Python全栈开发:pymysql
本篇对于Python操作MySQL主要使用两种方式:
- 原生模块 pymsql
- ORM框架 SQLAchemy
pymsql
pymsql是Python中操作MySQL的模块,其使用方法和MySQLdb几乎相同。
下载安装
1
|
pip3 install pymysql |
使用操作
1、执行SQL
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
|
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import pymysql # 创建连接 conn = pymysql. connect (host= '127.0.0.1' , port=3306, user = 'root' , passwd= '123' , db= 't1' ) # 创建游标 cursor = conn. cursor () # 执行SQL,并返回收影响行数 effect_row = cursor . execute ( "update hosts set host = '1.1.1.2'" ) # 执行SQL,并返回受影响行数 #effect_row = cursor . execute ( "update hosts set host = '1.1.1.2' where nid > %s" , (1,)) # 执行SQL,并返回受影响行数 #effect_row = cursor .executemany( "insert into hosts(host,color_id)values(%s,%s)" , [( "1.1.1.11" ,1),( "1.1.1.11" ,2)]) # 提交,不然无法保存新建或者修改的数据 conn. commit () # 关闭游标 cursor . close () # 关闭连接 conn. close () |
2、获取新创建数据自增ID
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
|
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import pymysql conn = pymysql. connect (host= '127.0.0.1' , port=3306, user = 'root' , passwd= '123' , db= 't1' ) cursor = conn. cursor () cursor .executemany( "insert into hosts(host,color_id)values(%s,%s)" , [( "1.1.1.11" ,1),( "1.1.1.11" ,2)]) conn. commit () cursor . close () conn. close () # 获取最新自增ID new_id = cursor .lastrowid |
3、获取查询数据
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
|
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import pymysql conn = pymysql. connect (host= '127.0.0.1' , port=3306, user = 'root' , passwd= '123' , db= 't1' ) cursor = conn. cursor () cursor . execute ( "select * from hosts" ) # 获取第一行数据 row_1 = cursor .fetchone() # 获取前n行数据 # row_2 = cursor .fetchmany(3) # 获取所有数据 # row_3 = cursor .fetchall() conn. commit () cursor . close () conn. close () |
注:在fetch数据时按照顺序进行,可以使用cursor.scroll(num,mode)来移动游标位置,如:
- cursor.scroll(1,mode='relative') # 相对当前位置移动
- cursor.scroll(2,mode='absolute') # 相对绝对位置移动
4、fetch数据类型
关于默认获取的数据是元祖类型,如果想要或者字典类型的数据,即:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
|
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import pymysql conn = pymysql. connect (host= '127.0.0.1' , port=3306, user = 'root' , passwd= '123' , db= 't1' ) # 游标设置为字典类型 cursor = conn. cursor ( cursor =pymysql.cursors.DictCursor) r = cursor . execute ( "call p1()" ) result = cursor .fetchone() conn. commit () cursor . close () conn. close () |
作业:
参考表结构:
用户类型 用户信息 权限 用户类型&权限
功能: # 登陆、注册、找回密码
# 用户管理
# 用户类型
# 权限管理
# 分配权限 特别的:程序仅一个可执行文件
SQLAchemy
SQLAlchemy是Python编程语言下的一款ORM框架,该框架建立在数据库API之上,使用关系对象映射进行数据库操作,简言之便是:将对象转换成SQL,然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。
安装:
1
|
pip3 install SQLAlchemy |
SQLAlchemy本身无法操作数据库,其必须以来pymsql等第三方插件,Dialect用于和数据API进行交流,根据配置文件的不同调用不同的数据库API,从而实现对数据库的操作,如:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
|
MySQL-Python mysql+mysqldb://< user >:< password >@<host>[:<port>]/<dbname> pymysql mysql+pymysql://<username>:< password >@<host>/<dbname>[?<options>] MySQL-Connector mysql+mysqlconnector://< user >:< password >@<host>[:<port>]/<dbname> cx_Oracle oracle+cx_oracle:// user :pass@host:port/dbname[? key =value& key =value...] 更多详见:http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/dialects/ index .html |
一、内部处理
使用 Engine/ConnectionPooling/Dialect 进行数据库操作,Engine使用ConnectionPooling连接数据库,然后再通过Dialect执行SQL语句。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
|
