讲解Python操作数据库,完成简单的增删改查工作,以MySQL数据库为例。
Python的MySQL数据库操作模块叫MySQLdb,需要额外的安装下。
通过pip工具安装:pip install MySQLdb
MySQLdb模块,我们主要就用到连接数据库的方法MySQLdb.Connect(),连接上数据库后,再使用一些方法做相应的操作。
MySQLdb.Connect(parameters...)方法提供了以下一些常用的参数:
连接对象返回的connect()函数:
游标对象也提供了几种方法:
13.1 数据库增删改查
13.1.1 在test库创建一张user表,并添加一条记录
>>> conn = MySQLdb.Connect(host='192.168.1.244',user='root',passwd='QHyCTajI',db='test',charset='utf8') >>> cursor = conn.cursor() >>> sql = "create table user(id int,name varchar(30),password varchar(30))" >>> cursor.execute(sql) # 返回的数字是影响的行数 0L >>> sql = "insert into user(id,name,password) values('1','xiaoming','123456')" >>> cursor.execute(sql) 1L >>> conn.commit() # 提交事务,写入到数据库 >>> cursor.execute('show tables') # 查看创建的表 1L >>> cursor.fetchall() # 返回上一个游标执行的所有结果,默认是以元组形式返回 ((u'user',),) >>> cursor.execute('select * from user') 1L >>> cursor.fetchall() ((1L, u'xiaoming', u'123456'),)
13.1.2 插入多条数据
>>> sql = 'insert into user(id,name,password) values(%s,%s,%s)' >>> args = [('2','zhangsan','123456'), ('3','lisi','123456'),('4','wangwu','123456')] >>> cursor.executemany(sql, args) 3L >>> conn.commit() >>> sql = 'select * from user' >>> cursor.execute(sql) 4L >>> cursor.fetchall() ((1L, u'xiaoming', u'123456'), (2L, u'zhangsan', u'123456'), (3L, u'lisi', u'123456'), (4L, u'wangwu', u'123456'))
args变量是一个包含多元组的列表,每个元组对应着每条记录。当查询多条记录时,使用此方法,可有效提高插入效率。
13.1.3 删除用户名xiaoming的记录
>>> sql = 'delete from user where name="xiaoming"' >>> cursor.execute(sql) 1L >>> conn.commit() >>> sql = 'select * from user' >>> cursor.execute(sql) 3L >>> cursor.fetchall() ((2L, u'zhangsan', u'123456'), (3L, u'lisi', u'123456'), (4L, u'wangwu', u'123456'))
13.1.4 查询记录
>>> sql = 'select * from user' >>> cursor.execute(sql) 3L >>> cursor.fetchone() # 获取第一条记录 (2L, u'zhangsan', u'123456') >>> sql = 'select * from user' >>> cursor.execute(sql) 3L >>> cursor.fetchmany(2) # 获取两条记录 ((2L, u'zhangsan', u'123456'), (3L, u'lisi', u'123456'))
13.1.4 以字典形式返回结果
默认显示是元组形式,要想返回字典形式,使得更易处理,就用到cursor([cursorclass])中的cusorclass参数。 传入MySQLdb.cursors.DictCursor类: >>> cursor = conn.cursor(MySQLdb.cursors.DictCursor) >>> sql = 'select * from user' >>> cursor.execute(sql) 3L >>> cursor.fetchall() ({'password': u'123456', 'id': 2L, 'name': u'zhangsan'}, {'password': u'123456', 'id': 3L, 'name': u'lisi'}, {'password': u'123456', 'id': 4L, 'name': u'wangwu'})
13.2 遍历查询结果
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import MySQLdb try: conn = MySQLdb.Connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='123456', connect_timeout=3, charset='utf8') cursor = conn.cursor() sql = "select * from user" cursor.execute(sql) for i in cursor.fetchall(): print i except Exception, e: print ("Connection Error: " + str(e)) finally: conn.close() # python test.py (2L, u'zhangsan', u'123456') (3L, u'lisi', u'123456') (4L, u'wangwu', u'123456')
使用for循环遍历查询结果,并增加了异常处理。

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Aplikasi dunia sebenar Python termasuk analisis data, pembangunan web, kecerdasan buatan dan automasi. 1) Dalam analisis data, Python menggunakan panda dan matplotlib untuk memproses dan memvisualisasikan data. 2) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan penciptaan aplikasi web. 3) Dalam bidang kecerdasan buatan, tensorflow dan pytorch digunakan untuk membina dan melatih model. 4) Dari segi automasi, skrip python boleh digunakan untuk tugas -tugas seperti menyalin fail.

Python digunakan secara meluas dalam bidang sains data, pembangunan web dan bidang skrip automasi. 1) Dalam sains data, Python memudahkan pemprosesan dan analisis data melalui perpustakaan seperti numpy dan panda. 2) Dalam pembangunan web, rangka kerja Django dan Flask membolehkan pemaju dengan cepat membina aplikasi. 3) Dalam skrip automatik, kesederhanaan Python dan perpustakaan standard menjadikannya ideal.

Fleksibiliti Python dicerminkan dalam sokongan multi-paradigma dan sistem jenis dinamik, sementara kemudahan penggunaan berasal dari sintaks mudah dan perpustakaan standard yang kaya. 1. Fleksibiliti: Menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek, fungsional dan prosedur, dan sistem jenis dinamik meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Kemudahan Penggunaan: Tatabahasa adalah dekat dengan bahasa semulajadi, perpustakaan standard merangkumi pelbagai fungsi, dan memudahkan proses pembangunan.

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.

Ya, pelajari Python dalam masa dua jam sehari. 1. Membangunkan pelan kajian yang munasabah, 2. Pilih sumber pembelajaran yang betul, 3 menyatukan pengetahuan yang dipelajari melalui amalan. Langkah -langkah ini dapat membantu anda menguasai Python dalam masa yang singkat.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.