python链接mysql方法简介

使用pymysql模块连接MySQL实现增删改查 MySQL 是最流行的数据库之一,也是目前世界上最流行的开源关系数据库,大多应用于互联网行业。比如,在国内,大家所熟知的百度、腾讯、淘宝、京东、网易、新浪等,国外的 Google、Facebook、Twitter、GitHub 等都在使用 MySQL。社交、电商、游戏的核心存储往往也是 MySQL,本文就简单的介绍python操作MySQL增删改查基础内容。 阅读详情

作者:铁头同学
转载链接:https://blog.youkuaiyun.com/zeroooorez/article/details/99689445

1.python使用pymysql连接数据库
import pymysql
user = input('请输入用户名:')
pwd = input('请输入密码:')

# 1.连接
conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', password='', db='db', charset='utf8')

# 2.创建游标
cursor = conn.cursor()

#注意%s需要加引号
sql = "select * from userinfo where username='%s' and pwd='%s'" %(user, pwd)
print(sql)

# 3.执行sql语句
cursor.execute(sql)

result=cursor.execute(sql) #执行sql语句,返回sql查询成功的记录数目
print(result)

# 关闭连接,游标和连接都要关闭
cursor.close()
conn.close()

a) sql注入原因:sql的注释(-- )
sql = "select * from userinfo where username='%s' and pwd='%s'" %(user, pwd)
#1、sql注入之:用户存在,绕过密码
mjj' -- 任意字符

#2、sql注入之:用户不存在,绕过用户与密码
xxx' or 1=1 -- 任意字符
b) 解决方式,避免自己拼接字符串:
sql="select * from userinfo where name=%s and password=%s"  #!!!注意%s需要去掉引号
result=cursor.execute(sql,[user,pwd])
#如果args是列表或元组或字典,则%s可以用作查询中的占位符.
c) 增删改查

注:增删改需要提交,执行commit()

import pymysql
username = input('请输入用户名:')
pwd = input('请输入密码:')

# 1.连接
conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='', db='db', charset='utf8')

# 2.创建游标
cursor = conn.cursor()

# 操作
# 增
# sql = "insert into userinfo(username,pwd) values (%s,%s)"

# effect_row = cursor.execute(sql,(username,pwd))
#同时插入多条数据
#cursor.executemany(sql,[('李四','110'),('王五','119')]) 

# print(effect_row)#

# 改
# sql = "update userinfo set username = %s  where id = 2"
# effect_row = cursor.execute(sql,username)
# print(effect_row)

# 删
sql = "delete from userinfo  where id = 2"
effect_row = cursor.execute(sql)
print(effect_row)

#一定记得commit
conn.commit()

# 4.关闭游标
cursor.close()

# 5.关闭连接
conn.close()

# 查:
fetchone():获取下一行数据,第一次为首行;
fetchall():获取所有行数据源
fetchmany(4):获取4行数据

#默认返回值是元组:((1, 'mjj', '123'), (3, '张三', '110'), (4, '李四', '119'))
#设置返回置为字典:cursor = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor) 

#指针移动方法:
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,表头
#第一个值为移动的行数,整数为向下移动,负数为向上移动,mode指定了是相对当前位置移动,还是相对于首行移动
2.ORM框架:SQLAchemy
a) 链接数据库
from sqlalchemy import create_engine
engine = engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/tests?charset=utf8",encoding="utf-8", echo=True)
b) 创建表
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index,CHAR,VARCHAR
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
from sqlalchemy import create_engine

Base = declarative_base()

# 创建单表
class UserType(Base):
    __tablename__ = 'usertype'
    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    title = Column(VARCHAR(32), nullable=True, index=True)

class Users(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    name = Column(VARCHAR(32), nullable=True, index=True)
    email = Column(VARCHAR(16), unique=True)
    # user_type_id = Column(Integer,ForeignKey("usertype.id"))

