关系数据库-2-[mysql8]python3操作mysql

news2024/9/24 15:26:28

参考文档Python-PyMysql详解
参考文档使用pandas操作MySQL数据库
在这里插入图片描述

1 pymysql操作mysql

PyMySQL 是在 Python3.x 版本中用于连接 MySQL 服务器的一个库。
PyMySQL 遵循 Python 数据库 API v2.0 规范，并包含了 pure-Python MySQL 客户端库。

pip install PyMySQL

1.1 连接数据库

import pymysql
# (1)数据库信息
class config(object):
    HOST = "localhost"
    PORT = 3306
    USERNAME = "root"
    PASSWORD = "xxxx"
    DBNAME = "test"

# 创建连接
con = pymysql.Connect(host=config.HOST,
                      port=config.PORT,
                      user=config.USERNAME,
                      passwd=config.PASSWORD,
                      db=config.DBNAME)

# 使用cursor()方法创建一个游标对象cursor
cur = con.cursor()

# 使用execute()方法执行SQL查询，获取数据库版本
cur.execute("SELECT VERSION()")

# 使用fetchone()方法获取单条数据.
data = cur.fetchone()

print(data)

# 关闭不使用的游标对象
cur.close()
# 关闭数据库连接
con.close()

输出如下：(‘8.0.19’,)。

1.2 创建数据表

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
# (1)数据库信息
class config(object):
    HOST = "localhost"
    PORT = 3306
    USERNAME = "root"
    PASSWORD = "xxxx"
    DBNAME = "test"

# 创建连接
con = pymysql.Connect(host=config.HOST,
                      port=config.PORT,
                      user=config.USERNAME,
                      passwd=config.PASSWORD,
                      db=config.DBNAME)

# 使用cursor()方法创建一个游标对象cursor
cur = con.cursor()

# 使用预处理语句创建表
sql_create = """CREATE TABLE EMPLOYEE (
         FIRST_NAME  CHAR(20) NOT NULL,
         LAST_NAME  CHAR(20),
         AGE INT,  
         SEX CHAR(1),
         INCOME FLOAT )"""

#执行sql语句
cur.execute(sql_create)

# 关闭不使用的游标对象
cur.close()
# 关闭数据库连接
con.close()

1.3 插入操作

1.3.1 普通的插入

以下实例使用执行SQL INSERT语句向表EMPLOYEE插入记录：

import pymysql
# (1)数据库信息
class config(object):
    HOST = "localhost"
    PORT = 3306
    USERNAME = "root"
    PASSWORD = "xxxx"
    DBNAME = "test"

# 创建连接
con = pymysql.Connect(host=config.HOST,
                      port=config.PORT,
                      user=config.USERNAME,
                      passwd=config.PASSWORD,
                      db=config.DBNAME)

# 使用cursor()方法创建一个游标对象cursor
cur = con.cursor()

# SQL 插入语句
sql_insert = """INSERT INTO EMPLOYEE(FIRST_NAME,
         LAST_NAME, AGE, SEX, INCOME)
         VALUES ('Mac', 'Mohan', 20, 'M', 2000)"""
try:
    # 执行sql语句
    cur.execute(sql_insert)
    # 提交到数据库执行
    con.commit()
except:
    # 如果发生错误则回滚
    con.rollback()

# 关闭不使用的游标对象
cur.close()
# 关闭数据库连接
con.close()

1.3.2 变量传值

import pymysql
# (1)数据库信息
class config(object):
    HOST = "localhost"
    PORT = 3306
    USERNAME = "root"
    PASSWORD = "xxxx"
    DBNAME = "test"

# 创建连接
con = pymysql.Connect(host=config.HOST,
                      port=config.PORT,
                      user=config.USERNAME,
                      passwd=config.PASSWORD,
                      db=config.DBNAME)

# 使用cursor()方法创建一个游标对象cursor
cur = con.cursor()

first_name='lucy'
last_name='kalt'
age=22
sex='M'
income=1800

# SQL 插入语句
sql_insert = """INSERT INTO EMPLOYEE(FIRST_NAME,
       LAST_NAME, AGE, SEX, INCOME)
       VALUES ('{}','{}',{},'{}',{})""".format(first_name, last_name, age, sex, income)
print(sql_insert)
try:
   # 执行sql语句
   cur.execute(sql_insert)
   # 执行sql语句
   con.commit()
except:
   # 发生错误时回滚
   con.rollback()