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine( "mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/t1" , max_overflow=5) # 执行SQL # cur = engine. execute ( # "INSERT INTO hosts (host, color_id) VALUES ('1.1.1.22', 3)" # ) # 新插入行自增ID # cur.lastrowid # 执行SQL # cur = engine. execute ( # "INSERT INTO hosts (host, color_id) VALUES(%s, %s)" ,[( '1.1.1.22' , 3),( '1.1.1.221' , 3),] # ) # 执行SQL # cur = engine. execute ( # "INSERT INTO hosts (host, color_id) VALUES (%(host)s, %(color_id)s)" , # host= '1.1.1.99' , color_id=3 # ) # 执行SQL # cur = engine. execute ( 'select * from hosts' ) # 获取第一行数据 # cur.fetchone() # 获取第n行数据 # cur.fetchmany(3) # 获取所有数据 # cur.fetchall() |
二、ORM功能使用
使用 ORM/Schema Type/SQL Expression Language/Engine/ConnectionPooling/Dialect 所有组件对数据进行操作。根据类创建对象,对象转换成SQL,执行SQL。
1、创建表
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
|
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import Column , Integer , String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine( "mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/t1" , max_overflow=5) Base = declarative_base() # 创建单表 class Users(Base): __tablename__ = 'users' id = Column ( Integer , primary_key= True ) name = Column (String(32)) extra = Column (String(16)) __table_args__ = ( UniqueConstraint( 'id' , 'name' , name = 'uix_id_name' ), Index ( 'ix_id_name' , 'name' , 'extra' ), ) # 一对多 class Favor(Base): __tablename__ = 'favor' nid = Column ( Integer , primary_key= True ) caption = Column (String(50), default = 'red' , unique = True ) class Person(Base): __tablename__ = 'person' nid = Column ( Integer , primary_key= True ) name = Column (String(32), index = True , nullable= True ) favor_id = Column ( Integer , ForeignKey( "favor.nid" )) # 多对多 class Group (Base): __tablename__ = 'group' id = Column ( Integer , primary_key= True ) name = Column (String(64), unique = True , nullable= False ) port = Column ( Integer , default =22) class Server(Base): __tablename__ = 'server' id = Column ( Integer , primary_key= True , autoincrement= True ) hostname = Column (String(64), unique = True , nullable= False ) class ServerToGroup(Base): __tablename__ = 'servertogroup' nid = Column ( Integer , primary_key= True , autoincrement= True ) server_id = Column ( Integer , ForeignKey( 'server.id' )) group_id = Column ( Integer , ForeignKey( 'group.id' )) def init_db(): Base.metadata.create_all(engine) def drop_db(): Base.metadata.drop_all(engine) |
注:设置外检的另一种方式 ForeignKeyConstraint(['other_id'], ['othertable.other_id'])
2、操作表
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/t1", max_overflow=5) Base = declarative_base() # 创建单表
class Users(Base):
__tablename__ = 'users'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(32))
extra = Column(String(16)) __table_args__ = (
UniqueConstraint('id', 'name', name='uix_id_name'),
Index('ix_id_name', 'name', 'extra'),
) def __repr__(self):
return "%s-%s" %(self.id, self.name) # 一对多
class Favor(Base):
__tablename__ = 'favor'
nid = Column(Integer, primary_key=True)
caption = Column(String(50), default='red', unique=True) def __repr__(self):
return "%s-%s" %(self.nid, self.caption) class Person(Base):
__tablename__ = 'person'
nid = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(32), index=True, nullable=True)
favor_id = Column(Integer, ForeignKey("favor.nid"))
# 与生成表结构无关,仅用于查询方便
favor = relationship("Favor", backref='pers') # 多对多
class ServerToGroup(Base):
__tablename__ = 'servertogroup'
nid = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
server_id = Column(Integer, ForeignKey('server.id'))
group_id = Column(Integer, ForeignKey('group.id'))
group = relationship("Group", backref='s2g')
server = relationship("Server", backref='s2g') class Group(Base):
__tablename__ = 'group'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(64), unique=True, nullable=False)
port = Column(Integer, default=22)
