Python 3 与 MySQL 5.7

作者: 可汗爷爷 | 来源:发表于2017-12-28 19:27 被阅读27次

1.环境:

mysql 5.7 安装步骤
windows10
python3.5
PyMySQL(用来连接mysql数据库)

mysql5.7下载地址
PyMySQL下载安装:

pip install PyMySQL

2.步骤:

Python3访问MySQL 5.7过程和访问其他的数据没有太大的不同。都经历以下几个步骤:
1.建立连接
2.建立游标cursor
3.调用cursor的execute方法,以SQL语句和变量为参数,执行数据库操作。
4.返回结果。
5.关闭游标,关闭连接。

3.数据库连接(确保在你的机子上已经安装了 Python MySQLdb 模块):

1.创建了数据库 TESTDB
2.在TESTDB数据库中创建表 EMPLOYEE

3.1连接数据库:


import pymysql
 
# 打开数据库连接
db = pymysql.connect("localhost","root","123456","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()

执行以上脚本输出结果如下:

Database version : 5.7.17-log

3.2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:

import pymysql
 
# 打开数据库连接
db = pymysql.connect("localhost","root","123456","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()

3.3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:


import pymysql
 
# 打开数据库连接
db = pymysql.connect("localhost","root","123456","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()

结果:


图片.png

3.4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。

  • fetchone(): 该方法获取下一个查询结果集。结果集是一个对象
  • fetchall(): 接收全部的返回结果行.
  • rowcount: 这是一个只读属性,并返回执行execute()方法后影响的行数。

查询EMPLOYEE表中salary(工资)字段大于1000的所有数据:

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Dec 28 19:00:18 2017

@author: JayMo
"""
#数据库查询操作
import pymysql
 
# 打开数据库连接
db = pymysql.connect("localhost","root","123456","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 fetch data")
 
# 关闭数据库连接
db.close()

3.5数据库更新操作

更新操作用于更新数据表的的数据,以下实例将 TESTDB表中的 SEX 字段中=‘M’的AGE 字段递增1:

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Dec 28 19:18:48 2017

@author: JayMo
"""

import pymysql
 
# 打开数据库连接
db = pymysql.connect("localhost","root","123456","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()
   print('success')
except:
   # 发生错误时回滚
   db.rollback()
 
# 关闭数据库连接
db.close()

3.6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

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Dec 28 19:21:42 2017

@author: JayMo
"""
#删除
import pymysql
 
# 打开数据库连接
db = pymysql.connect("localhost","root","123456","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()
   print('success')
except:
   # 发生错误时回滚
   db.rollback()
 
# 关闭连接
db.close()

3.7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。

Python DB API 2.0 的事务提供了两个方法 commitrollback


# 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。

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