Golden").first()
print(obj.name,obj.billing_address,obj.shipping_address)
session.commit()

多对多关联

创建多对多关联表

__author__ = ''Golden''
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
from sqlalchemy import Table,Column,Integer,String,DATE,ForeignKey,create_engine
from sqlalchemy.orm import relationship,sessionmaker
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@192.168.31.134/test_db",
encoding=''utf-8'',echo=False)
Base = declarative_base()
book_m2m_author = Table(''book_m2m_author'',Base.metadata,
Column(''book_id'',Integer,ForeignKey(''books.id'')),
Column(''author_id'',Integer,ForeignKey(''authors.id'')))
class Book(Base):
__tablename__ = ''books''
id = Column(Integer,primary_key=True)
name = Column(String(64))
pub_date = Column(DATE)
authors = relationship(''Author'',secondary=book_m2m_author,backref=''books'')
def __repr__(self):
return self.name
class Author(Base):
__tablename__ = ''authors''
id = Column(Integer,primary_key=True)
name = Column(String(32))
def __repr__(self):
return self.name
Base.metadata.create_all(engine)
Session_class = sessionmaker(bind=engine)
session = Session_class()

插入数据和查询

__author__ = ''Golden''
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
import os,sys
path = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
sys.path.append(path)
from day11 import orm_m2m
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
Session_class = sessionmaker(bind=orm_m2m.engine)
session = Session_class()
# 创建数据
# b1 = orm_m2m.Book(name="Python")
# b2 = orm_m2m.Book(name="JAVA")
# b3 = orm_m2m.Book(name="C++")
# b4 = orm_m2m.Book(name="c#")
#
# a1 = orm_m2m.Author(name="Golden")
# a2 = orm_m2m.Author(name="Jack")
# a3 = orm_m2m.Author(name="Rain")
#
# b1.authors = [a1,a2]
# b2.authors = [a1,a2,a3]
#
# session.add_all([b1,b2,b3,b4,a1,a2,a3])
# session.commit()
print("通过书表查询关联的作者".center(50,"*"))
book_obj = session.query(orm_m2m.Book).filter_by(name="JAVA").first()
print(book_obj.name,book_obj.authors)
print("通过作者表查询关联的书".center(50,"*"))
author_obj = session.query(orm_m2m.Author).filter_by(name="Golden").first()
print(author_obj.name,author_obj.books)
# 多对多删除，删除数据时不用管book_m2m_author,sqlalchemy会自动删除对应的数据
# 通过书删除作者
book_obj.authors.remove(author_obj)
# 直接删除作者
author_obj2 = session.query(orm_m2m.Author).filter_by(name="Jack").first()
session.delete(author_obj2)
session.commit()

支持中文

sqlalchemy设置编码字符集一定要在数据库访问的URL上增加charset=utf8，否则数据库的连接就不是utf8的编码格式。

# 支持中文
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@192.168.31.134/test_db?charset=utf8",echo=True)

Python开发【第十九篇】：Python操作MySQL

本篇对于Python操作MySQL主要使用两种方式：

原生模块 pymsql
ORM框架 SQLAchemy

pymsql

pymsql是Python中操作MySQL的模块，其使用方法和MySQLdb几乎相同。

下载安装

1	`pip3 install pymysql`

使用操作

1、执行SQL

+ View Code

2、获取新创建数据自增ID

+ View Code

3、获取查询数据

+ View Code

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

4、fetch数据类型

　　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：

+ View Code

练习题

SQLAchemy

SQLAlchemy是Python编程语言下的一款ORM框架，该框架建立在数据库API之上，使用关系对象映射进行数据库操作，简言之便是：将对象转换成SQL，然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。

安装：

1	`pip3 install SQLAlchemy`

SQLAlchemy本身无法操作数据库，其必须以来pymsql等第三方插件，Dialect用于和数据API进行交流，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

一、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。

+ View Code

二、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。

1、创建表

+ View Code

注：设置外检的另一种方式 ForeignKeyConstraint([''other_id''], [''othertable.other_id''])