# 关闭不使用的游标对象
cur.close()
# 关闭数据库连接
con.close()

1.3.3 批量写入

通过python向mysql插入大量数据时，可以有两种方法：
1、for + cursor.execute(sql)，最后集中提交commit()。
2、cursor.executemany(sql,list)。
两种方法效率上和功能上有一定差异。26万条数据，使用第一种方法需要约1.5小时，使用第二种方法只需要10几秒。

import pymysql
# (1)数据库信息
class config(object):
    HOST = "localhost"
    PORT = 3306
    USERNAME = "root"
    PASSWORD = "xxxx"
    DBNAME = "test"

# 创建连接
con = pymysql.Connect(host=config.HOST,
                      port=config.PORT,
                      user=config.USERNAME,
                      passwd=config.PASSWORD,
                      db=config.DBNAME)

# 使用cursor()方法创建一个游标对象cursor
cur = con.cursor()

# 必须是元组列表的格式
list_1 = [('lily','kalt',22,'M',1900),('jim','kalt',22,'M',2000)]

# SQL 插入语句
# 注意，这里的%s不需要加引号，使用execute需要加引号。
# 另外，executemany 在执行过程中能够将python的None转为sql的null，这一点很方便。
sql_1 = """insert into EMPLOYEE(FIRST_NAME,
       LAST_NAME, AGE, SEX, INCOME) values(%s,%s,%s,%s,%s)""" 

try:
   # 执行sql语句
   cur.executemany(sql_1,list_1)
   # 执行sql语句
   con.commit()
except:
   # 发生错误时回滚
   con.rollback()

# 关闭不使用的游标对象
cur.close()
# 关闭数据库连接
con.close()

1.4 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。

1.4.1 返回元组

import pymysql
# (1)数据库信息
class config(object):
    HOST = "localhost"
    PORT = 3306
    USERNAME = "root"
    PASSWORD = "xxxx"
    DBNAME = "test"

# 创建连接
con = pymysql.Connect(host=config.HOST,
                      port=config.PORT,
                      user=config.USERNAME,
                      passwd=config.PASSWORD,
                      db=config.DBNAME)

# 使用cursor()方法创建一个游标对象cursor
cur = con.cursor()

# SQL 查询语句
sql_select = "SELECT * FROM EMPLOYEE \
       WHERE INCOME > %s" % (1000)
try:
    # 执行SQL语句
    cur.execute(sql_select)
    # 获取所有记录列表,以元组来存储
    results = cur.fetchall()
    print(results)
    # 遍历元组存值
    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={},lname={},age={},sex={},income={}".format(fname, lname, age, sex, income))
except:
    print("错误：没有查找到数据")

# 关闭不使用的游标对象
cur.close()
# 关闭数据库连接
con.close()

1.4.2 转为DataFrame

返回的results可以直接转换为DataFrame。

import pandas as pd
# 指定好列名
df = pd.DataFrame(results,columns=["fname","lname","age","sex","income"])
print(df)

1.5 更新操作

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

import pymysql
# (1)数据库信息
class config(object):
    HOST = "localhost"
    PORT = 3306
    USERNAME = "root"
    PASSWORD = "xxxx"
    DBNAME = "test"

# 创建连接
con = pymysql.Connect(host=config.HOST,
                      port=config.PORT,
                      user=config.USERNAME,
                      passwd=config.PASSWORD,
                      db=config.DBNAME)

# 使用cursor()方法创建一个游标对象cursor
cur = con.cursor()

# SQL 更新语句
sql_update = "UPDATE EMPLOYEE SET AGE = AGE + 1 WHERE SEX = '{}'".format('M')
try:
   # 执行SQL语句
   cur.execute(sql_update)
   # 提交到数据库执行
   con.commit()
except:
   # 发生错误时回滚
   con.rollback()

# 关闭不使用的游标对象
cur.close()
# 关闭数据库连接
con.close()

1.6 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 22 的所有数据：

import pymysql
# (1)数据库信息
class config(object):
    HOST = "localhost"
    PORT = 3306
    USERNAME = "root"
    PASSWORD = "xxxx"
    DBNAME = "test"

# 创建连接
con = pymysql.Connect(host=config.HOST,
                      port=config.PORT,
                      user=config.USERNAME,
                      passwd=config.PASSWORD,
                      db=config.DBNAME)

# 使用cursor()方法创建一个游标对象cursor
cur = con.cursor()

# SQL 删除语句
sql = "DELETE FROM EMPLOYEE WHERE AGE > {}".format(22)
try:
   # 执行SQL语句
   cur.execute(sql)
   # 提交修改
   con.commit()
except:
   # 发生错误时回滚
   con.rollback()