    # user_type = relationship("UserType",backref='xxoo')
    # __table_args__ = (
    #     UniqueConstraint('id', 'name', name='uix_id_name'),
    #     Index('ix_n_ex','name', 'email',),
    # )


def create_db():
    engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/db4?charset=utf8", max_overflow=5)
    Base.metadata.create_all(engine)

def drop_db():
    engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/db4?charset=utf8", max_overflow=5)
    Base.metadata.drop_all(engine)

create_db() #创建
# drop_db()  #删除
c) 修改数据(增删改)
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:@127.0.0.1:3306/db4?charset=utf8", max_overflow=5)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

# 类 -> 表
# 对象 -> 行
# ###### 增加 ######
#增加一条数据
# obj1 = UserType(title='普通用户')
# session.add(obj1)

#增加多条数据
# objs =[
#   UserType(title='超级用户'),
#   UserType(title='白金用户'),
#   UserType(title='黑金用户'),
# ]
# session.add_all(objs)

#删
session.query(Users).filter(Users.id > 2).delete()
session.commit()

#改
session.query(Users).filter(Users.id > 2).update({"name" : "099"})
session.query(Users).filter(Users.id > 2).update({Users.name: Users.name + "099"}, synchronize_session=False)
session.query(Users).filter(Users.id > 2).update({"num": Users.num + 1}, synchronize_session="evaluate")
#synchronize_session用于query在进行delete或者update操作的时候,对session的同步策略 默认值为evaluate
session.commit()
d)查
# ###### 查 ######
# print(session.query(UserType))
# user_type_list = session.query(UserType).all()
# for row in user_type_list:
#     print(row.id,row.title)

# select xxx  UserType where
# user_type_list = session.query(UserType.id,UserType.title).filter(UserType.id > 2)
# for row in user_type_list:
#     print(row.id,row.title)
e)其他操作
# 条件
ret = session.query(Users).filter_by(name='alex').all()
ret = session.query(Users).filter(Users.id > 1, Users.name == 'eric').all()
ret = session.query(Users).filter(Users.id.between(1, 3), Users.name == 'eric').all()
ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_([1,3,4])).all()
ret = session.query(Users).filter(~Users.id.in_([1,3,4])).all()     //非
ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_(session.query(Users.id).filter_by(name='eric'))).all()
from sqlalchemy import and_, or_
ret = session.query(Users).filter(and_(Users.id > 3, Users.name == 'eric')).all()
ret = session.query(Users).filter(or_(Users.id < 2, Users.name == 'eric')).all()
ret = session.query(Users).filter(
    or_(
        Users.id < 2,
        and_(Users.name == 'eric', Users.id > 3),
        Users.extra != ""
    )).all()


# 通配符
ret = session.query(Users).filter(Users.name.like('e%')).all()
ret = session.query(Users).filter(~Users.name.like('e%')).all()

# 限制
ret = session.query(Users)[1:2]

# 排序
ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc()).all()
ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc(), Users.id.asc()).all()

# 分组
from sqlalchemy.sql import func

ret = session.query(Users).group_by(Users.extra).all()
ret = session.query(
    func.max(Users.id),
    func.sum(Users.id),
    func.min(Users.id)).group_by(Users.name).all()

ret = session.query(
    func.max(Users.id),
    func.sum(Users.id),
    func.min(Users.id)).group_by(Users.name).having(func.min(Users.id) >2).all()

# 连表

ret = session.query(Users, Favor).filter(Users.id == Favor.nid).all()

ret = session.query(Person).join(Favor).all()

ret = session.query(Person).join(Favor, isouter=True).all()


# 组合
q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2)
q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2)
ret = q1.union(q2).all()

q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2)
q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2)
ret = q1.union_all(q2).all()


# 分组,排序,连表,通配符,子查询,limit,union,where,原生SQL、
# ret = session.query(Users, UserType)
# select * from user,usertype;
#
# ret = session.query(Users, UserType).filter(Users.usertype_id==UserType.id)
# select * from user,usertype whre user.usertype_id = usertype.id

