python
缘由
最近在折腾一个小东西需要抓取网上的页面,然后进行解析,将结果放到数据库中。了解到Python在这方面有优势,便选用之。因为我有台服务器上面安装有mysql,自然使用之。在进行数据库的这个操作过程中遇到了不少问题,这里记录一下,大家共勉。
python中mysql的调用
百度之后可以通过MySQLdb进行数据库操作,查看文档,了解到python中提供了一个_mysql时直接实现了mysql的c语言API。MySQLdb是对其在更高一层的封装,因此,使用起来更加方便。我们可以使用_mysql,但更好的方法是使用MySQLdb
安装中遇到的问题
在这个页面http://sourceforge.net/projects/mysql-python/可以下载到最新版本的MySQLdb,解压后执行安装时,可能会有一些问题。
-
通过
python setup.py build
执行安装会提示No module named setuptools
解决方法,安装之sudo apt-get install python-setuptools
-
再次执行,可能还是会出错 mysql_config not found
此时我们需要安装mysqld-dev
sudo apt-get install libmysqld-dev
- 可能再次执行还会出现错误,类似这样 `
building ‘mysql’ extension gcc -pthread -fno-strict-aliasing -DNDEBUG -g -fwrapv -O2 -Wall -Wstrict-prototypes -fPIC -Dversion_info=(1,2,3,’final’,0) -Dversion=1.2.3 -I/usr/include/mysql -I/usr/include/python2.7 -c mysql.c -o build/temp.linux-i686-2.7/mysql.o -DBIG_JOINS=1 -fno-strict-aliasing -DUNIV_LINUX -DUNIV_LINUX In file included from mysql.c:29:0: pymemcompat.h:10:20: fatal error: Python.h: No such file or directory
解决方案
sudo apt-get install python-dev
这步骤是安装python的一些开发用的头文件。
- 基本上前面三种之后,不会再出现其他问题了。但是如果mysql是自己安装的,并且lib文件没有放到/usr/local/lib下面则还会报错。
解决办法将文件软连接到这个目录下,或者修改系统的/etc/ld.so.cnf文件,把我们lib所在的目录放进去。两种方法都可以,然后在ldconfig,让其生效即可。
比如我们用第一种方法ln -s /usr/local/mysql/lib/mysql/libmysqlclient* /usr/lib
实际使用
-
引入MySQLdb库
import MySQLdb
-
连接数据库
conn=MySQLdb.connect(host=“localhost”,user=“root”,passwd=“sa”,db=“mytable”,charset=“utf8”)
提供的connect方法用来和数据库建立连接,接收数个参数,返回连接对象. -
执行语句和取结果
cursor=conn.cursor()
n=cursor.execute(sql,param)
首先,我们用使用连接对象获得一个cursor对象,接下来,我们会使用cursor提供的方法来进行工作.这些方法包括两大类:1.执行命令,2.接收返回值
后面再详细说,这里不详说 -
结束,关闭数据库连接
需要分别的关闭指针对象和连接对象.他们有名字相同的方法
cursor.close() conn.close()
常用操作API
对事务操作的支持,标准的方法 commit() 提交
rollback() 回滚
cursor用来执行命令的方法:
callproc(self, procname, args):用来执行存储过程,接收的参数为存储过程名和参数列表,返回值为受影响的行数
execute(self, query, args):执行单条sql语句,接收的参数为sql语句本身和使用的参数列表,返回值为受影响的行数
executemany(self, query, args):执行单挑sql语句,但是重复执行参数列表里的参数,返回值为受影响的行数 nextset(self):移动到下一个结果集
cursor用来接收返回值的方法:
fetchall(self):接收全部的返回结果行.
fetchmany(self, size=None):接收size条返回结果行.如果size的值大于返回的结果行的数量,则会返回cursor.arraysize条数据.
fetchone(self):返回一条结果行.
scroll(self, value, mode=‘relative’):移动指针到某一行.如果mode=‘relative’,则表示从当前所在行移动value条,如果 mode=‘absolute’,则表示从结果集的第一行移动value条.
最后插一句
电脑升级到ubuntu14.04重新装的,之前的博客仓库没了,重新从github上面拉回来,中间出了点差错,我删除文件,这篇文章差点没有了,不过还好现在能看到这篇文章。哈哈~~
原文地址:http://blog.isming.me/blog/2014/04/27/use-mysql-in-python/,欢迎转载,转载请注明出处!

