用python连接mysql的方法

news2024/11/14 20:20:13

如何将个人主机上的mysql服务发布到公网：frp内网穿透

用python连接mysql的方法

方法一：

1.设置清华镜像站：从国内下载安装包，提高下载和安装速度

pip3 config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

报错：是因为pip版本太低了，更新修复一下pip的软件包

[root@python01 ~]# pip3 config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
ERROR: unknown command "config"
[root@python01 ~]# python3 -m pip install --upgrade pip

2.安装pandas数据分析工具:

pandas是知名的数据分析⼯具,pandas有完整的读取数据的⼯具，以及DateFrame数据框架，⽤

于保存从数据库中读取的数据

3.安装pymysql连接器

oracle为开发者提供的python管理mysql 的⼯具，通过这个⼯具，就恶意在不替原有代码的情况下，应对数据库软件的升级

python连接mysql的工具：

pip3 install pymysql

pip3 install pandas

注意：

pip3 install pymysql 用于安装 Python 的 pymysql 库，pymysql 是一个用于在 Python 中连接和操作 MySQL 数据库的库。它提供了方便的接口和方法，让您能够执行数据库的查询、插入、更新和删除等操作。

例如，如果您要开发一个与 MySQL 数据库交互的 Python 应用程序，就可以使用 pymysql 来实现。

pip3 install pandas 则是安装 pandas 库。pandas 是 Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。

比如说，您可以使用 pandas 来读取和处理 CSV 文件、Excel 文件中的数据，进行数据清洗、数据分析等操作。

>>> import pymysql
>>> import pandas
>>> pymysql
<module 'pymysql' from '/usr/local/lib/python3.6/site-packages/pymysql/__init__.py'>
>>> pandas
<module 'pandas' from '/usr/local/lib64/python3.6/site-packages/pandas/__init__.py'>
>>> import pymysql as pm
>>> import pandas as pd
>>> pm
<module 'pymysql' from '/usr/local/lib/python3.6/site-packages/pymysql/__init__.py'>
>>> pd
<module 'pandas' from '/usr/local/lib64/python3.6/site-packages/pandas/__init__.py'>

>>> conn=pm.connect(
... host='123.249.27.70',
... user='abcd',
... password='abcd',
... database='test',
... port=6001);
>>> conn
<pymysql.connections.Connection object at 0x7faaaa7463c8>

>>> cursor=conn.cursor()
>>> cursor
<pymysql.cursors.Cursor object at 0x7faaaa79bbe0>
>>> sql="select * from student"
>>> sql
'select * from student'
>>> cursor.execute(sql)
5

>>> res=cursor.fetchall()
>>> res
((1, '章三', '男'), (2, '李四', '女'), (3, '小凤仙', '女'), (4, '章丘铁锅', '男'), (6, '孙颖莎', '女'))

>>> cursor.description
(('id', 3, None, 11, 11, 0, False), ('name', 253, None, 180, 180, 0, False), ('gender', 253, None, 16, 16, 0, False))
>>> head=[]
>>> desc=cursor.description
>>> for var in desc:
...     print(var[0])
...
id
name
gender
>>> for var in desc:
...     head.append(var[0])
...
>>> head
['id', 'name', 'gender']

>>> pd.DataFrame(data=res,columns=head)
   id  name gender
0   1    章三      男
1   2    李四      女
2   3   小凤仙      女
3   4  章丘铁锅      男
4   6   孙颖莎      女

方法二：

编写py脚本

和shell脚本一样python文件也可以称为py脚本，也是将python指令做一个集合

为了脚本更加的智能化和自动化，添加选择语句（智能）循环语句（自动化）

同时为了开发效率，可读性，做了方法，类，模块

这个脚本固定了mysql服务器的相关属性

这个脚本没有固定mysql服务器的相关属性

[root@python01 ~]# vim python_mysql_01.py

import pymysql
import pandas

class Python_Mysql_01(object):

def __init__(self):
print("======================")

   def getConn(self):
       conn=pymysql.connect(
           host=input("sign host_ip|name:"),
           user=input("sign database username:"),
           password=input("sign database password:"),
           database=input("sign database name:"),
           port=int(input("sign port no "))
       )
#       print(conn)
       return conn

def getRes(self,cursor,sql):
cursor.execute(sql)

# 获得查询的数据
data=cursor.fetchall()

       # 表头
       head=[item[0] for item in cursor.description]

       # 组成pandas数据框 DataFrame
       return pandas.DataFrame(data=data,columns=head)

if __name__=="__main__":
   # 初始化Python_Mysql_01类，创建实例，pmp，之后所有的方法都可以在实例中调用
   pmp=Python_Mysql_01()
   # 获得conn
   conn=pmp.getConn()

   #获得游标
   cursor=conn.cursor()
#   print(cursor)
   tablename=input("sign tablename")
   df=pmp.getRes(cursor,"select * from "+tablename)
   print(df)