本文实例讲述了python中MySQLdb模块用法。分享给大家供大家参考。具体用法分析如下:
MySQLdb其实有点像php或asp中连接数据库的一个模式了,只是MySQLdb是针对mysql连接了接口,我们可以在python中连接MySQLdb来实现数据的各种操作。
python连接mysql的方案有oursql、PyMySQL、 myconnpy、MySQL Connector 等,不过本篇要说的确是另外一个类库MySQLdb,MySQLdb 是用于Python链接Mysql数据库的接口,它实现了 Python 数据库 API 规范 V2.0,基于 MySQL C API 上建立的。可以从:https://pypi.python.org/pypi/MySQL-python 进行获取和安装,而且很多发行版的linux源里都有该模块,可以直接通过源安装。
一、数据库连接
MySQLdb提供了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:
比较常用的参数包括:
host:数据库主机名.默认是用本地主机
user:数据库登陆名.默认是当前用户
passwd:数据库登陆的秘密.默认为空
db:要使用的数据库名.没有默认值
port:MySQL服务使用的TCP端口.默认是3306
charset:数据库编码
更多关于参数的信息可以查这里 http://mysql-python.sourceforge.net/MySQLdb.html
然后,这个连接对象也提供了对事务操作的支持,标准的方法:
commit() 提交
rollback() 回滚
看一个简单的查询示例如下:
# encoding: utf-8
import MySQLdb
# 打开数据库连接
db = MySQLdb.connect("localhost","root","361way","test" )
# 使用cursor()方法获取操作游标
cursor = db.cursor()
# 使用execute方法执行SQL语句
cursor.execute("SELECT VERSION()")
# 使用 fetchone() 方法获取一条数据库。
data = cursor.fetchone()
print "Database version : %s " % data
# 关闭数据库连接
db.close()
脚本执行结果如下:
Database version : 5.5.40
二、cursor方法执行与返回值
cursor方法提供两类操作:1.执行命令,2.接收返回值 。
cursor用来执行命令的方法
callproc(self, procname, 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
execute(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
executemany(self, query, args)
//移动到下一个结果集
nextset(self)
cursor用来接收返回值的方法
//接收全部的返回结果行.
fetchall(self)
//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
fetchmany(self, size=None)
//返回一条结果行
fetchone(self)
//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
scroll(self, value, mode='relative')
//这是一个只读属性,并返回执行execute()方法后影响的行数
rowcount
三、数据库操作
1、创建database tables
如果数据库连接存在我们可以使用execute()方法来为数据库创建表,如下所示创建表EMPLOYEE:
# encoding: utf-8
import MySQLdb
# 打开数据库连接
db = MySQLdb.connect("localhost","root","361way","test" )
# 使用cursor()方法获取操作游标
cursor = db.cursor()
# 如果数据表已经存在使用 execute() 方法删除表。
cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS EMPLOYEE")
# 创建数据表SQL语句
sql = """CREATE TABLE EMPLOYEE (
FIRST_NAME CHAR(20) NOT NULL,
LAST_NAME CHAR(20),
AGE INT,
SEX CHAR(1),
INCOME FLOAT )"""
cursor.execute(sql)
# 关闭数据库连接
db.close()
2、数据库插入操作
# encoding: utf-8
import MySQLdb
# 打开数据库连接
db = MySQLdb.connect("localhost","root","361way","test" )
# 使用cursor()方法获取操作游标
cursor = db.cursor()
# SQL 插入语句
sql = """INSERT INTO EMPLOYEE(FIRST_NAME,
LAST_NAME, AGE, SEX, INCOME)
VALUES ('Mac', 'Mohan', 20, 'M', 2000)"""
try:
# 执行sql语句
cursor.execute(sql)
# 提交到数据库执行
db.commit()
except:
# Rollback in case there is any error
db.rollback()
# 关闭数据库连接
db.close()
这里是一个单sql 执行的示例,cursor.executemany的用法感兴趣的读者可以参看相关的aws主机资产管理系统示例。
上例也可以写成通过占位符传参的方式进行执行,如下:
# encoding: utf-8
import MySQLdb
# 打开数据库连接
db = MySQLdb.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
# 使用cursor()方法获取操作游标
cursor = db.cursor()
# SQL 插入语句
sql = "INSERT INTO EMPLOYEE(FIRST_NAME, \
LAST_NAME, AGE, SEX, INCOME) \
VALUES ('%s', '%s', '%d', '%c', '%d' )" % \
('Mac', 'Mohan', 20, 'M', 2000)
try:
# 执行sql语句
cursor.execute(sql)
# 提交到数据库执行
db.commit()
except:
# 发生错误时回滚
db.rollback()
# 关闭数据库连接
db.close()
也可以以变量的方式传递参数,如下:
user_id = "test"
password = "password123"
con.execute('insert into Login values("%s", "%s")' % \
(user_id, password))
..................................
3、数据库查询操作
以查询EMPLOYEE表中salary(工资)字段大于1000的所有数据为例:
# encoding: utf-8
import MySQLdb
# 打开数据库连接
db = MySQLdb.connect("localhost","root","361way","test" )
# 使用cursor()方法获取操作游标
cursor = db.cursor()
# SQL 查询语句
sql = "SELECT * FROM EMPLOYEE \
WHERE INCOME > '%d'" % (1000)
try:
# 执行SQL语句
cursor.execute(sql)
# 获取所有记录列表
results = cursor.fetchall()
for row in results:
fname = row[0]
lname = row[1]
age = row[2]
sex = row[3]
income = row[4]
# 打印结果
print "fname=%s,lname=%s,age=%d,sex=%s,income=%d" % \
(fname, lname, age, sex, income )
except:
print "Error: unable to fecth data"
# 关闭数据库连接
db.close()
以上脚本执行结果如下:
fname=Mac, lname=Mohan, age=20, sex=M, income=2000
4、数据库更新操作
更新操作用于更新数据表的的数据,以下实例将 test表中的 SEX 字段全部修改为 'M',AGE 字段递增1:
#!/usr/bin/python
import MySQLdb
# 打开数据库连接
db = MySQLdb.connect("localhost","root","361way","test" )
# 使用cursor()方法获取操作游标
cursor = db.cursor()
# SQL 更新语句
sql = "UPDATE EMPLOYEE SET AGE = AGE + 1
WHERE SEX = '%c'" % ('M')
try:
# 执行SQL语句
cursor.execute(sql)
# 提交到数据库执行
db.commit()
except:
# 发生错误时回滚
db.rollback()
# 关闭数据库连接
db.close()
5、执行事务
事务机制可以确保数据一致性。
事务应该具有4个属性:原子性、一致性、隔离性、持久性。这四个属性通常称为ACID特性。
① 原子性(atomicity)。一个事务是一个不可分割的工作单位,事务中包括的诸操作要么都做,要么都不做。
② 一致性(consistency)。事务必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。一致性与原子性是密切相关的。
③ 隔离性(isolation)。一个事务的执行不能被其他事务干扰。即一个事务内部的操作及使用的数据对并发的其他事务是隔离的,并发执行的各个事务之间不能互相干扰。
④ 持久性(durability)。持续性也称永久性(permanence),指一个事务一旦提交,它对数据库中数据的改变就应该是永久性的。接下来的其他操作或故障不应该对其有任何影响。
Python DB API 2.0 的事务提供了两个方法 commit 或 rollback。实例:
sql = "DELETE FROM EMPLOYEE WHERE AGE > '%d'" % (20)
try:
# 执行SQL语句
cursor.execute(sql)
# 向数据库提交
db.commit()
except:
# 发生错误时回滚
db.rollback()
对于支持事务的数据库, 在Python数据库编程中,当游标建立之时,就自动开始了一个隐形的数据库事务。commit()方法游标的所有更新操作,rollback()方法回滚当前游标的所有操作。每一个方法都开始了一个新的事务。
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