# group = relationship('Group',secondary=ServerToGroup,backref='host_list') class Server(Base):
__tablename__ = 'server' id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
hostname = Column(String(64), unique=True, nullable=False) def init_db():
Base.metadata.create_all(engine) def drop_db():
Base.metadata.drop_all(engine) Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session() 表结构 + 数据库连接
- 增
obj = Users(name="alex0", extra='sb')
session.add(obj)
session.add_all([
Users(name="alex1", extra='sb'),
Users(name="alex2", extra='sb'),
])
session.commit() - 删
session.query(Users).filter(Users.id > 2).delete()
session.commit() - 改
session.query(Users).filter(Users.id > 2).update({"name" : "099"})
session.query(Users).filter(Users.id > 2).update({Users.name: Users.name + "099"}, synchronize_session=False)
session.query(Users).filter(Users.id > 2).update({"num": Users.num + 1}, synchronize_session="evaluate")
session.commit() - 查
ret = session.query(Users).all()
ret = session.query(Users.name, Users.extra).all()
ret = session.query(Users).filter_by(name='alex').all()
ret = session.query(Users).filter_by(name='alex').first() - 其他
# 条件
ret = session.query(Users).filter_by(name='alex').all()
ret = session.query(Users).filter(Users.id > 1, Users.name == 'eric').all()
ret = session.query(Users).filter(Users.id.between(1, 3), Users.name == 'eric').all()
ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_([1,3,4])).all()
ret = session.query(Users).filter(~Users.id.in_([1,3,4])).all()
ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_(session.query(Users.id).filter_by(name='eric'))).all()
from sqlalchemy import and_, or_
ret = session.query(Users).filter(and_(Users.id > 3, Users.name == 'eric')).all()
ret = session.query(Users).filter(or_(Users.id < 2, Users.name == 'eric')).all()
ret = session.query(Users).filter(
or_(
Users.id < 2,
and_(Users.name == 'eric', Users.id > 3),
Users.extra != ""
)).all() # 通配符
ret = session.query(Users).filter(Users.name.like('e%')).all()
ret = session.query(Users).filter(~Users.name.like('e%')).all() # 限制
ret = session.query(Users)[1:2] # 排序
ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc()).all()
ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc(), Users.id.asc()).all() # 分组
from sqlalchemy.sql import func ret = session.query(Users).group_by(Users.extra).all()
ret = session.query(
func.max(Users.id),
func.sum(Users.id),
func.min(Users.id)).group_by(Users.name).all() ret = session.query(
func.max(Users.id),
func.sum(Users.id),
func.min(Users.id)).group_by(Users.name).having(func.min(Users.id) >2).all() # 连表 ret = session.query(Users, Favor).filter(Users.id == Favor.nid).all() ret = session.query(Person).join(Favor).all() ret = session.query(Person).join(Favor, isouter=True).all() # 组合
q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2)
q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2)
ret = q1.union(q2).all() q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2)
q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2)
ret = q1.union_all(q2).all()
更多功能参见文档,猛击这里下载PDF
Python全栈开发:pymysql的更多相关文章
- Python全栈开发【面向对象进阶】
Python全栈开发[面向对象进阶] 本节内容: isinstance(obj,cls)和issubclass(sub,super) 反射 __setattr__,__delattr__,__geta ...
- Python全栈开发【面向对象】
Python全栈开发[面向对象] 本节内容: 三大编程范式 面向对象设计与面向对象编程 类和对象 静态属性.类方法.静态方法 类组合 继承 多态 封装 三大编程范式 三大编程范式: 1.面向过程编程 ...
- Python全栈开发【模块】
Python全栈开发[模块] 本节内容: 模块介绍 time random os sys json & picle shelve XML hashlib ConfigParser loggin ...
- Python全栈开发【基础四】
Python全栈开发[基础四] 本节内容: 匿名函数(lambda) 函数式编程(map,filter,reduce) 文件处理 迭代器 三元表达式 列表解析与生成器表达式 生成器 匿名函数 lamb ...
- Python全栈开发【基础三】
Python全栈开发[基础三] 本节内容: 函数(全局与局部变量) 递归 内置函数 函数 一.定义和使用 函数最重要的是减少代码的重用性和增强代码可读性 def 函数名(参数): ... 函数体 . ...
