3步解决PyMySQL存储过程调用难题：参数传递与结果处理完全指南-优快云博客

3步解决PyMySQL存储过程调用难题：参数传递与结果处理完全指南

【免费下载链接】PyMySQL PyMySQL/PyMySQL: 是一个用于 Python 程序的 MySQL 数据库连接库，它实现了 MySQL 数据库的 Python API。适合用于使用 Python 开发的应用程序连接和操作 MySQL 数据库。特点是官方支持、易于使用、支持多种 MySQL 功能。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/PyMySQL

你是否在使用Python操作MySQL存储过程时遇到过参数传递混乱、输出结果无法获取的问题？本文将通过实际案例和清晰步骤，教你如何用PyMySQL正确调用存储过程，轻松处理输入输出参数和多结果集，让数据库操作效率提升300%。读完本文你将掌握：存储过程创建规范、参数类型正确传递方法、结果集与输出参数获取技巧，以及避坑指南。

存储过程调用基础

存储过程（Stored Procedure）是预编译在数据库中的SQL语句集合，通过调用名称即可执行。使用PyMySQL调用存储过程主要依赖Cursor.callproc()方法，该方法定义在pymysql/cursors.py中，基本语法如下：

cursor.callproc(procname, args)

其中procname是存储过程名称，args是参数列表。PyMySQL会自动处理参数传递，并生成格式为@_procname_n的临时变量存储参数值，如调用get_user(1, 'active')会生成@_get_user_0=1和@_get_user_1='active'。

环境准备

确保已安装PyMySQL并连接数据库：

import pymysql
from pymysql.cursors import DictCursor

# 建立连接
connection = pymysql.connect(
    host='localhost',
    user='root',
    password='password',
    database='test_db',
    cursorclass=DictCursor  # 推荐使用字典游标获取字段名
)

参数传递全解析

输入参数(IN)传递

输入参数是最常用的参数类型，直接按位置传入即可。假设有以下存储过程：

CREATE PROCEDURE GetUserByAge(IN age INT)
BEGIN
    SELECT id, name FROM users WHERE age > age;
END

调用代码：

with connection.cursor() as cursor:
    # 调用存储过程，传入年龄参数30
    cursor.callproc('GetUserByAge', (30,))
    # 获取结果集
    result = cursor.fetchall()
    print(result)  # 输出: [{'id': 1, 'name': '张三'}, ...]

输出参数(OUT)处理

输出参数需要特殊处理，因为PyMySQL无法直接返回OUT参数值，需通过查询临时变量获取。定义带输出参数的存储过程：

CREATE PROCEDURE GetUserCount(IN age INT, OUT total INT)
BEGIN
    SELECT COUNT(*) INTO total FROM users WHERE age > age;
END

调用并获取输出参数：

with connection.cursor() as cursor:
    # 调用存储过程，注意第二个参数是占位符
    cursor.callproc('GetUserCount', (30, 0))  # 0是占位值
    
    # 获取输出参数，临时变量格式为@_过程名_参数索引
    cursor.execute('SELECT @_GetUserCount_1 AS total')
    output = cursor.fetchone()
    print(output['total'])  # 输出: 15

注意：参数索引从0开始，第二个参数对应@_GetUserCount_1

输入输出参数(INOUT)使用

INOUT参数同时具有输入和输出功能，使用方式与OUT参数类似：

CREATE PROCEDURE IncrementCounter(INOUT counter INT, IN step INT)
BEGIN
    SET counter = counter + step;
END

调用代码：

with connection.cursor() as cursor:
    # 初始值为5，步长为3
    cursor.callproc('IncrementCounter', (5, 3))
    
    # 获取修改后的结果
    cursor.execute('SELECT @_IncrementCounter_0 AS counter')
    result = cursor.fetchone()
    print(result['counter'])  # 输出: 8

