Python3 MySQL 数据库连接 – PyMySQL 驱动

秋山信月归

Python3 MySQL 数据库连接 - PyMySQL 驱动

本文我们为大家介绍 Python3 使用 PyMySQL 连接数据库，并实现简单的增删改查。

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 中则使用 mysqldb。

PyMySQL 遵循 Python 数据库 API v2.0 规范，并包含了 pure-Python MySQL 客户端库。

PyMySQL 安装

在使用 PyMySQL 之前，我们需要确保 PyMySQL 已安装。

PyMySQL 下载地址：https://github.com/PyMySQL/PyMySQL。

如果还未安装，我们可以使用以下命令安装最新版的 PyMySQL：

$ pip3 install PyMySQL

如果你的系统不支持 pip 命令，可以使用以下方式安装：

1、使用 git 命令下载安装包安装(你也可以手动下载)：

$ git clone https://github.com/PyMySQL/PyMySQL
$ cd PyMySQL/
$ python3 setup.py install

2、如果需要制定版本号，可以使用 curl 命令来安装：

$ # X.X 为 PyMySQL 的版本号
$ curl -L https://github.com/PyMySQL/PyMySQL/tarball/pymysql-X.X | tar xz
$ cd PyMySQL*
$ python3 setup.py install
$ # 现在你可以删除 PyMySQL* 目录

注意：请确保您有root权限来安装上述模块。

数据库连接

连接数据库前，请先确认以下事项：

  • 您已经创建了数据库 TESTDB.
  • 在 TESTDB 数据库中您已经创建了表 EMPLOYEE
  • EMPLOYEE 表字段为 FIRST_NAME, LAST_NAME, AGE, SEX 和 INCOME。
  • 连接数据库 TESTDB 使用的用户名为 "testuser"，密码为 "test123"，你可以可以自己设定或者直接使用 root 用户名及其密码，MySQL 数据库用户授权请使用 Grant 命令。
  • 在你的机子上已经安装了 Python pymysql 模块。
  • 如果您对 sql 语句不熟悉，可以访问我们的 SQL基础教程

实例：

以下实例链接 Mysql 的 TESTDB 数据库：

实例(Python 3.0+)

#!/usr/bin/python3
 
import pymysql
 
# 打开数据库连接
db = pymysql.connect(host='localhost',
                     user='testuser',
                     password='test123',
                     database='TESTDB')
 
# 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor
cursor = db.cursor()
 
# 使用 execute()  方法执行 SQL 查询 
cursor.execute("SELECT VERSION()")
 
# 使用 fetchone() 方法获取单条数据.
data = cursor.fetchone()
 
print ("Database version : %s " % data)
 
# 关闭数据库连接
db.close()

执行以上脚本输出结果如下：

Database version : 5.5.20-log

创建数据库表

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：

实例(Python 3.0+)

#!/usr/bin/python3
 
import pymysql
 
# 打开数据库连接
db = pymysql.connect(host='localhost',
                     user='testuser',
                     password='test123',
                     database='TESTDB')
 
# 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor
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 (
         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()

数据库插入操作

以下实例使用执行 SQL INSERT 语句向表 EMPLOYEE 插入记录：

实例(Python 3.0+)

#!/usr/bin/python3
 
import pymysql
 
# 打开数据库连接
db = pymysql.connect(host='localhost',
                     user='testuser',
                     password='test123',
                     database='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 ('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:
   # 如果发生错误则回滚
   db.rollback()
 
# 关闭数据库连接
db.close()

以上例子也可以写成如下形式：

实例(Python 3.0+)

#!/usr/bin/python3
 
import pymysql
 
# 打开数据库连接
db = pymysql.connect(host='localhost',
                     user='testuser',
                     password='test123',
                     database='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',  %s,  '%s',  %s)" % \
       ('Mac', 'Mohan', 20, 'M', 2000)
try:
   # 执行sql语句
   cursor.execute(sql)
   # 执行sql语句
   db.commit()
except:
   # 发生错误时回滚
   db.rollback()
 
# 关闭数据库连接
db.close()

以下代码使用变量向SQL语句中传递参数:

..................................
user_id = "test123"
password = "password"

con.execute('insert into Login values( %s,  %s)' % \
             (user_id, password))
..................................

