本节介绍Python对于MySQL的一些操作用法
说明：pymysql与MySQLdb模块的使用基本相同，学会pymysql，使用MySQLdb也就不是问题
pip install PyMySQL
create table t1(nid int,name char(20));
#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-# auth : pangguopingimport pymysql# 创建连接conn = pymysql.connect(host='192.168.1.103', port=3306, user='root', passwd='123456', db='test')# 开启自动提交SQL，如果这里不设置，以后的命令需要执行conn.commit()来提交执行，否则都在内存中conn.autocommit(True)# 创建游标cur = conn.cursor()# 执行普通SQL，并返回受影响行数effect_row = cur.execute("insert into t1 values (1, 'Boss')")print(effect_row) # out：1## 执行带占位符的SQL，并返回受影响行数effect_row = cur.execute("insert into t1 values (2,'%s')" % "xiaodi")print(effect_row) # out：1## 执行多行数据的SQL，并返回受影响行数effect_row = cur.executemany("insert into t1(id,name) values (%s, %s)", [(3, 'zhubajie'), (4, 'sunwukong')])print(effect_row) # out: 2# 获取最新自增ID，注意：如果该表的列是非自增类型的，则获取到的数值为0id = cur.lastrowidprint(id) # out :4cur.execute('select * from t1')# 获取第一行数据row_1 = cur.fetchone()print(row_1) # out: (1, 'Boss')# 获取前n行数据row_2 = cur.fetchmany(3)print(row_2) # out: ((2, 'xiaodi'), (3, 'zhubajie'), (4, 'sunwukong'))# 获取所有数据row_3 = cur.fetchall()print(row_3) # out: ((1, 'Boss'), (2, 'xiaodi'), (3, 'zhubajie'), (4, 'sunwukong'))# 提交conn.commit()# 关闭游标cur.close()# 关闭连接conn.close()
注：在fetch数据时按照顺序进行，可以使用cursor.scroll(num,mode)来移动游标位置，如： cur.scroll(1,mode='relative') # 相对当前位置移动，数字1 也可以为负数，只是移动方向不同而已 cur.scroll(2,mode='absolute') # 相对绝对位置移动
扩展：通过pymysql获取Dict数据类型
从上边的案例可以看出，pymysql获取的结果，是以元组的形式输出，对于不了解表结构的人来说，无疑不知道每个元素对应的列。
因此，如果想要或者字典类型的数据，需要创建游标的时候，设置返回的数据集类型，即：
# 游标设置为字典类型cur = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)
SQLAlchemy是Python编程语言下的一款ORM框架，该框架建立在数据库API之上，使用关系对象映射进行数据库操作，简言之便是：将对象转换成SQL，然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。
说明： SQLAchemy 本身无法操作数据库，其本质上是依赖pymysql.MySQLdb,mssql等第三方插件。 Dialect用于和数据库API进行交流，根据配置文件的不同调用不同的数据库API，从而实现对数据库的操作。
安装API
pip3 install SQLAlchemy
SQLAlchemy本身无法操作数据库，其必须以来pymsql等第三方插件，Dialect用于和数据API进行交流，根据配置文件的不同调用不同的数据库API，从而实现对数据库的操作.
MySQL-Python mysql+mysqldb://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname> pymysql mysql+pymysql://<username>:<password>@<host>/<dbname>[?<options>] MySQL-Connector mysql+mysqlconnector://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname> cx_Oracle oracle+cx_oracle://user:pass@host:port/dbname[?key=value&key=value...] 更多详见：http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/dialects/index.html使用 Engine/ConnectionPooling/Dialect 进行数据库操作，Engine使用ConnectionPooling连接数据库，然后再通过Dialect执行SQL语句。
#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-# auth : pangguopingfrom sqlalchemy import create_engineengine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/t1", max_overflow=5)# 执行SQL# cur = engine.execute(# "INSERT INTO hosts (host, color_id) VALUES ('1.1.1.22', 3)"# )# 新插入行自增ID# cur.lastrowid# 执行SQL# cur = engine.execute(# "INSERT INTO hosts (host, color_id) VALUES(%s, %s)",[('1.1.1.22', 3),('1.1.1.221', 3),]# )# 执行SQL# cur = engine.execute(# "INSERT INTO hosts (host, color_id) VALUES (%(host)s, %(color_id)s)",# host='1.1.1.99', color_id=3# )# 执行SQL# cur = engine.execute('select * from hosts')# 获取第一行数据# cur.fetchone()# 获取第n行数据# cur.fetchmany(3)# 获取所有数据# cur.fetchall()
说白了就是使用pymysql的方法一样.