# result = session.query(Users).join(UserType)
# print(result)

# result = session.query(Users).join(UserType,isouter=True)
# print(result)

# 1.
# select * from b where id in (select id from tb2)

# 2 select * from (select * from tb) as B
# q1 = session.query(UserType).filter(UserType.id > 0).subquery()
# result = session.query(q1).all()
# print(result)

# 3
# select
#   id ,
#   (select * from users where users.user_type_id=usertype.id)
# from usertype;

# session.query(UserType,session.query(Users).filter(Users.id == 1).subquery())
# session.query(UserType,Users)
# result = session.query(UserType.id,session.query(Users).as_scalar())
# print(result)
# result = session.query(UserType.id,session.query(Users).filter(Users.user_type_id==UserType.id).as_scalar())
# print(result)

# 问题1. 获取用户信息以及与其关联的用户类型名称(FK,Relationship=>正向操作)
# user_list = session.query(Users,UserType).join(UserType,isouter=True)
# print(user_list)
# for row in user_list:
#     print(row[0].id,row[0].name,row[0].email,row[0].user_type_id,row[1].title)

# user_list = session.query(Users.name,UserType.title).join(UserType,isouter=True).all()
# for row in user_list:
#     print(row[0],row[1],row.name,row.title)


# user_list = session.query(Users)
# for row in user_list:
#     print(row.name,row.id,row.user_type.title)


# 问题2. 获取用户类型
# type_list = session.query(UserType)
# for row in type_list:
#     print(row.id,row.title,session.query(Users).filter(Users.user_type_id == row.id).all())

# type_list = session.query(UserType)
# for row in type_list:
#     print(row.id,row.title,row.xxoo)


# ###### 删除 ######
# session.query(UserType.id,UserType.title).filter(UserType.id > 2).delete()

# ###### 修改 ######
# session.query(UserType.id,UserType.title).filter(UserType.id > 0).update({"title" : "黑金"})
# session.query(UserType.id,UserType.title).filter(UserType.id > 0).update({UserType.title: UserType.title + "x"}, synchronize_session=False)
# session.query(UserType.id,UserType.title).filter(UserType.id > 0).update({"num": Users.num + 1}, synchronize_session="evaluate")


session.commit()
session.close()

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

如果sqlalchemy在执行过程中报以下错误:

说明你的事务会话没有及时关闭

错误A:
sqlalchemy.exc.OperationalError: (pymysql.err.OperationalError) (2006, "MySQL server has gone away (BrokenPipeError(32, 'Broken pipe'))")
错误B:
sqlalchemy.exc.StatementError: (sqlalchemy.exc.InvalidRequestError) Can't reconnect until invalid transaction is rolled back
解决方案:不要让您的连接长时间打开,执行完事务最好关闭会话。SQLAlchemy文档还共享相同的解决方案:session basics
session = Session()
try:
    # this is where the "work" happens!
    yield session
    # always commit changes!
    session.commit()
except:
    # if any kind of exception occurs, rollback transaction
    session.rollback()
    raise
finally:
    session.close() #执行完必须关闭session

多线程控制数据库连接数:

用python写数据库连接时要用到数据连接池于是就想到了DBUtils ,这个简单pip install DBUtile
有时候可能会出错:

 from DBUtils.PooledDB import PooledDB
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ImportError: No module named DBUtils.PooledDB

官网查阅:
已经安装了呀
版本2.0可能是版本导致的
https://pypi.org/project/DBUtils/
https://webwareforpython.github.io/DBUtils/main.html
果然2.0的写法是:

from dbutils.pooled_db import PooledDB

1.3的写法是:

from DBUtils.PooledDB import PooledDB

以下是多线程结合连接池的实例:

db_pool = PooledDB(
    creator=pymysql,
    maxconnections=10,  # 连接池允许的最大连接数,0和None表示不限制连接数
    mincached=0,  # 初始化时,连接池中至少创建的空闲的链接,0表示不创建
    maxcached=0,  # 连接池中最多闲置的连接,0和None不限制
    maxshared=0, # 连接池中最多共享的连接数量,0和None表示全部共享。
    blocking=True,  # 连接池中如果没有可用连接后,是否阻塞等待。True
    maxusage=None,  # 一个连接最多被重复使用的次数,None表示无限制
    **mysql_config # 数据库账户等信息
)

sql='SELECT user FROM user limit 1'

