Python3利用pymysql操作 MySQL

Python3 MySQL 数据库连接
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：
$ pip 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
cdpymysql/ c d p y m y s q l / 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 # X.X 为pymysql 的版本号 curl -L https://github.com/pymysql/pymysql/tarball/pymysql-X.X | tar xz
cdpymysql∗ c d p y m y s q l ∗ 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。
安装的过程中可能会出现”ImportError: No module named setuptools”的错误提示，
意思是你没有安装setuptools，你可以访问https://pypi.python.org/pypi/setuptools 找到各个系统的安装方法。
Linux 系统安装实例：
$ wget https://bootstrap.pypa.io/ez_setup.py
$ python3 ez_setup.py

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 test.
在test数据库中您已经创建了表 emoloyee
emoloyee表字段为 first_name, last_name, age, sex 和 income。
连接数据库test使用的用户名为 “root” ，密码为 “….”,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 MySQLdb 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 test 数据库：
操作环境win10+python3.6+pycharm2018

1、连接数据库查询数据库版本号

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import pymysql
# 连接数据库
db = pymysql.connect("localhost","root","password","test" )
# 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 : 5.7.18-log

2、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：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import pymysql
# 打开数据库连接
db = pymysql.connect("localhost","root","***","test" )
# 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()

终端查询一下看表创建成功看没有
mysql> show tables;
+—————-+
| Tables_in_test |
+—————-+
| employee |
+—————-+
1 row in set (0.00 sec)
成功

3、数据库插入操作（增）
以下实例使用执行 SQL INSERT 语句向表 employee 插入记录：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import pymysql
# 打开数据库连接
db = pymysql.connect("localhost","root","***","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 ('Mike', 'A', 30, 'M', 6000)"""
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()
执行之后在终端查询一下表employee，查询结果如下：
mysql> select * from employee;
+------------+-----------+------+------+--------+
| FIRST_NAME | LAST_NAME | AGE  | SEX  | INCOME |
+------------+-----------+------+------+--------+
| Mike       | A         |   30 | M    |   6000 |
+------------+-----------+------+------+--------+
1 row in set (0.00 sec)

以上例子也可以写成如下形式：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import pymysql
# 打开数据库连接
db = pymysql.connect("localhost","root","***","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 ('%s', '%s', '%d', '%c', '%d' )" % \
       ('Alix', 'Ca', 22, 'F', 5000)
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()
在终端查询执行之后表employee，查询结果如下：
mysql> select * from employee;
+------------+-----------+------+------+--------+
| FIRST_NAME | LAST_NAME | AGE  | SEX  | INCOME |
+------------+-----------+------+------+--------+
| Mike       | A         |   30 | M    |   6000 |
| Alix       | Ca        |   22 | F    |   5000 |
+------------+-----------+------+------+--------+
2 rows in set (0.00 sec)

以下代码使用变量向SQL语句中传递参数:

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

4、数据库查询操作（查）
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3000的所有数据：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import pymysql
# 连接数据库
db = pymysql.connect("localhost","root","***","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'" % (3000)
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 fetch data")

# 关闭数据库连接
db.close()

以上脚本执行结果如下：
fname=Mike,lname=A,age=30,sex=M,income=6000
fname=Alix,lname=Ca,age=22,sex=F,income=5000

5、数据库更新操作（改）
更新操作用于更新数据表的的数据，以下实例将 employee 表中 SEX 为 ‘M’ 的 AGE 字段递增 1：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import pymysql
# 打开数据库连接
db = pymysql.connect("localhost","root","***","test" )
# 使用cursor()方法获取操作游标
cursor = db.cursor()
# SQL 更新语句
# 找到SEX性别为M的更新其年龄+1
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()
在终端查询执行结果：
mysql> select * from employee;
+------------+-----------+------+------+--------+
| FIRST_NAME | LAST_NAME | AGE  | SEX  | INCOME |
+------------+-----------+------+------+--------+
| Mike       | A         |   31 | M    |   6000 |
| Alix       | Ca        |   22 | F    |   5000 |
+------------+-----------+------+------+--------+
2 rows in set (0.00 sec)

6、删除操作（删）
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：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import pymysql
# 打开数据库连接
db = pymysql.connect("localhost","root","***","test" )
# 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 > '%d'" % (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()
在终端查询执行结果：
mysql> select * from employee;
+------------+-----------+------+------+--------+
| FIRST_NAME | LAST_NAME | AGE  | SEX  | INCOME |
+------------+-----------+------+------+--------+
| Alix       | Ca        |   22 | F    |   5000 |
+------------+-----------+------+------+--------+
1 row in set (0.00 sec)

7、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

# SQL删除记录语句
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。

8、错误处理
DB API中定义了一些数据库操作的错误及异常，下面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。
mysql基本操作另文总结。