pymsql은 MySQL을 운영하는 Python의 모듈로, 사용법은 MySQLdb와 거의 동일합니다. 그러나 현재 pymysql은 python3.x를 지원하고 후자는 버전 3.x를 지원하지 않습니다.
적용환경
python version>=2.6 or 3.3
mysql version>=4.1
설치
pip를 사용하여 수동으로 설치하거나 다운로드하여 설치할 수 있습니다.
pip를 사용하여 설치하고 명령줄에서 다음 명령을 실행하세요.
pip install PyMySQL
수동으로 설치하려면 먼저 다운로드하세요. 다운로드 주소: https://github.com/PyMySQL/PyMySQL/tarball/pymysql-X.X.
X.X 버전입니다(현재 사용 가능한 최신 버전은 0.6.6 입니다).
다운로드 후 압축된 패키지의 압축을 풀어주세요. 명령줄에 압축이 풀린 디렉터리를 입력하고 다음 지침을 실행합니다:
python setup.py install
pip를 사용하여 설치하는 것이 좋습니다.
사용 예
다음과 같이 데이터베이스에 연결합니다.
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)
사전을 사용하여 연결 매개변수를 관리할 수도 있습니다. 이것이 더 우아하다고 생각합니다. :
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)
데이터 삽입:
SQL 문을 실행하기 전에 커서를 가져와야 합니다. 구성이 자동으로 제출되기 때문입니다. 기본적으로 sql 문을 실행한 후 주도권을 잡아야 합니다. 마지막에 연결을 닫는 것을 잊지 마세요.
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();
실행 쿼리:
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();
여기에서 쿼리 쿼리 결과를 가져오고 쿼리 결과는 사전 형식으로 반환됩니다.
지정된 숫자를 얻으려면 결과 세트의 레코드에 대해서는 fetchmany 메소드를 사용할 수 있습니다:
result =cursor.fetchmany(2)
그러나 이 방법은 사용하지 않는 것이 가장 좋습니다. SQL 문에서 쿼리되는 총 레코드 수를 설정합니다.
전체 결과 집합을 얻으려면 fetchall 메서드를 사용할 수 있습니다.
result =cursor.fetchall()
레코드가 2개뿐이므로 쿼리 메서드 2개 위에서 언급한 결과는 동일합니다.
[{'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'}]
Used in django
Used in django가 제가 검색한 원래 목적이었습니다. 현재 python3.4와 django1.8을 모두 지원하는 데이터베이스 백엔드를 찾는 것은 쉽지 않습니다. 이것은 내가 지금까지 찾은 것 중 최고입니다.
DATABASES 설정은 공식적으로 권장되는 MySQLdb 설정과 다르지 않습니다.
DATABASES = {
'default': {
'ENGINE': 'django.db.backends. ',
'이름': 'mytest',
'USER': 'root',
'PASSWORD': 'zhyea.com',
'HOST': '127.0.0.1' ,
'PORT': '3306',
}
}
핵심은 여기에 있습니다. 또한 사이트의 __init__.py 파일에 다음 콘텐츠를 추가해야 합니다. :
import pymysql
pymysql.install_as_MySQLdb()
마지막으로 pymysql에서 추가, 삭제, 수정, 체크인을 위한 코드를 첨부하겠습니다.
#!/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");
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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

Python 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.


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