2、操作表

表结构 + 数据库连接

增

View Code
删

View Code
改

View Code
查

View Code
其他

View Code

更多功能参见文档，猛击这里下载PDF

python接口自动化（三十八）-python操作mysql数据库（详解）

简介

　　现在的招聘要求对QA人员的要求越来越高，测试的一些基础知识就不必说了，来说测试知识以外的，会不会一门或者多门开发与语言，能不能读懂代码，会不会Linux，会不会搭建测试系统，会不会常用的数据库，会不会SQL等等，因此我们这篇文章来讲解如何用

python语言操作mysql数据库。

本科阶段曾学过使用java对MySQL数据库进行操作，基本思路是先连接数据库，然后执行SQL语句对数据库进行操作，最后打印结果并断开连接。使用Python操作数据库的流程和以上过程基本一致，在对其进行介绍之前，先介绍一些基本的概念。

基本概念

python操作数据库的流程

以流程图的方式展示python操作MySQL数据库的流程：

　　对上图的解读：首先检查是否依次创建Connection对象（数据库连接对象）用于打开数据库连接，创建Cursor对象（游标对象）用于执行查询和获取结果；然后执行SQL语句对数据库进行增删改查等操作并提交事务，此过程如果出现异常则使用回滚技术使数据库恢

复到执行SQL语句之前的状态；最后，依次销毁Cursor对象和Connection对象，以避免多计算机内存过多的占用和浪费。

　　下面依次对Connection对象、Cursor对象和事务等概念进行介绍。

Connection对象

Connection对象即为数据库连接对象，在python中可以使用pymysql.connect()方法创建Connection对象，该方法的常用参数如下：

host：连接的数据库服务器主机名，默认为本地主机（localhost）；字符串类型（String）。

user：用户名，默认为当前用户；字符串类型（String）。

passwd：密码，无默认值；字符串类（String）。

db：数据库名称，无默认值；字符串类型（String）。

port：指定数据库服务器的连接端口，默认为3306；整型（int）。

charset：连接字符集；字符串类型（String）

Connection对象常用的方法如下：

cursor()：使用当前连接创建并返回游标。

commit()：提交当前事务。

rollback()：回滚当前事务。

close()：关闭当前连接

Cursor对象

Cursor对象即为游标对象，用于执行查询和获取结果，在python中可以使用conn.cursor()创建，conn为Connection对象。Cursor对象常用的方法和属性如下：

execute()：执行数据库查询或命令，将结果从数据库获取到客户端 fetchone()：获取结果集的下一行 fetchmany()：获取结果集的下几行 fetchall()：获取结果集中剩下的所有行 close()：关闭当前游标对象 rowcount：最近一次的execute返回数据的行数或受影响的行数

事务

1、事务机制可以确保数据一致性。

事务是数据库理论中一个比较重要的概念，指访问和更新数据库的一个程序执行单元，具有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。

在开发时，我们以以下三种方式使用事务：

正常结束事务：conn.commit() 异常结束事务：conn.rollback() 关闭自动commit：设置 conn.autocommit(False)

2 、使用python实现对MySQL数据库的增删改查等操作

在python中操作MySQL数据库时，要使用的模块是：

Python2中：mysqldb（pip2 install mysqldb） Python3中：pymysql（pip3 install pymysql）

本篇博客所使用的环境为：

python 3.7 win 10 pycharm 2018.3.5 pymysql 0.9.2 mysql 5.6

下面将以具体代码的形式依次介绍python中如何实现对MySQL数据库的增删改查等操作。

python操作数据库

Python 标准数据库接口为 Python DB-API，Python DB-API为开发人员提供了数据库应用编程接口。

Python 数据库接口支持非常多的数据库，你可以选择适合你项目的数据库：

GadFly
mSQL
MySQL（小公司、小厂首选）
PostgreSQL
Microsoft SQL Server 2008（中型厂、中等公司首选）
Informix
Interbase
Oracle（大厂、大企业首选）
Sybase

你可以访问Python数据库接口及API查看详细的支持数据库列表。

不同的数据库你需要下载不同的DB API模块，例如你需要访问Oracle数据库和Mysql数据，你需要下载Oracle和MySQL数据库模块。

DB-API 是一个规范. 它定义了一系列必须的对象和数据库存取方式, 以便为各种各样的底层数据库系统和多种多样的数据库接口程序提供一致的访问接口。

Python的DB-API，为大多数的数据库实现了接口，使用它连接各数据库后，就可以用相同的方式操作各数据库。

Python DB-API使用流程：

引入 API 模块。
获取与数据库的连接。
执行SQL语句和存储过程。
关闭数据库连接。

什么是MySQLdb?

