之前一篇Python 封裝DBUtils 和pymysql 中寫過一個basedao.py，最近幾天又重新整理了下思緒，優化了下basedao.py，目前支援的方法還不多，後續會進行改進、添加。
主要功能：
1.查詢單一物件：
所需參數：表名，過濾條件
所需參數：表名，過濾條件
所需參數：表名，過濾條件
所需參數： ## 所需參數：表名，過濾條件
3.按主鍵查詢： 所需參數：表# 所需參數：
## 所需參數：
1 import json, os, sys, time 2 3 import pymysql 4 from DBUtils import PooledDB 5 6 class BaseDao(object): 7 """ 8 简便的数据库操作基类 9 """ 10 __config = {} # 数据库连接配置 11 __conn = None # 数据库连接 12 __cursor = None # 数据库游标 13 __database = None # 用于临时村塾查询数据库 14 __tableName = None # 用于临时存储查询表名 15 __fields = [] # 用于临时存储查询表的字段列表 16 __primaryKey_dict = {} # 用于存储配置中的数据库中所有表的主键 17 18 def __init__(self, creator=pymysql, host="localhost", user=None, password="", database=None, port=3306, charset="utf8"): 19 if host is None: 20 raise Exception("Parameter [host] is None.") 21 if user is None: 22 raise Exception("Parameter [user] is None.") 23 if password is None: 24 raise Exception("Parameter [password] is None.") 25 if database is None: 26 raise Exception("Parameter [database] is None.") 27 if port is None: 28 raise Exception("Parameter [port] is None.") 29 self.__config = dict({ 30 "creator" : creator, "charset":charset, 31 "host":host, "port":port,
32 "user":user, "password":password, "database":database 33 }) 34 self.__conn = PooledDB.connect(**self.__config) 35 self.__cursor = self.__conn.cursor() 36 self.__database = self.__config["database"] 37 self.__init_primaryKey() 38 print(get_time(), "数据库连接初始化成功。") 39 40 def __del__(self): 41 '重写类被清除时调用的方法' 42 if self.__cursor: 43 self.__cursor.close() 44 print(get_time(), "游标关闭") 45 if self.__conn: 46 self.__conn.close() 47 print(get_time(), "连接关闭") 48 49 def select_one(self, tableName=None, filters={}): 50 ''' 51 查询单个对象 52 @tableName 表名 53 @filters 过滤条件 54 @return 返回字典集合，集合中以表字段作为 key，字段值作为 value 55 ''' 56 self.__check_params(tableName) 57 sql = self.__query_util(filters) 58 self.__cursor.execute(sql) 59 result = self.__cursor.fetchone() 60 return self.__parse_result(result) 61 62 def select_pk(self, tableName=None, primaryKey=None): 63 ''' 64 按主键查询 65 @tableName 表名 66 @primaryKey 主键值 67 ''' 68 self.__check_params(tableName) 69 filters = {} 70 filters.setdefault(str(self.__primaryKey_dict[tableName]), primaryKey) 71 sql = self.__query_util(filters) 72 self.__cursor.execute(sql) 73 result = self.__cursor.fetchone() 74 return self.__parse_result(result) 75 76 def select_all(self, tableName=None, filters={}): 77 ''' 78 查询所有 79 @tableName 表名 80 @filters 过滤条件 81 @return 返回字典集合，集合中以表字段作为 key，字段值作为 value 82 ''' 83 self.__check_params(tableName) 84 sql = self.__query_util(filters) 85 self.__cursor.execute(sql) 86 results = self.__cursor.fetchall() 87 return self.__parse_results(results) 88 89 def count(self, tableName=None): 90 ''' 91 统计记录数 92 ''' 93 self.__check_params(tableName) 94 sql = "SELECT count(*) FROM %s"%(self.__tableName) 95 self.__cursor.execute(sql) 96 result = self.__cursor.fetchone() 97 return result[0] 98 99 def select_page(self, tableName=None, pageNum=1, limit=10, filters={}):100 '''101 分页查询102 @tableName 表名103 @return 返回字典集合，集合中以表字段作为 key，字段值作为 value104 '''105 self.__check_params(tableName)106 totalCount = self.count()107 if totalCount / limit == 0 :108 totalPage = totalCount / limit109 else:110 totalPage = totalCount // limit + 1111 if pageNum > totalPage:112 print("最大页数为%d"%totalPage)113 pageNum = totalPage114 elif pageNum '%s' " %(k[4:], v)207 elif k.startswith("_ge_"): # 拼接大于等于208 FILTERS += "AND %s >= '%s' " %(k[4:], v)209 elif k in self.__fields: # 拼接等于210 FILTERS += "AND %s = '%s' "%(k, v)211 sql = sql.replace("#{FILTERS}", FILTERS)212 if isPage:213 sql += "LIMIT %d,%d"%(beginindex, limit)214 215 print(get_time(), sql)216 return sql217 218 def __check_params(self, tableName):219 '''220 检查参数221 '''222 if tableName:223 self.__tableName = tableName224 else:225 if self.__tableName is None:226 raise Exception("Parameter [tableName] is None.")227 228 def get_time():229 return time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())230 231 if __name__ == "__main__":232 config = {233 # "creator": pymysql,234 # "host" : "127.0.0.1", 235 "user" : "root",
236 "password" : "root",237 "database" : "test",
