这篇文章主要介绍了Python 解析pymysql模块操作数据库的方法,本文给大家介绍的非常详细,具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

pymysql 是 python 用来操作MySQL的第三方库,下面具体介绍和使用该库的基本方法。

1.建立数据库连接

通过 connect 函数中 parameter 参数 建立连接,连接成功返回Connection对象

import pymysql

#建立数据库连接
connection = pymysql.connect(host = 'localhost',
        user = 'root',
        password = '123456',
        database = 'mydb',
        charset = 'utf8'
)
#print(connection)

pymysql.connect()函数中常用的连接参数有以下几种:

    host:数据库主机名或者ip地址 port:端口号 user:数据库的账号 password 或 passwd:数据库的密码 database 或 db:数据库的名字 charset:编码方式

Connection对象的重要方法:

    close() 关闭数据库连接 commit() 提交数据库事物 rollback() 回滚数据库事务 cursor() 获得 Cursor游标对象

2.创建游标

一个Cursor游标对象,暂时保存了SQL操作所影响到的数据,相同的数据库连接创建的游标所引起的数据变化,会马上反应到同一连接中的其它游标对象。但是不同数据库连接中的游标对象,是否能及时反映出来,则与数据库事物管理有关。

Cursor对象基本方法和属性:

execute(operation,[parameters])

执行一条SQL语句,operation时SQL语句,parameters是其参数。返回值是整数,表示执行SQL语句影响的行数

executemany(operation,[parameters])

批量执行SQL语句

callproc(procname,[parameters])

执行存储过程,procname是存储过程名

使用execute()和executemany()方法查询后,通过以下提取方法提取结果集

fetchone()

从结果集当中返回一条记录的序列,无则返回None

fetchmany([size=cursor.arraysize])

从结果集当中返回小于或等于size的记录序列,无则返回空序列,size默认是整个游标的行数

fetchall()

从结果集当中返回所有的行数

3.建立数据库(这里我使用的是NaviCat)

创建一个名为pydb的数据库,表名为user,字段name和userid

数据的查找

#建立数据库连接
connection = pymysql.connect(host = 'localhost',
        user = 'root',
        password = '123456',
        database = 'mydb',
        charset = 'utf8'
)
#print(connection)
try:
 #创建游标对象
 with connection.cursor() as cursor:
  #执行SQL操作
  sql = 'select name, userid from user where userid >%(id)s'
  cursor.execute(sql, {'id':0})
  #提取数据集
  result_set = cursor.fetchall()
  for row in result_set:
   print('id:{0} - name:{1}'.format(row[1],row[0]))
  #游标自动关闭
finally:
 #关闭连接
 connection.close()

数据插入

#数据增加
connection = pymysql.connect(host = 'localhost',
        user = 'root',
        password = '123456',
        database = 'mydb',
        charset = 'utf8'
)
try:
 with connection.cursor() as cursor:
  sql = 'insert into user (userid,name) values (%s,%s)'
  cursor.execute(sql,(3,'cc'))
  #affectcount = cursor.execute(sql,(3,'cc'))
  #print('影响的数据行数:{0}'.format(affectcount))
  #提交数据库事务
  connection.commit()
except pymysql.DatabaseError:
 #数据库事务回滚
 connection.rollback()
finally:
 connection.close()

执行结果:

数据更新

#数据更新
connection = pymysql.connect(host = 'localhost',
        user = 'root',
        password = '123456',
        database = 'mydb',
        charset = 'utf8'
)
#print(connection)
try:
 with connection.cursor() as cursor:
  sql = 'update user set name = %s where userid > %s'
  cursor.execute(sql,('Tom',2))
  #提交事务
  connection.commit()
  print('更新成功')
except pymysql.DatabaseError as e:
 connection.rollback()
 print(e)
finally:
 connection.close()

执行结果:

数据删除

#数据删除
connection = pymysql.connect(host = 'localhost',
        user = 'root',
        password = '123456',
        database = 'mydb',
        charset = 'utf8'
        )
try:
 with connection.cursor() as cursor:
  sql = 'delete from user where userid = %s'
  cursor.execute(sql,(1))
  #提交事务
  connection.commit()
  print("删除成功")
except pymysql.DatabaseError as e:
 connection.rollback()
 print(e)
finally:
 connection.close()

执行结果:

总的来说和java进行对比,在数据库的连接 和对

数据集进行的处理上,python体现的非常简洁,最主要易于使用和理解。人生苦短,我用python!

总结

以上所述是小编给大家介绍的Python 解析pymysql模块操作数据库的方法,希望对大家有所帮助!

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