# connect_data(sql)

def connect_data(sql, mode='c', select=False):
    '''
    m:多线程模式,c:连接池模式
    '''
    if mode == 'm':
        conn=pymysql.connect(**db_info)
    else:
        conn = db_pool.connection()
    data = None
    if select:
        try:
            with conn.cursor() as cur:
                cur.execute(sql)
                results= cur.fetchall()
                fields = [field[0] for field in cur.description]
                # 序列化 成字典 zip  把两个可迭代对象合并成2维元组。然后用dict 转化为字典。
                data = [dict(zip(fields, result)) for result in results]
        except pymysql.MySQLError as err:
            conn.rollback()
            print(err)
        finally:
            # PooledDB连接池关闭方法其实不是真的把该连接关闭,而是将该连接由放入池的队列里,在后文会看到该逻辑的实现
            conn.close()
    else:
        try:
            with conn.cursor() as cur:
                resl=cur.execute(sql)
                conn.commit()
        except pymysql.MySQLError as err:
            conn.rollback()
        finally:
            # PooledDB连接池关闭方法其实不是真的把该连接关闭,而是将该连接由放入池的队列里,在后文会看到该逻辑的实现
            conn.close()
    print(data)
    return data

def multi_insert(mode,nums=30):
    treads=[]
    for i in range(nums):
        t=threading.Thread(target=connect_data,args=(sql,mode,True))
        treads.append(t)
    for t in treads:
        t.start()
    for t in treads:
        t.join()

def run(mode,request_nums):
    start=time.time()
    multi_insert(mode,request_nums)
    end=time.time()
    cost=end-start
    print('cost:{0:.3} s'.format(cost))


if __name__=='__main__':
    run('c',100)
【全栈开发】----用pymysql库连接MySQL,批量存入 PyMySQL` 是一个纯 Python 实现的 MySQL 客户端库,允许开发者通过 Python 程序与 MySQL 数据库进行交互。它遵循 PEP 249(Python 数据库 API 规范 v2.0),提供了与 MySQL 数据库连接、查询和管理的功能。`PyMySQL` 的一大优势在于其不依赖外部 C 库或 MySQL 客户端库,这使得安装和部署更加简便,同时也增强了跨平台兼容性。该库支持多种字符集和编码,并且能够处理复杂的 SQL 操作,如事务、游标和参数化查询等。 阅读详情

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python链接mysql超过最大默认连接时间_Python连接mysql方法及常用参数

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:GadFlymSQL MySQL PostgreSQL Microsoft SQL Server 2000 InformixInterbase Oracle Sybase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...

weixin_39656206的博客 106

精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版

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Python通过跳板机链接MySQL的一种方法

转载于:https://www.cnblogs.com/wanghouxuan/p/7115340.html

weixin_30729609的博客 188

ubuntupython连接数据库_ubuntu系统下python链接mysql数据库的方法

进入root 权限下apt-get install mysql-serverapt-get install mysql-client创建数据库mysql -u root -p passward 链接数据库create database basenameuse basename如果数据库存在要进行改动可以直接使用mysql -u root -p passward basename创建表create ...

weixin_42639246的博客 568

ubuntu下php连接mysql数据库_ubuntu系统下 python链接mysql数据库的方法

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weixin_36217480的博客 284

python mysql链接安全_Python最佳实践和最安全的方法来连接MySQL和执行查询

眼眸繁星作为Bruno回答的扩展,您的MySQL客户端库可能支持几种用于指定命名参数的不同格式。在PEP 249(DB-API)中,您可以编写查询,例如:'qmark'>>> cursor.execute("SELECT spam FROM eggs WHERE lumberjack = ?", (lumberjack,))'数字'>>> cursor.exec...

weixin_39614831的博客 338
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Thomas_Lean
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