pymsqlはMySQLを操作するPythonのモジュールで、使い方はMySQLdbとほぼ同じです。ただし、現在、pymysql は python3.x をサポートしており、後者はバージョン 3.x をサポートしていません。
適用環境
pythonバージョン>=2.6または3.3
mysqlバージョン>=4.1
インストール
pipを使用してインストールすることも、手動でダウンロードしてインストールすることもできます。
pip を使用してインストールし、コマンドラインで次のコマンドを実行します:
pip install PyMySQL
手動でインストールするには、まずダウンロードしてください。ダウンロード アドレス: https://github.com/PyMySQL/PyMySQL/tarball/pymysql-X.X。
X.X はバージョンです (現在利用可能な最新バージョンは 0.6.6 です)。
ダウンロード後、圧縮パッケージを解凍します。コマンドラインで解凍したディレクトリを入力し、次の手順を実行します:
python setup.py install
インストールには pip を使用することをお勧めします。
使用例
次のようにデータベースに接続します:
import pymysql.cursors # Connect to the database connection = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', password='zhyea.com', db='employees', charset='utf8mb4', cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor)
接続パラメータを管理するために辞書を使用することもできます:
import pymysql.cursors config = { 'host':'127.0.0.1', 'port':3306, 'user':'root', 'password':'zhyea.com', 'db':'employees', 'charset':'utf8mb4', 'cursorclass':pymysql.cursors.DictCursor, } # Connect to the database connection = pymysql.connect(**config)
データの挿入:
を取得する必要があります。 SQL ステートメントのカーソルを実行する前に、デフォルトで自動的に送信されるように設定されているため、SQL ステートメントの実行後にアクティブにコミットする必要があります。最後に、接続を閉じることを忘れないでください:
from datetime import date, datetime, timedelta import pymysql.cursors #连接配置信息 config = { 'host':'127.0.0.1', 'port':3306, 'user':'root', 'password':'zhyea.com', 'db':'employees', 'charset':'utf8mb4', 'cursorclass':pymysql.cursors.DictCursor, } # 创建连接 connection = pymysql.connect(**config) # 获取明天的时间 tomorrow = datetime.now().date() + timedelta(days=1) # 执行sql语句 try: with connection.cursor() as cursor: # 执行sql语句,插入记录 sql = 'INSERT INTO employees (first_name, last_name, hire_date, gender, birth_date) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s)' cursor.execute(sql, ('Robin', 'Zhyea', tomorrow, 'M', date(1989, 6, 14))); # 没有设置默认自动提交,需要主动提交,以保存所执行的语句 connection.commit() finally: connection.close();
クエリを実行します。
import datetime import pymysql.cursors #连接配置信息 config = { 'host':'127.0.0.1', 'port':3306, 'user':'root', 'password':'zhyea.com', 'db':'employees', 'charset':'utf8mb4', 'cursorclass':pymysql.cursors.DictCursor, } # 创建连接 connection = pymysql.connect(**config) # 获取雇佣日期 hire_start = datetime.date(1999, 1, 1) hire_end = datetime.date(2016, 12, 31) # 执行sql语句 try: with connection.cursor() as cursor: # 执行sql语句,进行查询 sql = 'SELECT first_name, last_name, hire_date FROM employees WHERE hire_date BETWEEN %s AND %s' cursor.execute(sql, (hire_start, hire_end)) # 获取查询结果 result = cursor.fetchone() print(result) # 没有设置默认自动提交,需要主动提交,以保存所执行的语句 connection.commit() finally: connection.close();
ここでのクエリはクエリ結果を取得します。クエリ結果は辞書の形式で返されます:
結果セットから指定された数のレコードを取得するには、fetchmany メソッドを使用できます:
result =cursor .fetchmany(2)
ただし、SQL ステートメントにクエリ レコードを設定することは推奨されません。
結果セット全体を取得するには、fetchall メソッドを使用できます:
result =cursor.fetchall()
レコードが 2 つしかないため、上記の 2 つのクエリ メソッドで見つかった結果は同じです:
[{'last_name': 'Vanderkelen', 'hire_date': datetime.date(2015, 8, 12), 'first_name': 'Geert'}, {'last_name': 'Zhyea', 'hire_date': datetime.date(2015, 8, 21), 'first_name': 'Robin'}]
Django で使用中
Django で使用することが、これを検索する本来の目的です。現在、python3.4 と django1.8 の両方をサポートするデータベース バックエンドを見つけるのは簡単ではありません。これは私がこれまでに見つけた中で最高のものです。
DATABASES の設定は、公式に推奨されている MySQLdb 設定と変わりません:
DATABASES = {
'default': {
'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
'NAME': 'mytest' 、
'USER': 'root',
'PASSWORD': 'zhyea.com',
'HOST': '127.0.0.1',
'PORT': '3306',
重要なのはここです: 私たちもサイトの __init__.py ファイルに次の内容を追加する必要があります:
pymysql.install_as_MySQLdb()
最後に、追加、削除、変更、クエリを実装するための pymysql のコードを添付します。気に入っていただけましたか
#!/usr/bin/python #coding:gbk import pymysql from builtins import int #将MysqlHelper的几个函数写出来 def connDB(): #连接数据库 conn=pymysql.connect(host="localhost",user="root",passwd="zx69728537",db="student"); cur=conn.cursor(); return (conn,cur); def exeUpdate(conn,cur,sql): #更新或插入操作 sta=cur.execute(sql); conn.commit(); return (sta); def exeDelete(conn,cur,IDs): #删除操作 sta=0; for eachID in IDs.split(' '): sta+=cur.execute("delete from students where Id=%d"%(int(eachID))); conn.commit(); return (sta); def exeQuery(cur,sql): #查找操作 cur.execute(sql); return (cur); def connClose(conn,cur): #关闭连接,释放资源 cur.close(); conn.close(); result=True; print("请选择以上四个操作:1、修改记录,2、增加记录,3、查询记录,4、删除记录.(按q为退出)"); conn,cur=connDB(); number=input(); while(result): if(number=='q'): print("结束操作"); break; elif(int(number)==1): sql=input("请输入更新语句:"); try: exeUpdate(conn, cur, sql); print("更新成功"); except Exception: print("更新失败"); raise; elif(int(number)==2): sql=input("请输入新增语句:"); try: exeUpdate(conn, cur, sql); print("新增成功"); except Exception: print("新增失败"); raise; elif(int(number)==3): sql=input("请输入查询语句:"); try: cur=exeQuery(cur, sql); for item in cur: print("Id="+str(item[0])+" name="+item[1]); except Exception: print("查询出错"); raise; elif(int(number)==4): Ids=input("请输入Id,并用空格隔开"); try: exeDelete(conn, cur, Ids); print("删除成功"); except Exception: print("删除失败"); raise; else: print("非法输入,将结束操作!"); result=False; break; print("请选择以上四个操作:1、修改记录,2、增加记录,3、查询记录,4、删除记录.(按q为退出)"); number=input("请选择操作");pymysql を使用して mysql を操作する Python に関連するその他の記事については、PHP 中国語 Web サイトに注目してください。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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