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。

如何安装MySQLdb?

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：

1 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)：

1 git clone https://github.com/PyMySQL/PyMySQL
2 cd PyMySQL/
3 python3 setup.py install

2、如果需要制定版本号，可以使用 curl 命令来安装：

1 # X.X 为 PyMySQL 的版本号
2 url -L https://github.com/PyMySQL/PyMySQL/tarball/pymysql-X.X | tar xz
3 cd PyMySQL*
4 python3 setup.py install
5 # 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：
1 $ wget https://bootstrap.pypa.io/ez_setup.py
2 $ 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（测试数据库）
在TESTDB数据库中您已经创建了表 EMPLOYEE（测试用的测试表）
EMPLOYEE表字段为 FIRST_NAME, LAST_NAME, AGE, SEX 和 INCOME。
连接数据库TESTDB（测试数据库）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。
如果你对sql语句不熟悉，可以自己先简单的学习一下

1、查看有没有创建数据库TESTDB（测试数据库），打开MySQL的client界面输入密码后，输入命令：

1 show databases;

2、看到没有那个数据库，那我们就开始创建一个TESTDB数据库，输入命令：

1 create database TESTDB;

3、再次输入第一步的命令查看，看到已经成功创建

4、查看TESTDB数据库里，有没有EMPLOYEE（测试用的测试表），输入命令：

1 use testdb;
2 show tables;

5、查看到在TESTDB数据库中没有EMPLOYEE表，那么没有我们就创建一张EMPLOYEE表即可。

创建一个实例

运行结果：（从结果中我们可以看见成功创建了一个Connection和Cursor对象。）

下面将以具体代码的形式依次介绍python中如何实现对MySQL数据库的增删改查等操作。

实例：

1、连接数据库

运行结果：

参考代码：

 1 # coding=utf-8
 2 # 1.先设置编码，utf-8可支持中英文，如上，一般放在第一行
 3 
 4 # 2.注释：包括记录创建时间，创建人，项目名称。
 5 ''''''
 6 Created on 2019-5-22
 7 @author: 北京-宏哥
 8 Project:学习和使用python操作MySQL数据库
 9 ''''''
10 # 3.导入模块
11 import pymysql
12 
13 import pymysql
14 
15 # 打开数据库连接
16 conn = pymysql.connect(''localhost'', ''root'', ''root'', ''testdb'')
17 
18 # 使用cursor()方法创建一个游标对象
19 cursor = conn.cursor()
20 
21 # 使用execute()方法执行SQL查询
22 cursor.execute(''SELECT VERSION()'')
23 
24 # 使用fetchone()方法获取单条数据
25 data = cursor.fetchone()
26 
27 # 打印
28 print(''database version: %s'' % data)
29 
30 # 关闭数据库连接
31 conn.close()

2、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：

运行代码后查看有没有表创建，输入命令：

1 use TESTDB；
2 show tables;

运行结果：

参考代码：

 1 # coding=utf-8
 2 # 1.先设置编码，utf-8可支持中英文，如上，一般放在第一行
 3 
 4 # 2.注释：包括记录创建时间，创建人，项目名称。
 5 ''''''
 6 Created on 2019-5-22
 7 @author: 北京-宏哥
 8 Project:学习和使用python操作MySQL数据库
 9 ''''''
10 # 3.导入模块
11 import pymysql
12 
13 import pymysql
14 
15 # 打开数据库连接
16 conn = pymysql.connect(''localhost'', ''root'', ''root'', ''testdb'')
17 
18 # 使用cursor()方法创建一个游标对象cursor
19 cursor = conn.cursor()  # 游标对象用于执行查询和获取结果
20 
21 # 使用execute()方法执行SQL，如果表存在则将其删除
22 cursor.execute(''DROP TABLE IF EXISTS EMPLOYEE'')
23 
24 # 使用预处理语句创建表
25 sql = """CREATE TABLE `employee` (
26   `first_name` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT ''姓'',
27   `last_name` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT ''名'',
28   `age` int(11) DEFAULT NULL COMMENT ''年龄'',
29   `sex` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT ''性别'',
30   `income` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT ''收入''
31 ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
32 """
33 
34 # 执行SQL语句
35 cursor.execute(sql)
36 
37 # 关闭数据库连接
38 conn.close()

