使用Python对MySQL数据操作
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）：
$ 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：
$ # 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：
#!/usr/bin/python3
__author__ = 'mayi'
import pymysql
# 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：
#!/usr/bin/python3
__author__ = 'mayi'
import pymysql
# 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：
#!/usr/bin/python3
__author__ = 'mayi'
import pymysql
# 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：
#!/usr/bin/python3
__author__ = 'mayi'
import pymysql
# 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：
#!/usr/bin/python3
__author__ = 'mayi'
import pymysql
# 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()
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=%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：
#!/usr/bin/python3
__author__ = 'mayi'
import pymysql
# 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 EMPLOYEE SET AGE = 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：
#!/usr/bin/python3
__author__ = 'mayi'
import pymysql
# 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
# 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【听图阁-专注于Python设计】！