MySQL 느린 쿼리를 최적화하려면 SlowQueryLog 및 Performance_Schema를 사용해야합니다. 1. SlowQueryLog 및 Set Stresholds를 사용하여 느린 쿼리를 기록합니다. 2. Performance_schema를 사용하여 쿼리 실행 세부 정보를 분석하고 성능 병목 현상을 찾고 최적화하십시오.

MySQL 및 SQL은 개발자에게 필수적인 기술입니다. 1.MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템이며 SQL은 데이터베이스를 관리하고 작동하는 데 사용되는 표준 언어입니다. 2.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 통해 여러 스토리지 엔진을 지원하며 SQL은 간단한 문을 통해 복잡한 데이터 작업을 완료합니다. 3. 사용의 예에는 기본 쿼리 및 조건 별 필터링 및 정렬과 같은 고급 쿼리가 포함됩니다. 4. 일반적인 오류에는 구문 오류 및 성능 문제가 포함되며 SQL 문을 확인하고 설명 명령을 사용하여 최적화 할 수 있습니다. 5. 성능 최적화 기술에는 인덱스 사용, 전체 테이블 스캔 피하기, 조인 작업 최적화 및 코드 가독성 향상이 포함됩니다.

MySQL 비동기 마스터 슬레이브 복제는 Binlog를 통한 데이터 동기화를 가능하게하여 읽기 성능 및 고 가용성을 향상시킵니다. 1) 마스터 서버 레코드는 Binlog로 변경됩니다. 2) 슬레이브 서버는 I/O 스레드를 통해 Binlog를 읽습니다. 3) 서버 SQL 스레드는 데이터를 동기화하기 위해 Binlog를 적용합니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

MySQL의 설치 및 기본 작업에는 다음이 포함됩니다. 1. MySQL 다운로드 및 설치, 루트 사용자 비밀번호를 설정하십시오. 2. SQL 명령을 사용하여 CreateAbase 및 CreateTable과 같은 데이터베이스 및 테이블을 만듭니다. 3. CRUD 작업을 실행하고 삽입, 선택, 업데이트, 명령을 삭제합니다. 4. 성능을 최적화하고 복잡한 논리를 구현하기 위해 인덱스 및 저장 절차를 생성합니다. 이 단계를 사용하면 MySQL 데이터베이스를 처음부터 구축하고 관리 할 수 있습니다.

innodbbufferpool은 데이터와 색인 페이지를 메모리에로드하여 MySQL 데이터베이스의 성능을 향상시킵니다. 1) 데이터 페이지가 버퍼 풀에로드되어 디스크 I/O를 줄입니다. 2) 더러운 페이지는 정기적으로 디스크로 표시되고 새로 고침됩니다. 3) LRU 알고리즘 관리 데이터 페이지 제거. 4) 읽기 메커니즘은 가능한 데이터 페이지를 미리로드합니다.

MySQL은 설치가 간단하고 강력하며 데이터를 쉽게 관리하기 쉽기 때문에 초보자에게 적합합니다. 1. 다양한 운영 체제에 적합한 간단한 설치 및 구성. 2. 데이터베이스 및 테이블 작성, 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 기본 작업을 지원합니다. 3. 조인 작업 및 하위 쿼리와 같은 고급 기능을 제공합니다. 4. 인덱싱, 쿼리 최적화 및 테이블 파티셔닝을 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 5. 데이터 보안 및 일관성을 보장하기위한 지원 백업, 복구 및 보안 조치.

전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.


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