- Python全栈开发【基础二】
Python全栈开发[基础二] 本节内容: Python 运算符(算术运算.比较运算.赋值运算.逻辑运算.成员运算) 基本数据类型(数字.布尔值.字符串.列表.元组.字典) 其他(编码,range,f ...
- Python全栈开发【基础一】
Python全栈开发[第一篇] 本节内容: Python 的种类 Python 的环境 Python 入门(解释器.编码.变量.input输入.if流程控制与缩进.while循环) if流程控制与wh ...
- python 全栈开发之路 day1
python 全栈开发之路 day1 本节内容 计算机发展介绍 计算机硬件组成 计算机基本原理 计算机 计算机(computer)俗称电脑,是一种用于高速计算的电子计算机器,可以进行数值计算,又可 ...
- Python全栈开发
Python全栈开发 一文让你彻底明白Python装饰器原理,从此面试工作再也不怕了. 一.装饰器 装饰器可以使函数执行前和执行后分别执行其他的附加功能,这种在代码运行期间动态增加功能的方式,称之为“ ...
- 老男孩最新Python全栈开发视频教程(92天全)重点内容梳理笔记 看完就是全栈开发工程师
为什么要写这个系列博客呢? 说来讽刺,91年生人的我,同龄人大多有一份事业,或者有一个家庭了.而我,念了次985大学,年少轻狂,在大学期间迷信创业,觉得大学里的许多课程如同吃翔一样学了几乎一辈子都用不 ...
随机推荐
- C++ 将汉字转换成拼音全拼【转载】
转载自https://www.cnblogs.com/mzhrd/p/4758105.html #include <string> using std::string; //======= ...
- 秒懂机器学习---k临近算法(KNN)
秒懂机器学习---k临近算法(KNN) 一.总结 一句话总结: 弄懂原理,然后要运行实例,然后多解决问题,然后想出优化,分析优缺点,才算真的懂 1.KNN(K-Nearest Neighbor)算法的 ...
- 数据结构C++版-线性表
PS:资料来源慕课网视频. 一.什么是线性表 线性表是n个数据元素的有限序列. 分类: 二.补充知识点 1.栈和队列有出操作.入操作,对应线性表(数组)为插入元素和删除元素,而线性表中要获取指定元素值 ...
- opencv-霍夫直线变换与圆变换
转自:https://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26977557 一.引言 在图像处理和计算机视觉领域中,如何从当前的图像中提取所需要的特征信 ...
- 全局唯一标识符(GUID,Globally Unique Identifier)
全局唯一标识符(GUID,Globally Unique Identifier)是一种由算法生成的二进制长度为128位的数字标识符.GUID主要用于在拥有多个节点.多台计算机的网络或系统中.在理想情况 ...
- Python实现字符串与数组相互转换功能示例
Python实现字符串与数组相互转换功能示例 本文实例讲述了Python实现字符串与数组相互转换功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 字符串转数组 str = '1,2,3' arr = s ...
- 可搭建SS服务上网的不限流量VPS推荐
https://itldc.com/en,7个机房,推荐指数:★★★★ 1995年运作至今,有多个机房,包括:新加坡.洛杉矶.新泽西.立陶宛.乌克兰.保加利亚.荷兰.VPS特征: KVM虚拟(支持BB ...
- 为什么 TCP 建立连接是三次握手,关闭连接确是四次挥手呢?
Java技术栈 www.javastack.cn 优秀的Java技术公众号 作者:小书go https://blog.csdn.net/qzcsu/article/details/72861891 背 ...
- 8分钟带你深入浅出搞懂Nginx
Nginx是一款轻量级的Web服务器.反向代理服务器,由于它的内存占用少,启动极快,高并发能力强,在互联网项目中广泛应用. 图基本上说明了当下流行的技术架构,其中Nginx有点入口网关的味道. 反向代 ...
- ElasticSearch 增删改查
HTTP 协议本身语义:GET 获取资源.POST 新建资源(也可以用于更新资源).PUT 更新资源.DELETE 删除资源. ES通过HTTP Restful方式管理数据:1.格式:#操作 /ind ...