mysql3与MySQL

来源:互联网 发布:win7网络连接有个红叉 编辑:程序博客网 时间:2024/06/07 01:34

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。


实例:

以下实例链接Mysql的TESTDB数据库:

#!/usr/bin/python3import pymysql# 打开数据库连接db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )# 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursorcursor = 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:

#!/usr/bin/python3import pymysql# 打开数据库连接db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )# 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursorcursor = 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:

#!/usr/bin/python3import pymysql# 打开数据库连接db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","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:

#!/usr/bin/python3import pymysql# 打开数据库连接db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","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', '%d', '%c', '%d' )" % \       ('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:

#!/usr/bin/python3import pymysql# 打开数据库连接db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","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 > '%d'" % (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=%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=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的数据,以下实例将 TESTDB表中的 SEX 字段全部修改为 'M',AGE 字段递增1:

#!/usr/bin/python3import pymysql# 打开数据库连接db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","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:

#!/usr/bin/python3import pymysql# 打开数据库连接db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","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 > '%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()

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。


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