结果集处理高级技巧

多结果集处理

存储过程可能返回多个结果集，需使用cursor.nextset()方法切换。例如：

CREATE PROCEDURE GetUserAndOrders(IN user_id INT)
BEGIN
    SELECT * FROM users WHERE id = user_id;  -- 第一个结果集
    SELECT * FROM orders WHERE user_id = user_id;  -- 第二个结果集
END

处理多结果集的代码：

with connection.cursor() as cursor:
    cursor.callproc('GetUserAndOrders', (1,))
    
    # 获取第一个结果集(用户信息)
    user = cursor.fetchall()
    print("用户信息:", user)
    
    # 切换到下一个结果集
    if cursor.nextset():
        orders = cursor.fetchall()
        print("订单信息:", orders)

关键方法：nextset()返回True表示还有更多结果集，False表示已处理完毕

结合DictCursor使用

使用DictCursor可以获取带字段名的字典结果，便于结果处理：

# 连接时指定cursorclass=DictCursor
with connection.cursor() as cursor:
    cursor.callproc('GetUserByAge', (30,))
    result = cursor.fetchall()
    # 直接通过字段名访问
    for row in result:
        print(f"ID: {row['id']}, 姓名: {row['name']}")

避坑指南与最佳实践

常见错误及解决方案

参数数量不匹配：确保传入的参数数量与存储过程定义一致

# 错误: 参数数量不匹配
cursor.callproc('GetUserByAge', (30, 'male'))  # 存储过程只定义了1个参数

忘记处理结果集：存储过程即使没有返回值也会生成空结果集，需调用nextset()清空

cursor.callproc('UpdateUserStatus', (1, 'active'))
# 必须调用nextset()否则后续操作会出错
while cursor.nextset():
    pass

事务处理：存储过程中的事务需手动提交

try:
    with connection.cursor() as cursor:
        cursor.callproc('TransferMoney', (1, 2, 100))
    connection.commit()  # 提交事务
except Exception as e:
    connection.rollback()  # 出错回滚
    raise e

性能优化建议

使用SSCursor处理大数据集：对于返回大量数据的存储过程，使用SSCursor（流式游标）减少内存占用

from pymysql.cursors import SSCursor
with connection.cursor(SSCursor) as cursor:
    cursor.callproc('GetLargeDataset', ())
    for row in cursor:  # 逐行处理，不占用大量内存
        process_row(row)

批量调用优化：多次调用相同存储过程时，保持连接池复用，避免频繁创建连接

完整示例：用户订单统计系统

下面是一个综合示例，展示如何调用带输入输出参数和多结果集的存储过程：

import pymysql
from pymysql.cursors import DictCursor

def get_user_order_stats(user_id):
    connection = None
    try:
        # 建立连接
        connection = pymysql.connect(
            host='localhost',
            user='root',
            password='password',
            database='ecommerce',
            cursorclass=DictCursor
        )
        
        with connection.cursor() as cursor:
            # 调用存储过程：获取用户订单统计
            # 参数: user_id(IN), total_orders(OUT), total_amount(OUT)
            cursor.callproc('GetUserOrderStats', (user_id, 0, 0))
            
            # 获取第一个结果集：近期订单
            recent_orders = cursor.fetchall()
            
            # 切换到下一个结果集
            cursor.nextset()
            order_details = cursor.fetchall()
            
            # 获取输出参数
            cursor.execute('''
                SELECT @_GetUserOrderStats_1 AS total_orders,
                       @_GetUserOrderStats_2 AS total_amount
            ''')
            stats = cursor.fetchone()
            
            return {
                'recent_orders': recent_orders,
                'order_details': order_details,
                'stats': stats
            }
    finally:
        if connection:
            connection.close()

# 使用示例
result = get_user_order_stats(1001)
print(f"用户共{result['stats']['total_orders']}个订单，总金额{result['stats']['total_amount']}元")

通过本文介绍的方法，你已经掌握了PyMySQL调用存储过程的全部技巧。更多高级用法可参考官方文档docs/source/user/examples.rst和测试案例pymysql/tests/test_cursor.py。合理使用存储过程可以将复杂业务逻辑放在数据库层执行，减少网络传输并提高系统性能。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考