# 关闭不使用的游标对象
cur.close()
# 关闭数据库连接
con.close()

1.7 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。
(1)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。
(2)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。
(3)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。
(4)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 commit 和 rollback。

# SQL删除记录语句
sql = "DELETE FROM EMPLOYEE WHERE AGE > %s" % (20)
try:
   # 执行SQL语句
   cur.execute(sql)
   # 向数据库提交
   con.commit()
except:
   # 发生错误时回滚
   con.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()方法提交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。

1.8 自动提交

在创建连接的时候，增加参数 autocommit = 1 ，当发生update等操作时，会实时更新到数据库内。否则要通过 conn.commit() 来提交到数据库进行具体操作。

如果没有设置自动提交，也没有手动提交，当进行插入或更新等操作时，只在本地客户端能看到更新，在其他客户端或数据库内，数据无变化。


# 实时操作，适合随时少量、频繁的更新
 
import pymysql
con = pymysql.connect(
	host='XXX.XXX.XXX.XXX', 
	user='XXXXX', 
	password='XXXXX', 
	db='XXXXX', 
	port=3306, 
	charset='utf8',
	autocommit = 1 ,
	)
 
# 集中大批量操作数据
 
import pymysql
con = pymysql.connect(
	host='XXX.XXX.XXX.XXX', 
	user='XXXXX', 
	password='XXXXX', 
	db='XXXXX', 
	port=3306, 
	charset='utf8',
	)
 
SQl相关操作略
 
con.commit()  # 提交

2 pandas操作mysql

使用PyMySQL包获取的数据为元组或者字典格式，如果要做进一步的处理，还需要转换成pandas的DataFrame格式，比较麻烦。而直接用pandas的read_sql_query()函数可以直接得到DataFrame格式的数据，而且同样可以对表进行增删改查的操作。

2.1 连接数据库

import pymysql
import pandas as pd
import sqlalchemy

# (1)数据库信息
class config(object):
    HOST = "localhost"
    PORT = 3306
    USERNAME = "root"
    PASSWORD = "xxxx"
    DBNAME = "test"

#创建数据库的连接引擎
# 例如'mysql+pymysql://root:4869@127.0.0.1:3306/question?charset=utf8'需要结合import pymysql
# 例如'mysql://用户名:密码@主机名或IP地址:端口/库名称?charset=utf8'需要结合import MySQLdb 
con_str = 'mysql+pymysql://{}:{}@{}:{}/{}?charset=utf8'.format(config.USERNAME,config.PASSWORD,config.HOST,config.PORT,config.DBNAME)
# con_str = 'mysql://{}:{}@{}:{}/{}?charset=utf8'.format(config.USERNAME,config.PASSWORD,config.HOST,config.PORT,config.DBNAME)
engine=sqlalchemy.create_engine(con_str )

2.2 读取数据

sql可以是表名称，读取该表所有数据存为dataframe, sql也可以是一句可以执行的sql语句，比如select语句。

2.2.1 pd.read_sql()

(1)表名称

df = pd.read_sql(sql='employee', con=engine)  
print(df)

(2)执行sql语句

sql_str = "select * from employee"
df1 = pd.read_sql(sql=sql_str, con=engine)  
print(df1)

2.2.2 pd.read_sql_query()

只能是sql语句

sql_str = "select * from employee"
df1 = pd.read_sql_query(sql=sql_str, con=engine)  
print(df1)

read_sql_query()函数还有一些其他的参数：
coerce：尝试将非字符串及非数值对象转换成浮点数字，默认为True
params：可以是列表、字典、元组，用于存储动态拼接SQL命令的变量
parse_dates：将指定字段解析成日期格式
chunksize：如果不设置，返回的是DataFrame对象

2.3 写入数据

df.to_sql(name='tablename', con=engine, if_exists='append', index=False, chunksize=1000)
(1)name 指定的是目标数据库表
(2)con 与数据库链接的方式，推荐使用sqlalchemy的engine类型
(3)if_exists 当数据库中已经存在数据表时对数据表的操作，有replace替换、append追加，fail则当表存在时提示ValueError
(4)index 对DataFrame的index索引的处理，=True时索引也将作为数据写入数据表
(5)chunsize 整数，一次写入数据时的数据行数量

如果没有表，会自动创建表，其字段类型可能不符合要求，所以还是提前创建。
列名对应表中的字段。

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