1.什么是pymysql?
PyMySQL
是在Python3.x
版本中用于连接MySQL
服务器的一个库,Python2
中使用mysqldb
。PyMySql
遵循Python数据库API v2.0
的规范,并包含了pure-Python MySQL
客户端库。
2.安装PyMySQL
$ pip install pymysql
3.MySQL数据库安装与配置
在用PyMySQL
连接MySQL
数据库之前,请确保MySQL
数据库安装配置完成,具体如何安装与配置MySQL
数据库,请参考 MySQL 安装 和 MySQL 管理。
4.1.连接数据库操作
import pymysql # 数据库服务器名 HOSTNAME = 'node05' # 数据库用户名 USER = 'root' # 数据库名 DATABASE = 'cayman' # 数据库密码 PASSWORD = 'Love88me' # 打开数据库连接 conn = pymysql.connect(HOSTNAME, USER, PASSWORD, DATABASE) # 使用cursor()方法创建一个游标对象 cursor = conn.cursor() # 使用execute()方法执行SQL查询语句 cursor.execute("select VERSION()") # 使用fetchone()查询单条数据 data = cursor.fetchone() print(f"Database Version: {data}") # 关闭数据库连接 conn.close()
4.2.创建表操作
import pymysql # 设置数据库配置项 HOSTNAME = 'node05' USERNAME = 'root' PASSWORD = 'Love88me' DATABASE = 'cayman' # 打开数据库连接 db = pymysql.connect(HOSTNAME, USERNAME, PASSWORD, DATABASE) # 使用cursor对象创建一个流标对象 cursor = db.cursor() # 使用execute()方法执行SQL, 如果表存在则删除 cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS employee") # 使用预处理语句创建表 sql = """ CREATE TABLE employee( id bigint primary key auto_increment, user_name varchar(50) not null, age int, sex char(1), income float ) """ # 执行sql语句 cursor.execute(sql) # 关闭数据库连接 db.close()
4.3.1.数据库插入单条语句
import pymysql # 设置数据库配置项 HOSTNAME = 'node05' USERNAME = 'root' PASSWORD = 'Love88me' DATABASE = 'cayman' # 打开数据库连接 db = pymysql.connect(HOSTNAME, USERNAME, PASSWORD, DATABASE) # 使用cursor对象创建一个流标对象 cursor = db.cursor() # SQL语句 sql = """ insert into employee(user_name, age, sex, income) values ('风清扬', 64, '男', 22000); """ try: # 执行sql语句 cursor.execute(sql) # 提交 db.commit() except: # 如果发生错误就回滚 db.rollback() # 关闭数据库连接 db.close()
4.3.2.数据库插入多条语句
import pymysql # 设置数据库配置项 HOSTNAME = 'node05' USERNAME = 'root' PASSWORD = 'Love88me' DATABASE = 'cayman' # 打开数据库连接 db = pymysql.connect(HOSTNAME, USERNAME, PASSWORD, DATABASE) # 使用cursor对象创建一个流标对象 cursor = db.cursor() # SQL语句 sql = " insert into employee(user_name, age, sex, income) values (%s, %s, %s, %s)" data = ( ('风清扬', 64, '男', 22000), ('令狐冲', 22, '男', 14000), ('任盈盈', 20, '男', 10000), ('东方不败', 32, '男', 18000), ('任我行', 56, '男', 17000), ('段誉', 33, '男', 19000), ('王语嫣', 26, '女', 9000), ('木婉清', 23, '女', 6000), ('乔峰', 38, '男', 23000), ('阿朱', 24, '女', 5000), ('阿紫', 22, '女', 5500), ('虚竹', 35, '男', 11000), ('梦姑', 25, '女', 6500), ('梅超风', 41, '女', 15000), ('陈玄风', 44, '男', 12000), ('杨过', 28, '男', 24000), ('小龙女', 38, '女', 15000), ('鸠摩智', 44, '男', 16000) ) try: # 执行sql语句 cursor.executemany(sql, data) # 提交 db.commit() except: # 如果发生错误就回滚 db.rollback() # 关闭数据库连接 db.close()
4.4.数据库查询
Python
查询MySQL
使用fetchone()
获取单条数据,使用fetchall()
方法获取多条数据。
fetchone(): 该方法获取下一个查询结果集。结果集是一个对象
fetchall(): 接收全部的返回结果行;
rowcount(): 这是一个只读属性,并返回执行execute()方法后影响的行数。
4.4.1.查询示例
查询employee
表中income
(工资)大于20000的所有数据
# 1.查询employee表中工资大于20000的员工信息 import pymysql # 设置数据库配置项 HOSTNAME = 'node05' USERNAME = 'root' PASSWORD = 'Love88me' DATABASE = 'cayman' # 打开数据库连接 db = pymysql.connect(HOSTNAME, USERNAME, PASSWORD, DATABASE) # 使用cursor对象创建一个流标对象 cursor = db.cursor() # 查询语句 sql = "select * from employee where income >'%d' "%(20000) try: # 执行sql语句 cursor.execute(sql) # 获取所有满足条件的列表 ret = cursor.fetchall() # 遍历打印结果 for row in ret: user_name = row[1] age = row[2] sex = row[3] income = row[4] print(f"员工: {user_name},年龄: {age}, 性别: {sex}, 工资: {income}") except: print("无满足条件的数据或查询出错!!") # 关闭数据库连接 db.close()
4.5.数据库更新操作
import pymysql # 设置数据库配置项 HOSTNAME = 'node05' USERNAME = 'root' PASSWORD = 'Love88me' DATABASE = 'cayman' # 打开数据库连接 db = pymysql.connect(HOSTNAME, USERNAME, PASSWORD, DATABASE) # 使用cursor对象创建一个流标对象 cursor = db.cursor() # 更新语句 sql = "update employee set income=income+income*0.1 where sex='%c'"%('女') try: # 执行SQL语句 cursor.execute(sql) # 提交 db.commit() except: # 发生错误时回滚 db.rollback() # 关闭数据库 db.close()
4.6.删除操作
import pymysql # 设置数据库连接信息 HOSTNAME = 'node05' USERNAME = 'root' PASSWORD = 'Love88me' DATABASE = 'cayman' # 打开数据库连接 db = pymysql.connect(HOSTNAME, USERNAME, PASSWORD, DATABASE) # 使用cursor()方法获取游标 cursor = db.cursor() # 构建删除数据SQL语句 sql = "delete from employee where user_name = '%s'"%('鸠摩智') try: # 执行sql语句 cursor.execute(sql) # 提交 db.commit() except: # 发生异常时回滚 db.rollback() # 关闭数据库连接 db.close()
4.7 执行事务操作
在数据库操作中,事务机制可以保证数据的一致性。最基本的事务应当具备4个属性: 原子性、一致性、隔离性、和持久性。这四个属性被称作ACID
特性。
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。
在数据库中,事务必须将数据库从一种状态转换为另一种一致性状态,以实现一致性。一致性与原子性是密切相关的。
Isolation refers to the ability of a transaction to execute without interference from other transactions.。在一个事务内部,操作和使用的数据对其他并发事务是封闭的,因此并发执行的各个事务不能互相干扰。
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
和rollback
。对于支持事务的数据库编程中,当流标建立时,就自动开启了一个隐形的数据库事务。
以上是MySQL数据库如何安装与配置的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

