python操作MySQL

一、pymsql

pymsql 是 Python 中操作 MySQL 的原生模块，其使用方法和 MySQL 的SQL语句几乎相同

1、下载安装

pip3 install pymysql

2、执行SQL

执行 SQL 语句的基本语法：

需要注意的是：创建链接后，都由游标来进行与数据库的操作，当然，拿到数据也靠游标

#!/usr/bin/env python

# -*- coding:utf-8 -*-

import pymysql


# 创建连接

conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='123', db='t1')

# 创建游标

cursor = conn.cursor()


# 执行SQL，并返回收影响行数

effect_row = cursor.execute("update hosts set host = '1.1.1.2'")


# 执行SQL，并返回受影响行数

#effect_row = cursor.execute("update hosts set host = '1.1.1.2' where nid > %s", (1,))


# 执行SQL，并返回受影响行数

#effect_row = cursor.executemany("insert into hosts(host,color_id)values(%s,%s)", [("1.1.1.11",1),("1.1.1.11",2)])



# 提交，不然无法保存新建或者修改的数据

conn.commit()


# 关闭游标

cursor.close()

# 关闭连接

conn.close()

3、获取新创建数据自增ID

可以获取到最新自增的ID，也就是最后插入的一条数据ID

#!/usr/bin/env python

# -*- coding:utf-8 -*-

import pymysql


conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='123', db='t1')

cursor = conn.cursor()

cursor.executemany("insert into hosts(host,color_id)values(%s,%s)", [("1.1.1.11",1),("1.1.1.11",2)])

conn.commit()

cursor.close()

conn.close()


# 获取最新自增ID

new_id = cursor.lastrowid

4、获取查询数据

获取查询数据的三种方式：

#!/usr/bin/env python

# -*- coding:utf-8 -*-

import pymysql


conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='123', db='t1')

cursor = conn.cursor()

cursor.execute("select * from hosts")


# 获取第一行数据

row_1 = cursor.fetchone()


# 获取前n行数据

# row_2 = cursor.fetchmany(3)

# 获取所有数据

# row_3 = cursor.fetchall()


conn.commit()

cursor.close()

conn.close()

5、移动游标

操作都是靠游标，那对游标的控制也是必须的

注：在fetch数据时按照顺序进行，可以使用cursor.scroll(num,mode)来移动游标位置，如：

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

6、fetch数据类型

默认拿到的数据是小括号，元祖类型，如果是字典的话会更方便操作，那方法来了：

# 关于默认获取的数据是元祖类型，如果想要或者字典类型的数据，即：

#!/usr/bin/env python

# -*- coding:utf-8 -*-

import pymysql


conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='123', db='t1')


# 游标设置为字典类型

cursor = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)

r = cursor.execute("call p1()")


result = cursor.fetchone()


conn.commit()

cursor.close()

conn.close()

7、利用 with 自动关闭

每次连接数据库都需要连接和关闭，啊，好多代码，那么方法又来了：

是不是很屌啊？

# 利用with定义函数

    @contextlib.contextmanager

    def mysql(self, host='127.0.0.1', port=3306, user='nick', passwd='', db='db1', charset='utf8'):

        self.conn = pymysql.connect(host=host, port=port, user=user, passwd=passwd, db=db, charset=charset)

        self.cuersor = self.conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)

        try:

            yield self.cuersor

        finally:

            self.conn.commit()

            self.cuersor.close()

            self.conn.close()

# 执行

with mysql() as cuersor:

  print(cuersor)

  # 操作MySQL代码块

二、SQLAlchemy

SQLAlchemy 简称 ORM 框架，该框架建立在数据库的 API 之上，使用关系对象映射来进行数据库操作；

简言之便是：将类对象转换成 SQL 语句，然后使用数据 API 执行 SQL 语句并获取执行结果。

比如说，香港天域国际，香港本土服务器供应公司，业界领先的内核优化和热补丁技术，快速修复宿主机/云主机内核，针对底层硬件，尤其是内存，内存是硬件宕机故障的大头，则通过内核技术把内存硬件故障给隔离开，避免它引发宕机。同时，服务器放开带宽给用户使用，给用户极致的体验。服务器采用双上联网络架构，即使某台交换机出现异常，云服务器也能正常工作。超高的服务水平，极致的合理定价，7x24小时用户至上的服务标准。访问http://iis3.com/server/获取。

1、下载安装

pip3 install SQLAlchemy

需要注意了：SQLAlchemy 自己无法操作数据库，必须结合 pymsql 等第三方插件，Dialect 用于和数据 API 进行交互，根据配置文件的不同调用不同的数据库 API，从而实现对数据库的操作，如：

MySQL-Python

    mysql+mysqldb://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>


pymysql

    mysql+pymysql://<username>:<password>@<host>/<dbname>[?<options>]


MySQL-Connector

    mysql+mysqlconnector://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>


cx_Oracle

    oracle+cx_oracle://user:pass@host:port/dbname[?key=value&key=value...]


