Python3 mysql数据连接

本文详细介绍了如何在Python环境中使用PyMySQL模块进行数据库操作,包括安装配置、连接数据库、执行SQL语句、获取数据及数据提交等关键步骤。
  • windows终端下pip3 install PyMySQL
  • pycharm里>>文件>>默认设置>>project intetpreter>> + >> 模块名称 >>install package
import pymysql

# 打开数据库连接
db = pymysql.connect(host="192.168.16.83",user="root",password="123456",database="")

# 使用 execute()  方法执行 SQL语句,注意不要自己拼接sql,正确写法如下,账号:qgf311,密码:123456789
sql = "select * from db1 where username=%s password=%s"
cursor.execute(sql,"qgf311","123456789")

 
# 使用 fetchone() 方法获取单条数据,fetchall()所有数据,fetchmany(5)一次获取5行
data = cursor.fetchone()
data = cursor.fetchall()
data = cursor.fetchmany(5)

# 如果是使用增加,更新,删除,一定要记住执行下面代码,数据才能提交到数据库,查询不用
db.commit()

# 用完记得关闭掉
cursor.close()
db.close()
  • cursor.lastrowid是最后插入一条数据库信息的自增ID,必须在db.commit()后面才能获取到
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
<think>首先,用户的问题是如何使用Python连接MySQL数据库。我需要基于提供的引用内容来构建回答。引用包括多种方法,如使用pymysql、SQLAlchemy等。 关键引用: - 引用[1]:讨论了四种连接方法,测试了SSL连接,并提到PlanetScale数据库。 - 引用[2]:介绍了两种方法:使用pymysql和SQLAlchemy的create_engine函数。 - 引用[3]:展示了使用pymysql的类实现连接。 - 引用[4]:提到Python DB-API作为统一接口。 - 引用[5]:展示了简单的pymysql连接和插入数据示例。 系统指令: - 所有行内数学表达式用$...$格式(但这里可能不涉及数学)。 - 独立公式用$$...$$格式(可能不适用)。 - LaTeX语法正确(确保代码块正确)。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在引用的段落末尾添加引用标识,如[^1]。 回答结构: - 清晰、逐步解决问题。 - 确保真实可靠,基于引用。 用户需求:Python连接MySQL数据库的方法。 步骤: 1. **介绍方法**:基于引用,列出主要方法。 - 方法一:使用pymysql库(引用[2]、[3]、[5])。 - 方法二:使用SQLAlchemy的create_engine(引用[2])。 - 引用[1]提到四种方法,但未指定所有;可能包括其他如mysql-connector-python。 2. **详细步骤**:为每个方法提供代码示例。 - 使用pymysql:从引用[3]和[5]提取代码。 - 使用SQLAlchemy:从引用[2]提取。 3. **添加引用**:在相关段落末尾添加引用标识。 4. **封装和优化**:引用[2]提到封装代码,提高可读性和健壮性,我应该包括这一点。 5. **生成相关问题**:在回答末尾添加相关问题,类似示例。 回答大纲: 1. 引言:简要介绍Python连接MySQL的重要性(引用[4])。 2. 方法一:使用pymysql库。 - 安装说明。 - 代码示例(基于引用[3]和[5])。 - 添加引用。 3. 方法二:使用SQLAlchemy。 - 安装说明。 - 代码示例(基于引用[2])。 - 添加引用。 4. 封装代码:如何封装连接以提高可读性和健壮性(基于引用[2])。 5. SSL连接:提到使用SSL的重要性(基于引用[1])。 6. 总结。 7. 相关问题。 确保中文回答。 生成相关问题: - 类似示例,如: 1. 如何处理Python连接MySQL时的错误? 2. 如何优化PythonMySQL连接性能? 3. Python连接MySQL有哪些常见错误? 代码块使用反引号格式,如示例所示。 现在,构建回答。</think>### Python 连接 MySQL 数据库的方法 Python 连接 MySQL 数据库是数据驱动应用开发中的常见任务,例如在 Web 开发、数据分析和人工智能项目中存储或读取数据Python 提供了多种库来实现这一功能,核心是遵循 Python DB-API 规范,确保统一接口[^4]。以下我将逐步介绍两种主流方法:使用 `pymysql` 库和 `SQLAlchemy` 库,并基于引用内容提供代码示例和优化建议。所有方法都支持 SSL 加密连接,以防止中间人攻击,这在生产环境中至关重要[^1]。 #### 方法一:使用 pymysql连接 MySQL `pymysql` 是一个纯 Python 实现的 MySQL 客户端库,简单易用,适合初学者和小型项目。 1. **安装 pymysql**: 在命令行中运行以下命令安装: ```bash pip install pymysql ``` 2. **基本连接代码**: 使用 `pymysql.connect()` 函数建立连接,并执行 SQL 查询。以下是一个完整示例,包括连接、查询和关闭资源: ```python import pymysql # 创建数据连接 db = pymysql.connect( host=&#39;127.0.0.1&#39;, # MySQL 服务器地址 user=&#39;root&#39;, # 用户名 password=&#39;your_password&#39;, # 密码 database=&#39;test&#39;, # 数据库名 port=3306, # 端口,默认为 3306 charset=&#39;utf8&#39; # 字符编码 ) try: # 创建游标对象 cursor = db.cursor() # 执行 SQL 查询(例如查询表) cursor.execute("SELECT * FROM your_table") # 获取所有结果 results = cursor.fetchall() for row in results: print(row) # 插入数据示例(基于引用[5]) sql = "INSERT INTO test(FIRST_, SECOND_, THIRD_) VALUES (%s, %s, %s)" cursor.execute(sql, (&#39;MAC&#39;, &#39;MOTH&#39;, 20)) db.commit() # 提交事务 print("操作成功!") except Exception as e: print(f"错误发生: {e}") db.rollback() # 回滚事务 finally: # 关闭资源 cursor.close() db.close() ``` 此代码演示了连接、查询和插入数据的基本流程。