#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-# auth : pangguopingfrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_basefrom sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Indexfrom sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationshipfrom sqlalchemy import create_engineengine = create_engine("mysql+pymysql://root:7ujm8ik@192.168.1.103:3306/testsql", max_overflow=5)Base = declarative_base()# 创建单表class Users(Base): __tablename__ = 'users' id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(32)) extra = Column(String(16)) __table_args__ = ( UniqueConstraint('id', 'name', name='uix_id_name'), Index('ix_id_name', 'name', 'extra'), )# 一对多class Favor(Base): __tablename__ = 'favor' nid = Column(Integer, primary_key=True) caption = Column(String(50), default='red', unique=True)class Person(Base): __tablename__ = 'person' nid = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(32), index=True, nullable=True) favor_id = Column(Integer, ForeignKey("favor.nid"))# 多对多class ServerToGroup(Base): __tablename__ = 'servertogroup' nid = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) server_id = Column(Integer, ForeignKey('server.id')) group_id = Column(Integer, ForeignKey('group.id'))class Group(Base): __tablename__ = 'group' id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(64), unique=True, nullable=False)class Server(Base): __tablename__ = 'server' id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) hostname = Column(String(64), unique=True, nullable=False) port = Column(Integer, default=22)#定义初始化数据库函数def init_db(): Base.metadata.create_all(engine)#顶固删除数据库函数def drop_db(): Base.metadata.drop_all(engine)# drop_db()init_db()
要想操作表，需要经过如下2个步骤
步骤1：创建session
Session = sessionmaker(bind=engine)session = Session()
步骤2：执行SQL。这里需要注意，如果是新增的话，需要新建对象，如下
# 新增单条数据obj = Users(name="guanyu", extra='hanjiang')session.add(obj)# 新增多条数据session.add_all([ Users(name="liubei", extra='leader'), Users(name="zhangfei", extra='xiaodi'),])session.commit()
其他的SQL，仅需要执行session.query方法，进行相关操作即可
操作后我们会发现,class定义的为首字母大写,写入表以后为全部小写的模式.
#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-# auth : pangguopingfrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_basefrom sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Indexfrom sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationshipfrom sqlalchemy import create_engineengine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@192.168.1.103:3306/test", max_overflow=5)Base = declarative_base()# 创建单表class Users(Base): __tablename__ = 'users' id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(32)) extra = Column(String(16)) __table_args__ = ( UniqueConstraint('id', 'name', name='uix_id_name'), Index('ix_id_name', 'name', 'extra'), )# 一对多class Favor(Base): __tablename__ = 'favor' nid = Column(Integer, primary_key=True) caption = Column(String(50), default='red', unique=True)class Person(Base): __tablename__ = 'person' nid = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(32), index=True, nullable=True) favor_id = Column(Integer, ForeignKey("favor.nid"))# 多对多class ServerToGroup(Base): __tablename__ = 'servertogroup' nid = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) server_id = Column(Integer, ForeignKey('server.id')) group_id = Column(Integer, ForeignKey('group.id'))class Group(Base): __tablename__ = 'group' id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(64), unique=True, nullable=False)class Server(Base): __tablename__ = 'server' id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) hostname = Column(String(64), unique=True, nullable=False) port = Column(Integer, default=22)#定义初始化数据库函数def init_db(): Base.metadata.create_all(engine)#顶固删除数据库函数def drop_db(): Base.metadata.drop_all(engine)# drop_db()# init_db()#创建mysql操作对象Session = sessionmaker(bind=engine)session = Session()