3、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：

1、首先查询有没有记录输入查询语句：

1 select * from employee;

2、代码实现

运行结果：

再次查看有没有记录，输入第一步的sql语句：（可以看到插入一条记录）

参考代码：

# coding=utf-8
# 1.先设置编码，utf-8可支持中英文，如上，一般放在第一行

# 2.注释：包括记录创建时间，创建人，项目名称。
''''''
Created on 2019-5-22
@author: 北京-宏哥
Project:学习和使用python操作MySQL数据库
''''''
# 3.导入模块
import pymysql

import pymysql

# 打开数据库连接
conn = pymysql.connect(''localhost'', ''root'', ''root'', ''testdb'')

# 使用cursor()方法获取操作游标
cursor = conn.cursor()

# SQL语句：向数据表中插入数据
sql = """INSERT INTO EMPLOYEE(FIRST_NAME,
         LAST_NAME, AGE, SEX, INCOME)
         VALUES (''Mac'', ''Mohan'', 20, ''M'', 2000)"""

# 异常处理
try:
    # 执行SQL语句
    cursor.execute(sql)
    # 提交事务到数据库执行
    conn.commit()  # 事务是访问和更新数据库的一个程序执行单元
except:
    # 如果发生错误则执行回滚操作
    conn.rollback()

# 关闭数据库连接
conn.close()

另一种写法：

# coding=utf-8
# 1.先设置编码，utf-8可支持中英文，如上，一般放在第一行

# 2.注释：包括记录创建时间，创建人，项目名称。
''''''
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Project:学习和使用python操作MySQL数据库
''''''
# 3.导入模块
import pymysql

import pymysql

# 打开数据库连接
conn = pymysql.connect(''localhost'', ''root'', ''root'', ''testdb'')

# 使用cursor()方法获取操作游标
cursor = conn.cursor()

# SQL语句：向数据表中插入数据
sql = "INSERT INTO EMPLOYEE(FIRST_NAME, \
       LAST_NAME, AGE, SEX, INCOME) \
       VALUES (''%s'', ''%s'',  %s,  ''%s'',  %s)" % \
       (''Mac'', ''Mohan'', 20, ''M'', 2000)
# 异常处理
try:
    # 执行SQL语句
    cursor.execute(sql)
    # 提交事务到数据库执行
    conn.commit()  # 事务是访问和更新数据库的一个程序执行单元
except:
    # 如果发生错误则执行回滚操作
    conn.rollback()

# 关闭数据库连接
conn.close()

实例：

以下代码使用变量向SQL语句中传递参数:

1 ..................................
2 user_id = "root"
3 password = "root"
4 
5 con.execute(''insert into Login values( %s,  %s)'' % \
6              (user_id, password))
7 ..................................