可以使用多種方法在Python中連接兩個列表:1.使用 操作符,簡單但在大列表中效率低;2.使用extend方法,效率高但會修改原列表;3.使用 =操作符,兼具效率和可讀性;4.使用itertools.chain函數,內存效率高但需額外導入;5.使用列表解析,優雅但可能過於復雜。選擇方法應根據代碼上下文和需求。

有多種方法可以合併Python列表:1.使用 操作符,簡單但對大列表不內存高效;2.使用extend方法,內存高效但會修改原列表;3.使用itertools.chain,適用於大數據集;4.使用*操作符,一行代碼合併小到中型列表;5.使用numpy.concatenate,適用於大數據集和性能要求高的場景;6.使用append方法,適用於小列表但效率低。選擇方法時需考慮列表大小和應用場景。

CompiledLanguagesOffersPeedAndSecurity,而interneterpretledlanguages provideeaseafuseanDoctability.1)commiledlanguageslikec arefasterandSecureButhOnderDevevelmendeclementCyclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesandentency.2)cransportedeplatectentysenty

Python中,for循環用於遍歷可迭代對象,while循環用於條件滿足時重複執行操作。 1)for循環示例:遍歷列表並打印元素。 2)while循環示例:猜數字遊戲,直到猜對為止。掌握循環原理和優化技巧可提高代碼效率和可靠性。

要將列表連接成字符串,Python中使用join()方法是最佳選擇。 1)使用join()方法將列表元素連接成字符串,如''.join(my_list)。 2)對於包含數字的列表,先用map(str,numbers)轉換為字符串再連接。 3)可以使用生成器表達式進行複雜格式化,如','.join(f'({fruit})'forfruitinfruits)。 4)處理混合數據類型時,使用map(str,mixed_list)確保所有元素可轉換為字符串。 5)對於大型列表,使用''.join(large_li

pythonuseshybridapprace,ComminingCompilationTobyTecoDeAndInterpretation.1)codeiscompiledtoplatform-Indepententbybytecode.2)bytecodeisisterpretedbybythepbybythepythonvirtualmachine,增強效率和通用性。

theKeyDifferencesBetnewpython's“ for”和“ for”和“ loopsare:1)” for“ loopsareIdealForiteringSequenceSquencesSorkNowniterations,而2)”,而“ loopsareBetterforConterContinuingUntilacTientInditionIntionismetismetistismetistwithOutpredefinedInedIterations.un

在Python中,可以通過多種方法連接列表並管理重複元素:1)使用 運算符或extend()方法可以保留所有重複元素;2)轉換為集合再轉回列表可以去除所有重複元素,但會丟失原有順序;3)使用循環或列表推導式結合集合可以去除重複元素並保持原有順序。


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