本文介绍Python3使用PyMySQL连接数据库,并实现简单的增删改查。具有很好的参考价值。下面跟着小编一起来看下吧
本文介绍Python3使用PyMySQL连接数据库,并实现简单的增删改查。
什么是PyMySQL?
PyMySQL是Python3.x版本中用于连接MySQL服务器的一个库,Python2.x中则使用mysqldb。
PyMySQL安装
在使用PyMySQL之前,我们需要确保PyMySQL已经安装。
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:
$ 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):
$ git clone https://github.com/PyMySQL/PyMySQL
$ cd PyMySQL
$ python3 setup.py install
2、如果需要制定版本号,可以使用curl命令来安装:
$ # X.X 为PyMySQL 的版本号
$ curl -L https://github.com/PyMySQL/PyMySQL/tarball/pymysql-X.X | tar xz
$ cd PyMySQL*
$ python3 setup.py install
注意:请确保您有root权限来安装上述模块。
数据库连接
连接数据库前,请先确认以下事项:
您已经创建数据库TESTDB
在TESTDB数据库中您已经创建了表EMPLOYEE
EMPLOYEE表字段为FIRST_NAME,LAST_NAME,AGE,SEX和INCOME
连接数据库TESTDB使用的用户名为“testuser”,密码为“test123”,你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PyMySQL模块
实例:
以下实例链接Mysql的TESTDB数据库:
#!/usr/bin/python3
__author__ = 'mayi'
import pymysql
# 打开数据库连接
db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
# 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor
cursor = db.cursor()
# 使用 execute() 方法执行 SQL 查询
cursor.execute("SELECT VERSION()")
# 使用 fetchone() 方法获取单条数据.
data = cursor.fetchone()
print ("Database version : %s " % data)
# 关闭数据库连接
db.close()
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:
#!/usr/bin/python3
__author__ = 'mayi'
import pymysql
# 开数据库连接
db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
# 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor
cursor = db.cursor()
# 使用 execute() 方法执行 SQL,如果表存在则删除
cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS EMPLOYEE")
# 使用预处理语句创建表
sql = """CREATE TABLE EMPLOYEE (
FIRST_NAME CHAR(20) NOT NULL,
LAST_NAME CHAR(20),
AGE INT,
SEX CHAR(1),
INCOME FLOAT )"""
cursor.execute(sql)
# 关闭数据库连接
db.close()
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:
#!/usr/bin/python3
__author__ = 'mayi'
import pymysql
# 打开数据库连接
db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
# 使用cursor()方法获取操作游标
cursor = db.cursor()
# SQL 插入语句
sql = """INSERT INTO EMPLOYEE(FIRST_NAME,
LAST_NAME, AGE, SEX, INCOME)
VALUES ('Mac', 'Mohan', 20, 'M', 2000)"""
try:
# 执行sql语句
cursor.execute(sql)
# 提交到数据库执行
db.commit()
except:
# 如果发生错误则回滚
db.rollback()
# 关闭数据库连接
db.close()
以上例子也可以写成如下形式:
#!/usr/bin/python3
__author__ = 'mayi'
import pymysql
# 打开数据库连接
db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
# 使用cursor()方法获取操作游标
cursor = db.cursor()
# SQL 插入语句
sql = "INSERT INTO EMPLOYEE(FIRST_NAME, \
LAST_NAME, AGE, SEX, INCOME) \
VALUES ('%s', '%s', '%d', '%c', '%d' )" % \
('Mac', 'Mohan', 20, 'M', 2000)
try:
# 执行sql语句
cursor.execute(sql)
# 执行sql语句
db.commit()
except:
# 发生错误时回滚
db.rollback()
# 关闭数据库连接
db.close()
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。
实例:
查询EMPLOYEE表中salary(工资)字段大于1000的所有数据:
#!/usr/bin/python3
__author__ = 'mayi'
import pymysql
# 打开数据库连接
db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
# 使用cursor()方法获取操作游标
cursor = db.cursor()
# SQL 查询语句
sql = "SELECT * FROM EMPLOYEE \
WHERE INCOME > '%d'" % (1000)
try:
# 执行SQL语句
cursor.execute(sql)
# 获取所有记录列表
results = cursor.fetchall()
for row in results:
fname = row[0]
lname = row[1]
age = row[2]
sex = row[3]
income = row[4]
# 打印结果
print ("fname=%s,lname=%s,age=%d,sex=%s,income=%d" % \
(fname, lname, age, sex, income ))
except:
print ("Error: unable to fecth data")
# 关闭数据库连接
db.close()
数据库更新操作
更新操作用于更新数据表的数据,以下实例将TESTDB表中的SEX字段全部修改为'M',AGE字段递增1:
#!/usr/bin/python3
__author__ = 'mayi'
import pymysql
# 打开数据库连接
db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
# 使用cursor()方法获取操作游标
cursor = db.cursor()
# SQL 更新语句
sql = "UPDATE EMPLOYEE SET AGE = AGE + 1
WHERE SEX = '%c'" % ('M')
try:
# 执行SQL语句
cursor.execute(sql)
# 提交到数据库执行
db.commit()
except:
# 发生错误时回滚
db.rollback()
# 关闭数据库连接
db.close()
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:
#!/usr/bin/python3
__author__ = 'mayi'
import pymysql
# 打开数据库连接
db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
# 使用cursor()方法获取操作游标
cursor = db.cursor()
# SQL 删除语句
sql = "DELETE FROM EMPLOYEE WHERE AGE > '%d'" % (20)
try:
# 执行SQL语句
cursor.execute(sql)
# 提交修改
db.commit()
except:
# 发生错误时回滚
db.rollback()
# 关闭连接
db.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。
实例
# SQL删除记录语句
sql = "DELETE FROM EMPLOYEE WHERE AGE > '%d'" % (20)
try:
# 执行SQL语句
cursor.execute(sql)
# 向数据库提交
db.commit()
except:
# 发生错误时回滚
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
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。 |
InternamError | 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。 |
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