3、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：

运行结果：

参考代码：

 1 # coding=utf-8
 2 # 1.先设置编码，utf-8可支持中英文，如上，一般放在第一行
 3 
 4 # 2.注释：包括记录创建时间，创建人，项目名称。
 5 ''''''
 6 Created on 2019-5-22
 7 @author: 北京-宏哥
 8 Project:学习和使用python操作MySQL数据库
 9 ''''''
10 # 3.导入模块
11 import pymysql
12 
13 import pymysql
14 
15 # 打开数据库连接
16 conn = pymysql.connect(''localhost'', ''root'', ''root'', ''testdb'')
17 
18 # 使用cursor()方法获取操作游标
19 cursor = conn.cursor()
20 
21 # SQL语句：查询
22 sql = "SELECT * FROM employee WHERE income > 1000 "
23 
24 # 异常处理
25 try:
26     # 执行SQL语句
27     cursor.execute(sql)
28     # 获取所有的记录列表
29     results = cursor.fetchall()
30     # 遍历列表
31     for row in results:
32         # 打印列表元素
33         print(row)
34         # 姓
35         first_name = row[0]
36         # 名
37         last_name = row[1]
38         # 年龄
39         age = row[2]
40         # 性别
41         sex = row[3]
42         # 收入
43         income = row[4]
44         # 打印列表元素
45         print(first_name, last_name, age, sex, income)
46 except:
47     print(''Uable to fetch data!'')
48 
49 # 关闭数据库连接
50 conn.close()

4、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 EMPLOYEE 表中的 SEX 字段为 ''M'' 的 AGE 字段递增 5：

1、以前age是20，

2、代码实现：

3、运行结果：

4、查询age变更到25了没有

5、参考代码：

# coding=utf-8
# 1.先设置编码，utf-8可支持中英文，如上，一般放在第一行

# 2.注释：包括记录创建时间，创建人，项目名称。
''''''
Created on 2019-5-22
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Project:学习和使用python操作MySQL数据库
''''''
# 3.导入模块
import pymysql

import pymysql

# 打开数据库连接
conn = pymysql.connect(''localhost'', ''root'', ''root'', ''testdb'')

# 使用cursor()方法获取操作游标
cursor = conn.cursor()

# SQL语句，执行更新操作
sql = ''UPDATE employee SET age = age + 5 WHERE sex = "M"''

# 异常处理
try:
    # 执行SQL语句
    cursor.execute(sql)
    # 提交到数据库执行
    conn.commit()
except:
    # 发生错误时回滚
    conn.rollback()

# 关闭数据库连接
conn.close()

5、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：

1、大于20的只有一条，删除了就没有记录了，输入

1  select * from employee;

2、代码实现

3、运行结果

4、查看数据库表，重复第一步

5、参考代码

 1 # coding=utf-8
 2 # 1.先设置编码，utf-8可支持中英文，如上，一般放在第一行
 3 
 4 # 2.注释：包括记录创建时间，创建人，项目名称。
 5 ''''''
 6 Created on 2019-5-22
 7 @author: 北京-宏哥
 8 Project:学习和使用python操作MySQL数据库
 9 ''''''
10 # 3.导入模块
11 import pymysql
12 
13 import pymysql
14 
15 # 打开数据库连接
16 conn = pymysql.connect(''localhost'', ''root'', ''root'', ''testdb'')
17 
18 # 使用cursor()方法获取操作游标
19 cursor = conn.cursor()
20 
21 # SQL语句，执行删除操作
22 sql = ''DELETE FROM employee WHERE age >20''
23 
24 # 异常处理
25 try:
26     # 执行SQL语句
27     cursor.execute(sql)
28     # 提交到数据库执行
29     conn.commit()
30 except:
31     # 发生错误时回滚
32     conn.rollback()
33 
34 # 关闭数据库连接
35 conn.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：

 1 # SQL删除记录语句
 2 sql = "DELETE FROM EMPLOYEE WHERE AGE > %s" % (20)
 3 try:
 4    # 执行SQL语句
 5    cursor.execute(sql)
 6    # 向数据库提交
 7    db.commit()
 8 except:
 9    # 发生错误时回滚
10    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。

小结

　　哈哈，终于搞完了、整完了，累死宝宝了，已到半夜，明天有时间分享！！！

　　小伙伴python操作MySQL数据库就是这么简单！！！最重要的自己要会、要有扎实的SQL基础。

关于python开发_python操作mysql数据库的介绍现已完结，谢谢您的耐心阅读，如果想了解更多关于Python入门系列（十一）一篇搞定python操作MySQL数据库、Python开发【第十一篇】：Python操作MySQL、Python开发【第十九篇】：Python操作MySQL、python接口自动化（三十八）-python操作mysql数据库（详解）的相关知识，请在本站寻找。

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