238 # "port" : 3306,239 # "charset" : 'utf8'240 }241 base = BaseDao(**config)242 ########################################################################243 # user = base.select_one("user")244 # print(user)245 ########################################################################246 # users = base.select_all("user")247 # print(users)248 ########################################################################249 # filter1 = {250 # "sex":0,251 # "_in_id":"1,2,3,4,5",252 # "_like_name":"zhang",253 # "_ne_name":"wangwu"254 # }255 # user_filters = base.select_all(tableName="user", filters=filter1)256 # print(user_filters)257 ########################################################################258 # menu = base.select_one(tableName="menu")259 # print(menu)260 ########################################################################261 # user_pk = base.select_pk("user", 2)262 # print(user_pk)263 ########################################################################264 # filter2 = {265 # "_in_id":"1,2,3,4",266 # "_like_name":"test"267 # }268 # user_limit = base.select_page("user", 2, 10, filter2) #未实现269 # print(user_limit)270 ###########################################################################View Code## ########## ###程式碼中已經給了幾個具體範例，大家可以參考使用。 ###以上是Python 封裝DBUtils 和pymysql實例的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
Python的科學計算中如何使用陣列？Apr 25, 2025 am 12:28 AMArraysinpython，尤其是Vianumpy，ArecrucialInsCientificComputingfortheireftheireffertheireffertheirefferthe.1）Heasuedfornumerericalicerationalation，dataAnalysis和Machinelearning.2）Numpy'Simpy'Simpy'simplementIncressionSressirestrionsfasteroperoperoperationspasterationspasterationspasterationspasterationspasterationsthanpythonlists.3）inthanypythonlists.3）andAreseNableAblequick
您如何處理同一系統上的不同Python版本？Apr 25, 2025 am 12:24 AM你可以通過使用pyenv、venv和Anaconda來管理不同的Python版本。 1）使用pyenv管理多個Python版本：安裝pyenv，設置全局和本地版本。 2）使用venv創建虛擬環境以隔離項目依賴。 3）使用Anaconda管理數據科學項目中的Python版本。 4）保留系統Python用於系統級任務。通過這些工具和策略，你可以有效地管理不同版本的Python，確保項目順利運行。
與標準Python陣列相比，使用Numpy數組的一些優點是什麼？Apr 25, 2025 am 12:21 AMnumpyarrayshaveseveraladagesoverandastardandpythonarrays：1）基於基於duetoc的iMplation，2）2）他們的aremoremoremorymorymoremorymoremorymoremorymoremoremory，尤其是WithlargedAtasets和3）效率化，效率化，矢量化函數函數函數函數構成和穩定性構成和穩定性的操作，製造
陣列的同質性質如何影響性能？Apr 25, 2025 am 12:13 AM數組的同質性對性能的影響是雙重的：1)同質性允許編譯器優化內存訪問，提高性能；2)但限制了類型多樣性，可能導致效率低下。總之，選擇合適的數據結構至關重要。
編寫可執行python腳本的最佳實踐是什麼？Apr 25, 2025 am 12:11 AM到CraftCraftExecutablePythcripts，lollow TheSebestPractices：1）Addashebangline（＃！/usr/usr/bin/envpython3）tomakethescriptexecutable.2）setpermissionswithchmodwithchmod xyour_script.3）
Numpy數組與使用數組模塊創建的數組有何不同？Apr 24, 2025 pm 03:53 PMnumpyArraysareAreBetterFornumericalialoperations andmulti-demensionaldata，而learthearrayModuleSutableforbasic，內存效率段
Numpy數組的使用與使用Python中的數組模塊陣列相比如何？Apr 24, 2025 pm 03:49 PMnumpyArraySareAreBetterForHeAvyNumericalComputing，而lelethearRayModulesiutable-usemoblemory-connerage-inderabledsswithSimpleDatateTypes.1）NumpyArsofferVerverVerverVerverVersAtility andPerformanceForlargedForlargedAtatasetSetsAtsAndAtasEndCompleXoper.2）
CTYPES模塊與Python中的數組有何關係？Apr 24, 2025 pm 03:45 PMctypesallowscreatingingangandmanipulatingc-stylarraysinpython.1）usectypestoInterfacewithClibrariesForperfermance.2）createc-stylec-stylec-stylarraysfornumericalcomputations.3）passarraystocfunctions foreforfunctionsforeffortions.however.however，However，HoweverofiousofmemoryManageManiverage，Pressiveo，Pressivero
熱AI工具
Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序，用於創建逼真的裸體照片
AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。
Undress AI Tool
免費脫衣圖片
Clothoff.io
AI脫衣器
Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具，輕鬆在任何影片中換臉！
熱門文章
熱工具
WebStorm Mac版
好用的JavaScript開發工具
DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) 是一個PHP/MySQL的Web應用程序，非常容易受到攻擊。它的主要目標是成為安全專業人員在合法環境中測試自己的技能和工具的輔助工具，幫助Web開發人員更好地理解保護網路應用程式的過程，並幫助教師/學生在課堂環境中教授/學習Web應用程式安全性。 DVWA的目標是透過簡單直接的介面練習一些最常見的Web漏洞，難度各不相同。請注意，該軟體中
SublimeText3 英文版
推薦：為Win版本，支援程式碼提示！
EditPlus 中文破解版
體積小，語法高亮，不支援程式碼提示功能
記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器