在数据库优化中,应根据查询需求选择索引策略:1.当查询涉及多个列且条件顺序固定时,使用复合索引;2.当查询涉及多个列但条件顺序不固定时,使用多个单列索引。复合索引适用于优化多列查询,单列索引则适合单列查询。

要优化MySQL慢查询,需使用slowquerylog和performance_schema:1.启用slowquerylog并设置阈值,记录慢查询;2.利用performance_schema分析查询执行细节,找出性能瓶颈并优化。

MySQL和SQL是开发者必备技能。1.MySQL是开源的关系型数据库管理系统,SQL是用于管理和操作数据库的标准语言。2.MySQL通过高效的数据存储和检索功能支持多种存储引擎,SQL通过简单语句完成复杂数据操作。3.使用示例包括基本查询和高级查询,如按条件过滤和排序。4.常见错误包括语法错误和性能问题,可通过检查SQL语句和使用EXPLAIN命令优化。5.性能优化技巧包括使用索引、避免全表扫描、优化JOIN操作和提升代码可读性。

MySQL异步主从复制通过binlog实现数据同步,提升读性能和高可用性。1)主服务器记录变更到binlog;2)从服务器通过I/O线程读取binlog;3)从服务器的SQL线程应用binlog同步数据。

MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统。1)创建数据库和表:使用CREATEDATABASE和CREATETABLE命令。2)基本操作:INSERT、UPDATE、DELETE和SELECT。3)高级操作:JOIN、子查询和事务处理。4)调试技巧:检查语法、数据类型和权限。5)优化建议:使用索引、避免SELECT*和使用事务。

MySQL的安装和基本操作包括:1.下载并安装MySQL,设置根用户密码;2.使用SQL命令创建数据库和表,如CREATEDATABASE和CREATETABLE;3.执行CRUD操作,使用INSERT,SELECT,UPDATE,DELETE命令;4.创建索引和存储过程以优化性能和实现复杂逻辑。通过这些步骤,你可以从零开始构建和管理MySQL数据库。

InnoDBBufferPool通过将数据和索引页加载到内存中来提升MySQL数据库的性能。1)数据页加载到BufferPool中,减少磁盘I/O。2)脏页被标记并定期刷新到磁盘。3)LRU算法管理数据页淘汰。4)预读机制提前加载可能需要的数据页。

MySQL适合初学者使用,因为它安装简单、功能强大且易于管理数据。1.安装和配置简单,适用于多种操作系统。2.支持基本操作如创建数据库和表、插入、查询、更新和删除数据。3.提供高级功能如JOIN操作和子查询。4.可以通过索引、查询优化和分表分区来提升性能。5.支持备份、恢复和安全措施,确保数据的安全和一致性。


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