本文介绍Python3使用PyMySQL连接数据库,并实现简单的增删改查。

什么是PyMySQL?

PyMySQL是Python3.x版本中用于连接MySQL服务器的一个库,Python2.x中则使用mysqldb。

PyMySQL安装

在使用PyMySQL之前,我们需要确保PyMySQL已经安装。

PyMySQL下载地址:https://github.com/PyMySQL/PyMySQL

如果还未安装,我们可以使用以下命令安装最新版的PyMySQL:

$ pip install PyMySQL

如果你的系统不支持pip命令,可以使用以下方式安装:

1、使用git命令下载安装包安装(你也可以手动下载):

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$ git clone https://github.com/PyMySQL/PyMySQL

$ cd PyMySQL

$ python3 setup.py install

2、如果需要制定版本号,可以使用curl命令来安装:

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$# X.X 为PyMySQL 的版本号

$ curl-L https://github.com/PyMySQL/PyMySQL/tarball/pymysql-X.X | tar xz

$ cd PyMySQL*

$ python3 setup.py install

注意:请确保您有root权限来安装上述模块。

数据库连接

连接数据库前,请先确认以下事项:

  • 您已经创建数据库TESTDB
  • 在TESTDB数据库中您已经创建了表EMPLOYEE
  • EMPLOYEE表字段为FIRST_NAME,LAST_NAME,AGE,SEX和INCOME
  • 连接数据库TESTDB使用的用户名为“testuser”,密码为“test123”,你可以自己设定或者直接使用root用户名及其密码,Mysql数据库用户授权请使用Grant命令
  • 在你的机子上已经安装了PyMySQL模块

实例:

以下实例链接Mysql的TESTDB数据库:

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#!/usr/bin/python3

__author__='mayi'

importpymysql

# 打开数据库连接

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()

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:

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#!/usr/bin/python3

__author__='mayi'

importpymysql

# 打开数据库连接

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,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()

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:

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#!/usr/bin/python3

__author__='mayi'

importpymysql

# 打开数据库连接

db=pymysql.connect("localhost","testuser","test123","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()

以上例子也可以写成如下形式:

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#!/usr/bin/python3

__author__='mayi'

importpymysql

# 打开数据库连接

db=pymysql.connect("localhost","testuser","test123","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 ('%s','%s','%d','%c','%d')"%\

('Mac','Mohan',20,'M',2000)

try:

# 执行sql语句

cursor.execute(sql)

# 执行sql语句

db.commit()

except:

# 发生错误时回滚

db.rollback()

# 关闭数据库连接

db.close()

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

实例:

查询EMPLOYEE表中salary(工资)字段大于1000的所有数据:

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#!/usr/bin/python3

__author__='mayi'

importpymysql

# 打开数据库连接

db=pymysql.connect("localhost","testuser","test123","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()

forrowinresults:

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 fecth data")

# 关闭数据库连接

db.close()

数据库更新操作

更新操作用于更新数据表的数据,以下实例将TESTDB表中的SEX字段全部修改为'M',AGE字段递增1:

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#!/usr/bin/python3

__author__='mayi'

importpymysql

# 打开数据库连接

db=pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB")

# 使用cursor()方法获取操作游标

cursor=db.cursor()

# SQL 更新语句

sql="UPDATE EMPLOYEESETAGE=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()

except:

# 发生错误时回滚

db.rollback()

# 关闭数据库连接

db.close()

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:

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#!/usr/bin/python3

__author__='mayi'

importpymysql

# 打开数据库连接

db=pymysql.connect("localhost","testuser","test123","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()

except:

# 发生错误时回滚

db.rollback()

# 关闭连接

db.close()

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。

实例

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# 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。

错误处理

异常描述
Warning当有严重警告时触发,例如插入数据是被截断等等。必须是StandardError的子类。
Error警告以外所有其他错误类。必须是StandardError的子类。
InterfaceError当有数据库接口模块本身的错误(而不是数据库的错误)发生时触发。必须是Error的子类。
DatabaseError和数据库有关的错误发生时触发。必须是Error的子类。
DataError当有数据处理时的错误发生时触发,例如:除零错误,数据超范围等等。必须是DatabaseError的子类。
OperationalError指非用户控制的,而是操作数据库时发生的错误。例如:连接意外断开、数据库名未找到、事务处理失败、内存分配错误等等操作数据库是发生的错误。必须是DatabaseError的子类。
IntegrityError完整性相关的错误,例如外键检查失败等。必须是DatabaseError子类。
InternamError数据库的内部错误,例如游标(cursor)失效了、事务同步失败等等。必须是DatabaseError子类。
ProgrammingError程序错误,例如数据表(table)没找到或已存在、SQL语句语法错误、参数数量错误等等。必须是DatabaseError的子类。
NotSupportedError不支持错误,指使用了数据库不支持的函数或API等。例如在连接对象上使用rollback()函数,然而数据库并不支持事务或者事务已关闭。必须是DatabaseError的子类。

以上就是本文的全部内容,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,同时也希望多多支持脚本之家!

原文链接:http://www.cnblogs.com/mayi0312/p/6672002.html