增：
add:增加一个
add_all:增加多个
Session = sessionmaker(bind=engine)session = Session()obj = Users(name='alex',extra='sb')session.add(obj)#add_all 列表形式session.add_all([ Users(name='cc',extra='cow'), Users(name='dd',extra='cowcow')])#提交session.commit()
删除表数据
# 删除user表中id大于2的条目session.query(Users).filter(Users.id > 2).delete()session.commit()
修改表数据
# 更新user表中id大于2的name列为099session.query(Users).filter(Users.id > 2).update({"name" : "099"})# 更新user表中id大于2的name列，在原字符串后边增加099session.query(Users).filter(Users.id > 2).update({Users.name: Users.name + "099"}, synchronize_session=False)# 更新user表中id大于2的num列，使最终值在原来数值基础上加1session.query(Users).filter(Users.id > 2).update({"num": Users.num + 1}, synchronize_session="evaluate") # 数字相加，必须设置synchronize_session="evaluate"session.commit()
查询数据
ret = session.query(Users).all() # 查询所有sql = session.query(Users) # 查询生成的sqlprint(sql)ret = session.query(Users.name, Users.extra).all() #查询User表的name和extra列的所有数据ret = session.query(Users).filter_by(name='alex').all() # 取全部name列为alex的数据ret = session.query(Users).filter_by(name='alex').first() # 第一个匹配name列为alex的数据 ret是一个对象列表。这个对象可以通过 “对象[索引].字段”来获取对应的值
其他操作
# 条件ret = session.query(Users).filter_by(name='alex').all() #ret = session.query(Users).filter(Users.id > 1, Users.name == 'eric').all() # 且的关系ret = session.query(Users).filter(Users.id.between(1, 3), Users.name == 'eric').all()ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_([1,3,4])).all()ret = session.query(Users).filter(~Users.id.in_([1,3,4])).all() # ~表示非。就是not in的意思ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_(session.query(Users.id).filter_by(name='eric'))).all() # 联表查询from sqlalchemy import and_, or_ # 且和or的关系ret = session.query(Users).filter(and_(Users.id > 3, Users.name == 'eric')).all() # 条件以and方式排列ret = session.query(Users).filter(or_(Users.id < 2, Users.name == 'eric')).all() # 条件以or方式排列ret = session.query(Users).filter( or_( #这部分表示括号中的条件都以or的形式匹配 Users.id < 2, # 或者 or User.id < 2 and_(Users.name == 'eric', Users.id > 3),# 表示括号中这部分进行and匹配 Users.extra != "" )).all() # 通配符ret = session.query(Users).filter(Users.name.like('e%')).all()ret = session.query(Users).filter(~Users.name.like('e%')).all() # 表示not like # 限制 limit用法ret = session.query(Users)[1:2] # 等于limit ，具体功能需要自己测试 # 排序ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc()).all()ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc(), Users.id.asc()).all() # 按照name从大到小排列，如果name相同，按照id从小到大排列 # 分组from sqlalchemy.sql import func ret = session.query(Users).group_by(Users.extra).all()ret = session.query( func.max(Users.id), func.sum(Users.id), func.min(Users.id)).group_by(Users.name).all() ret = session.query( func.max(Users.id), func.sum(Users.id), func.min(Users.id)).group_by(Users.name).having(func.min(Users.id) >2).all() # having对聚合的内容再次进行过滤 # 连表 ret = session.query(Users, Favor).filter(Users.id == Favor.nid).all() ret = session.query(Person).join(Favor).all()# 默认是inner joinret = session.query(Person).join(Favor, isouter=True).all() # isouter表示是left join # 组合q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2)q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2)ret = q1.union(q2).all() #union默认会去重 q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2)q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2)ret = q1.union_all(q2).all() # union_all不去重
至此，SQLAlechemy模块的基本使用介绍完毕
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