基于python的数据库mysql处理与应用

python.数据库mysql

Python的DB-API，为大多数的数据库实现了接口，使用它连接各数据库后，就可以用相同的方式操作各数据库。

Python DB-API使用流程：

引入 API 模块。 获取与数据库的连接。 执行SQL语句和存储过程。 关闭数据库连接。 【PyMySQL 是在 Python3.x 版本中用于连接 MySQL 服务器的一个库，Python2中则使用mysqldb。mysql connector也可以。】

连接实例:

#!/usr/bin/python3 import pymysql # 打开数据库连接 (此时包含的依次是:localhost,用户名，密码，数据库名) 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()

主要格式:增删改查语句直接使用: sql=各种sql语句 然后执行:

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()

查询: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。 如:

# SQL 查询语句 sql = "SELECT * FROM EMPLOYEE \ WHERE INCOME > %s" % (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=%s,sex=%s,income=%s" % \ (fname, lname, age, sex, income )) except: print ("Error: unable to fetch data")

一般来说，创建数据库以及表，批量导入数据等操作都可以在图形化编辑软件如navicat内进行，sql查询等语句可以打包成一个接口，需要的时候可以直接调用运行，避免了在黑框里输入的繁琐。 (在黑框中实现导入数据的代码为:

Load Data InFile 'D:/1.txt' Into Table `res_type_collect` fields terminated by ',' lines terminated by '\n')

用python连接数据库更大的意义是能用python对数据进行其他操作，如数据可视化等。 两个常用数据可视化软件:matplotlib或pyecharts。 将excel表导入数据库时容易出错，一般都以csv格式保存在txt文件内，列和列以逗号相隔。这种格式的文件非常好的兼容并可以在各DBMS之间导入导出。