使用 `try-except-finally` 块确保资源正确释放,提高健壮性[^5]。如果连接失败,会捕获异常并回滚事务。 3. **封装优化**: 为提高代码可读性和复用性,可以将连接逻辑封装成类(参考引用[3]): ```python from pymysql import * class MysqlPython: def __init__(self, database=&#39;test&#39;, host=&#39;127.0.0.1&#39;, user=&#39;root&#39;, password=&#39;password&#39;, port=3306, charset=&#39;utf8&#39;): self.host = host self.user = user self.password = password self.port = port self.database = database self.charset = charset self.connection = None self.cursor = None def connect(self): """建立数据连接""" try: self.connection = connect( host=self.host, user=self.user, password=self.password, database=self.database, port=self.port, charset=self.charset ) self.cursor = self.connection.cursor() print("数据连接成功!") except Error as e: print(f"连接失败: {e}") def execute_query(self, sql, params=None): """执行查询并返回结果""" try: self.cursor.execute(sql, params or ()) return self.cursor.fetchall() except Error as e: print(f"查询错误: {e}") return None def close(self): """关闭连接""" if self.cursor: self.cursor.close() if self.connection: self.connection.close() print("连接已关闭") # 使用示例 db = MysqlPython(password=&#39;your_password&#39;) db.connect() results = db.execute_query("SELECT * FROM your_table") print(results) db.close() ``` 这种封装方式简化了调用,并支持参数化查询以防止 SQL 注入[^3]。 #### 方法二:使用 SQLAlchemy 的 create_engine `SQLAlchemy` 是一个 ORM(对象关系映射)库,适合中大型项目,支持高级查询和与 Pandas 集成,便于数据转换[^2]。 1. **安装 SQLAlchemy 和依赖**: 运行以下命令安装: ```bash pip install sqlalchemy pymysql pandas ``` 2. **基本连接代码**: 使用 `create_engine` 创建连接引擎,并转换为 Pandas DataFrame: ```python from sqlalchemy import create_engine import pandas as pd # 创建连接引擎(格式:mysql+pymysql://user:password@host:port/database) engine = create_engine(&#39;mysql+pymysql://root:your_password@127.0.0.1:3306/test&#39;) try: # 执行 SQL 查询并转为 DataFrame query = "SELECT * FROM your_table" df = pd.read_sql(query, engine) print(df.head()) # 显示前几行数据 # 插入数据示例 new_data = pd.DataFrame({&#39;FIRST_&#39;: [&#39;Alice&#39;], &#39;SECOND_&#39;: [&#39;Bob&#39;], &#39;THIRD_&#39;: [25]}) new_data.to_sql(&#39;test&#39;, engine, if_exists=&#39;append&#39;, index=False) print("数据插入成功!") except Exception as e: print(f"错误: {e}") finally: engine.dispose() # 关闭引擎 ``` 此方法结合了 SQLAlchemy 的灵活性和 Pandas 的数据处理能力,适合数据分析场景[^2]。 #### 优化与安全建议 - **SSL 加密**:在生产环境中,使用 SSL 连接(如引用[1]所述)。在连接参数中添加 `ssl={&#39;ca&#39;: &#39;/path/to/ca-cert.pem&#39;}` 以启用加密。 - **错误处理**:始终使用 `try-except` 捕获异常,避免程序崩溃。 - **性能优化**:对于高并发应用,使用连接池(如 SQLAlchemy 的 `pool_size` 参数)。 - **兼容性**:`pymysql` 适用于简单操作,而 `SQLAlchemy` 更适合复杂查询和 ORM 需求。两种方法都遵循 Python DB-API 规范,确保跨库兼容性[^4]。 通过以上方法,您已准备好将 MySQL 数据库集成到 Python 应用中。如果您需要更多细节(如特定错误处理),请参考相关文档或社区资源。 ### 相关问题 1. 如何处理Python连接MySQL时的常见错误(如连接超时或认证失败)? 2. 如何优化PythonMySQL连接性能(例如使用连接池或异步IO)? 3. Python连接MySQL有哪些替代库(如mysql-connector-python),它们各有什么优缺点? [^1]: 本教程探讨了PythonMySQL连接,测试了SSL加密,并提供了多种连接方法的代码示例。 [^2]: 本文介绍了使用pymysql和SQLAlchemy连接MySQL的方法,并强调了封装代码以提高可读性和健壮性。 [^3]: 展示了使用pymysql的类封装连接逻辑,支持参数化查询和错误处理。 [^4]: Python DB-API是访问数据库的统一接口规范,适用于各种应用场景。 [^5]: 提供了简单的pymysql连接和插入数据示例,包括事务提交和回滚机制。
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