数据库查询操作

Python查询Mysql使用 fetchone() 方法获取单条数据, 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。

实例：

查询EMPLOYEE表中salary（工资）字段大于1000的所有数据：

实例(Python 3.0+)

#!/usr/bin/python3
 
import pymysql
 
# 打开数据库连接
db = pymysql.connect(host='localhost',
                     user='testuser',
                     password='test123',
                     database='TESTDB')
 
# 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 > %s" % (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=%s,sex=%s,income=%s" % \
             (fname, lname, age, sex, income ))
except:
   print ("Error: unable to fetch 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

数据库更新操作

更新操作用于更新数据表的数据，以下实例将 TESTDB 表中 SEX 为 'M' 的 AGE 字段递增 1：

实例(Python 3.0+)

#!/usr/bin/python3
 
import pymysql
 
# 打开数据库连接
db = pymysql.connect(host='localhost',
                     user='testuser',
                     password='test123',
                     database='TESTDB')
 
# 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()

删除操作

删除操作用于删除数据表中的数据，以下实例演示了删除数据表 EMPLOYEE 中 AGE 大于 20 的所有数据：

实例(Python 3.0+)

#!/usr/bin/python3
 
import pymysql
 
# 打开数据库连接
db = pymysql.connect(host='localhost',
                     user='testuser',
                     password='test123',
                     database='TESTDB')
 
# 使用cursor()方法获取操作游标 
cursor = db.cursor()
 
# SQL 删除语句
sql = "DELETE FROM EMPLOYEE WHERE AGE > %s" % (20)
try:
   # 执行SQL语句
   cursor.execute(sql)
   # 提交修改
   db.commit()
except:
   # 发生错误时回滚
   db.rollback()
 
# 关闭连接
db.close()

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。

  • 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。
  • 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。
  • 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。
  • 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

实例(Python 3.0+)

# SQL删除记录语句
sql = "DELETE FROM EMPLOYEE WHERE AGE > %s" % (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。

错误处理

DB API中定义了一些数据库操作的错误及异常，下表列出了这些错误和异常:

异常描述
Warning当有严重警告时触发，例如插入数据是被截断等等。必须是 StandardError 的子类。
Error警告以外所有其他错误类。必须是 StandardError 的子类。
InterfaceError当有数据库接口模块本身的错误（而不是数据库的错误）发生时触发。 必须是Error的子类。
DatabaseError和数据库有关的错误发生时触发。 必须是Error的子类。
DataError当有数据处理时的错误发生时触发，例如：除零错误，数据超范围等等。 必须是DatabaseError的子类。
OperationalError指非用户控制的，而是操作数据库时发生的错误。例如：连接意外断开、 数据库名未找到、事务处理失败、内存分配错误等等操作数据库是发生的错误。 必须是DatabaseError的子类。
IntegrityError完整性相关的错误，例如外键检查失败等。必须是DatabaseError子类。
InternalError 数据库的内部错误，例如游标（cursor）失效了、事务同步失败等等。 必须是DatabaseError子类。
ProgrammingError程序错误，例如数据表（table）没找到或已存在、SQL语句语法错误、 参数数量错误等等。必须是DatabaseError的子类。
NotSupportedError不支持错误，指使用了数据库不支持的函数或API等。例如在连接对象上 使用.rollback()函数，然而数据库并不支持事务或者事务已关闭。 必须是DatabaseError的子类。

以下为异常的继承结构：

Exception
|__Warning
|__Error
   |__InterfaceError
   |__DatabaseError
      |__DataError
      |__OperationalError
      |__IntegrityError
      |__InternalError
      |__ProgrammingError
      |__NotSupportedError
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