Day12(补充) Python操作MySQL

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

#!/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

#!/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

#!/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：

#!/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()

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：

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。

#!/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

#!/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

表结构 + 数据库连接

#!/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()

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()

Day12(补充) Python操作MySQL的更多相关文章

多表查询思路、navicat可视化软件、python操作MySQL、SQL注入问题以及其他补充知识
昨日内容回顾外键字段 # 就是用来建立表与表之间的关系的字段表关系判断 # 一对一 # 一对多 # 多对多 """通过换位思考判断""" ...
python操作MySQL与MySQL补充
目录 python操作MySQL 基本使用 SQL注入问题二次确认视图触发器事务存储过程函数流程控制索引练习 python操作MySQL python中支持操作MySQL的模块很多, ...
python 操作 mysql基础补充
前言本篇的主要内容为整理mysql的基础内容,分享的同时方便日后查阅,同时结合python的学习整理python操作mysql的方法以及python的ORM. 一.数据库初探在开始mysql之前先 ...
python操作MySQL，SQL注入的问题，SQL语句补充，视图触发器存储过程，事务，流程控制，函数
python操作MySQL 使用过程: 引用API模块获取与数据库的连接执行sql语句与存储过程关闭数据库连接由于能操作MySQL的模块是第三方模块,我们需要pip安装. pip3 insta ...
Python操作Mysql之基本操作
pymysql python操作mysql依赖pymysql这个模块下载安装 pip3 install pymysql 操作mysql python操作mysql的时候,是通过”游标”来进行操作的. ...
使用python操作mysql数据库
这是我之前使用mysql时用到的一些库及开发的工具,这里记录下,也方便我查阅. python版本: 2.7.13 mysql版本: 5.5.36 几个python库 1.mysql-connector ...
【Python】使用python操作mysql数据库
这是我之前使用mysql时用到的一些库及开发的工具,这里记录下,也方便我查阅. python版本: 2.7.13 mysql版本: 5.5.36 几个python库 1.mysql-connector ...
【Python之路】第十九篇--Python操作MySQL
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 ...
Python操作MySQL：pymysql和SQLAlchemy
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 ...

随机推荐

黑马程序员_<<GUI(图形用户管理)-----2>>
--------------------ASP.Net+Android+IOS开发..Net培训.期待与您交流! -------------------- 8.对话框对列出目录内容增加了对话框提示, ...
用if做了一个简单的猜拳游戏（做的不好还请指点，谢谢！）
#include "stdio.h" #include "stdlib.h" #include "time.h" //随机函数的头文件 ma ...
Qt 学习之路：Graphics View Framework
Graphics View 提供了一种接口,用于管理大量自定义的 2D 图形元素,并与之进行交互:还提供了用于将这些元素进行可视化显示的观察组件,并支持缩放和旋转.我们通常所说的 Linux 的 KD ...
[转] What is the point of redux when using react?
As I am sure you have heard a bunch of times, by now, React is the V in MVC. I think you can think o ...
Python：构建缓冲带提取区域平均坡度
前一段时间做提取坡度的问题,当时首先想到的是使用ArcEngine来做,因为记得有ITopoOperator接口可以构建缓冲带,用IExtractionRaster可以掩膜栅格数据,利用IPixelB ...
11.1 morning
完美的序列(sequence)Time Limit:1000ms Memory Limit:64MB题目描述LYK 认为一个完美的序列要满足这样的条件:对于任意两个位置上的数都不相同.然而并不是所有的 ...
内网映射到公网工具 --- ngrok
ngrok可以将内网映射到公网上,这样就可以在公网上访问你的网络服务. 该工具通常在进行app开发和微信开发时比较有用,这样就可避免在公网服务器上单独部署项目,通过映射,直接连接本地服务即可进行开发. ...
VS2015 Cordova Ionic移动开发（四）
一.布局 Ionic模板提供了一个侧边栏菜单示例项目和标签选项卡示例项目.本案例将两个布局进行结合,简单介绍下Ionic的布局.Ionic采用自定义标签和标准Html标签相结合.相对于全部使用div方 ...
angularjs sortbale
参考地址:http://kamilkp.github.io/angular-sortable-view 案例:jsp: <div sv-root sv-part="vm.dataLis ...
ActionScript:Resampling PCM data
使用基于flash的麦克风录音,如果想在获取完PCM采样数据后,通过Sound马上回放,必须经过resampling.(注意:如果录音是采用的44KHz的话,则不需要) 因此,需要as实现一个简便的函 ...

Day12(补充) Python操作MySQL

SQLAchemy

Day12(补充) Python操作MySQL的更多相关文章

随机推荐

热门专题