更多详见：http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/dialects/index.html

2、内部处理

使用 Engine/ConnectionPooling/Dialect 进行数据库操作，Engine使用ConnectionPooling连接数据库，然后再通过Dialect执行SQL语句。

View Code

3、ORM功能使用

使用 ORM/Schema Type/SQL Expression Language/Engine/ConnectionPooling/Dialect 所有组件对数据进行操作。

根据类创建对象，对象转换成SQL，执行SQL。

a、创建表

创建表

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

b、操作表

操作表那必须导入模块，创建相应类，相应增\删\改\查的语法，详细见下code吧^^：

#!/usr/bin/env python

# -*- coding:utf-8 -*-

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index

from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship

from sqlalchemy import create_engine

# 指定字符集、最大连接池数

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:suoning@127.0.0.1:3306/suoning4?charset=utf8", max_overflow=5)

Base = declarative_base()

# 创建单表

class Users(Base):

    # 表名

    __tablename__ = 'users'

    # 表字段

    id = Column(Integer, primary_key=True)  # 主键、默认自增

    name = Column(String(32))

    extra = Column(String(16))

    __table_args__ = (

    UniqueConstraint('id', 'name', name='uix_id_name'), # 唯一索引

    Index('ix_id_name', 'name', 'extra'),  # 普通索引

    )

    def __repr__(self):

        # 查是输出的内容格式，本质还是对象

        return "%s-%s" %(self.id, self.name)

# 一对多

class Favor(Base):

    __tablename__ = 'favor'

    nid = Column(Integer, primary_key=True)

    caption = Column(String(50), default='red', unique=True) # 默认值、唯一索引

    def __repr__(self):

        return "%s-%s" %(self.nid, self.caption)

class Person(Base):

    __tablename__ = 'person'

    nid = Column(Integer, primary_key=True)

    name = Column(String(32), index=True, nullable=True)

    favor_id = Column(Integer, ForeignKey("favor.nid"))

    # 与生成表结构无关，仅用于查询方便

    favor = relationship("Favor", backref='pers')

# 多对多

class ServerToGroup(Base):

    # 关系表要放对应表上面，否则找不到

    __tablename__ = 'servertogroup'

    nid = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)

    server_id = Column(Integer, ForeignKey('server.id'))    # 外键

    group_id = Column(Integer, ForeignKey('group.id'))

    group = relationship("Group", backref='s2g')

    server = relationship("Server", backref='s2g')

class Group(Base):

    __tablename__ = 'group'

    id = Column(Integer, primary_key=True)

    name = Column(String(64), unique=True, nullable=False) # 不能为空

    port = Column(Integer, default=22)

    # group = relationship('Group',secondary=ServerToGroup,backref='host_list')

class Server(Base):

    __tablename__ = 'server'

    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) # 自增

    hostname = Column(String(64), unique=True, nullable=False)

def init_db():

    # 创建表

    Base.metadata.create_all(engine)

def drop_db():

    # 删除表

    Base.metadata.drop_all(engine)

# 先实例化sessionmaker类，Session对象加括号执行类下的__call__方法，

# 得到session对象，所以session可以调用Session类下的add，add_all等方法

Session = sessionmaker(bind=engine) # 指定引擎

session = Session()

# 增

# 添加一条

obj = Users(name="张三", extra='三儿')

session.add(obj)

# 添加多条

session.add_all([

    Users(name="李四", extra='四儿'),

    Users(name="汪五", extra='五儿'),

])

# 提交

session.commit()

# 删

session.query(Users).filter(Users.id > 2).delete()

session.query(Users).filter_by(id = 1).delete()

session.commit()

# 改

session.query(Users).filter(Users.id > 2).update({"name" : "nick"})

session.query(Users).filter(Users.id > 2).update({"name" : "nick", "extra":"niubily"})

session.query(Users).filter(Users.id > 2).update({Users.name: Users.name + "Suo"}, synchronize_session=False)

session.query(Users).filter(Users.id > 2).update({"num": Users.num + 1}, synchronize_session="evaluate")

session.commit()

# 查

# all()结果为对象列表，first()为具体对象

ret = session.query(Users).all()

ret = session.query(Users.name, Users.extra).all()

ret = session.query(Users).filter_by(name='nick').all()

ret = session.query(Users).filter_by(name='nick').first()

print(ret)

那如何加限制条件等，我要更灵活使用，好吧，还是见下 code：

#　条件

ret = session.query(Users).filter_by(name='nick').all()

ret = session.query(Users).filter(Users.id > 1, Users.name == 'nick').all()

ret = session.query(Users).filter(Users.id.between(1, 3), Users.name == 'nick').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()

ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_(session.query(Users.id).filter_by(name='nick'))).all()

from sqlalchemy import and_, or_        # 导入模块

ret = session.query(Users).filter(and_(Users.id > 3, Users.name == 'nick')).all()

ret = session.query(Users).filter(or_(Users.id < 2, Users.name == 'nick')).all()

ret = session.query(Users).filter(

    or_(

        Users.id < 2,

        and_(Users.name == 'nick', Users.id > 3),

        Users.extra != ""

    )).all()

# 通配符

ret = session.query(Users).filter(Users.name.like('n%')).all()

ret = session.query(Users).filter(~Users.name.like('n%')).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        # 导入模块

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()

# isouter=True 理解为 left join ，如果不写为 inner join

# 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()

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