【AI总结】python连接MySQL（1）- Python连接MySQL：驱动库与ORM框架全面指南

Python连接MySQL：驱动库与ORM框架全面指南

摘要：本文详解Python操作MySQL的两种方式——原生驱动库与ORM框架，对比主流工具并提供实战代码示例，助你高效管理数据库！

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一、为什么需要连接MySQL？

Python在数据分析、Web开发等领域广泛应用，而MySQL作为最流行的开源关系型数据库，其与Python的交互必不可少。操作方式主要分两类：

1. 原生驱动库：直接执行SQL语句，灵活高效
2. ORM框架：对象关系映射，用Python类操作数据库，提升开发效率

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二、原生驱动库推荐及实战

1. mysql-connector-python（Oracle官方维护）

# 安装：pip install mysql-connector-python
import mysql.connector

config = {
  "user": "root",
  "password": "123456",
  "host": "localhost",
  "database": "test_db"
}

try:
    conn = mysql.connector.connect(**config)
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("SELECT * FROM users WHERE age > %s", (20,))
    print(cursor.fetchall())  # 输出查询结果
except Exception as e:
    print(f"Database error: {e}")
finally:
    cursor.close()
    conn.close()

2. PyMySQL（纯Python实现，兼容性好）

# 安装：pip install pymysql
import pymysql

conn = pymysql.connect(
    host='localhost', 
    user='root',
    password='123456',
    database='test_db'
)
with conn.cursor() as cursor:
    cursor.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES (%s, %s)", ('Alice', 25))
    conn.commit()  # 提交事务

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三、ORM框架：用Python类操作数据库

1. SQLAlchemy（企业级首选）

# 安装：pip install sqlalchemy pymysql
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.orm import declarative_base, sessionmaker

Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(30))
    age = Column(Integer)

# 连接数据库（格式：mysql+pymysql://user:password@host/db）
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@localhost/test_db")
Base.metadata.create_all(engine)  # 自动建表

# 操作数据
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
new_user = User(name="Bob", age=30)
session.add(new_user)
session.commit()

# 查询数据
users = session.query(User).filter(User.age > 20).all()

2. Peewee（轻量级，适合快速开发）

# 安装：pip install peewee pymysql
from peewee import *

db = MySQLDatabase('test_db', user='root', password='123456', host='localhost')

class User(Model):
    name = CharField()
    age = IntegerField()
    
    class Meta:
        database = db

db.connect()
db.create_tables([User])  # 创建表

# 插入数据
User.create(name="Charlie", age=28)

# 查询数据
query = User.select().where(User.age > 25)
for user in query:
    print(user.name, user.age)

3. Django ORM（Django项目内置）

# 在Django项目的models.py中定义
from django.db import models

class User(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=30)
    age = models.IntegerField()

# 命令行生成迁移文件并执行
# python manage.py makemigrations
# python manage.py migrate

# 在视图函数中使用
users = User.objects.filter(age__gt=20)

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四、对比总结：如何选择？

工具类型	代表库	适用场景
原生驱动	PyMySQL	需要精细控制SQL/高性能查询
全能ORM	SQLAlchemy	大型项目/复杂事务处理
轻量ORM	Peewee	快速原型开发/小型应用
全栈框架内置ORM	Django ORM	使用Django开发Web应用

性能建议：高频写入场景用原生驱动，复杂业务逻辑用ORM提升可维护性。

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五、常见问题解决方案

1. 连接超时：

   # 在connect参数中添加超时设置
   conn = pymysql.connect(..., connect_timeout=10)
   

2. 中文乱码：
   连接字符串添加编码参数：

   mysql+pymysql://root:123456@localhost/test_db?charset=utf8mb4
   

3. ORM批量插入优化：

   # SQLAlchemy批量插入
   session.bulk_save_objects([User(name=f"user{i}") for i in range(1000)])
   session.commit()
   

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结语：根据项目需求灵活选择工具，小型项目可用Peewee快速迭代，企业级系统推荐SQLAlchemy。掌握原生SQL与ORM的双重技能，才是Python工程师的终极武器！

技术栈扩展：

• 异步支持：aiomysql + SQLAlchemy 1.4+
• 数据库迁移：Alembic（配合SQLAlchemy）
• 连接池：SQLAlchemy自带连接池 / DBUtils

GitHub资源：

• SQLAlchemy官方示例
• Peewee文档

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关键词：Python MySQL、ORM框架、SQLAlchemy教程、PyMySQL示例、数据库连接

（完）