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第一時(shí)間關(guān)注 Python 技術(shù)干貨！

1. 前言

在爬蟲、自動(dòng)化、數(shù)據(jù)分析、軟件測試、Web 等日常操作中，除?JSON、YAML、XML 外，還有一些數(shù)據(jù)經(jīng)常會(huì)用到，比如：Mysql、Sqlite、Redis、MongoDB、Memchache 等?

一般情況下，我們都會(huì)使用特定的客戶端或命令行工具去操作；但是如果涉及到工程項(xiàng)目，將這部分?jǐn)?shù)據(jù)操作集成到代碼中使用才是王道

接下來，我將分幾篇文章，和大家一起聊聊 Python 操作這些數(shù)據(jù)的 最優(yōu) 方案

本篇從使用最為廣泛的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 - Mysql 開始講起

2. 準(zhǔn)備

首先，我們通過 Mysql 客戶端或命令行創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)庫?xh

然后，在這個(gè)數(shù)據(jù)庫下建一張簡單的表?people

為了便于演示，這里只創(chuàng)建了三個(gè)字段：id、name、age，其中 id 為主鍵

Python 操作 Mysql 主要包含下面 3 種方式：

• Python-MySql

• PyMysql

• SQLAlchemy

其中，

Python-MySql 由 C 語法打造，接口精煉，性能最棒；但是由于環(huán)境依賴多，安裝復(fù)雜，已停止更新，僅支持 Python2

PyMysql?為替代 Python-Mysql 而生，純 Python?語言編寫的 Mysql 操作客戶端，安裝方便，支持 Python3

SQLAlchemy 是一個(gè)非常強(qiáng)大的 ORM 框架，不提供底層的數(shù)據(jù)庫操作，主要是通過定義模型對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)，在 Python Web 編程領(lǐng)域應(yīng)用廣泛

由于 Python-MySql? 不支持 Python3，所以本文只談后 2 種操作方式

3. PyMysql

首先，使用 pip?安裝依賴

#?安裝依賴

連接數(shù)據(jù)庫，獲取數(shù)據(jù)庫連接對(duì)象及游標(biāo)對(duì)象

使用?pymysql 中的 connect() 方法，傳入數(shù)據(jù)庫的 HOST 地址、端口號(hào)、用戶名、密碼、待操作數(shù)據(jù)庫的名稱，即可以獲取?數(shù)據(jù)庫的連接對(duì)象

然后，再通過數(shù)據(jù)庫連接對(duì)象，獲取執(zhí)行數(shù)據(jù)庫具體操作的?游標(biāo)對(duì)象

import?pymysql

#?數(shù)據(jù)庫連接
self.db?=?pymysql.connect(host='localhost',
??????????????????????????port=3306,
??????????????????????????user='root',
??????????????????????????password='**',
??????????????????????????database='xh')

#?獲取游標(biāo)
self.cursor?=?self.db.cursor()

接著，我們來實(shí)現(xiàn)增刪改查操作

1、新增

新增包含新增單條數(shù)據(jù)和多條數(shù)據(jù)

對(duì)于單條數(shù)據(jù)的插入，只需要編寫一條插入的 SQL 語句，然后作為參數(shù)執(zhí)行上面游標(biāo)對(duì)象的?execute(sql) 方法，最后使用數(shù)據(jù)庫連接對(duì)象的 commit() 方法將數(shù)據(jù)提交到數(shù)據(jù)庫中

#?插入一條數(shù)據(jù)

使用執(zhí)行游標(biāo)對(duì)象的?executemany() 方法，傳入插入的 SQL 語句及?位置變量列表，可以實(shí)現(xiàn)一次插入多條數(shù)據(jù)

#?插入多條數(shù)據(jù)SQL，name和age是變量，對(duì)應(yīng)列表

需要注意的是，PyMysql 會(huì)將 SQL 語句中的所有字段當(dāng)做字符串進(jìn)行處理，所以這里的 age 字段在 SQL 中被當(dāng)做字符串處理

2、查詢

查詢分為三步，分別是：

• 通過游標(biāo)對(duì)象執(zhí)行具體的 SQL 語句

• 通過游標(biāo)對(duì)象，獲取到元組數(shù)據(jù)

• 遍歷元組數(shù)據(jù)，查看結(jié)果

比如：查看數(shù)據(jù)表中所有的記錄

#?查詢所有記錄

如果需要按條件查詢某一條記錄，只需要修改 SQL 語句即可實(shí)現(xiàn)

#?按id查詢

3、更新

和 新增操作 類似，更新操作也是通過游標(biāo)對(duì)象去執(zhí)行更新的 SQL?語句，最后利用數(shù)據(jù)庫連接對(duì)象將數(shù)據(jù)真實(shí)更新到數(shù)據(jù)庫中

#?更新(通過id去更新)

4、刪除

刪除操作同查詢、新增操作類似，只需要變更 SQL 語句即可

#?刪除(通過id去刪除數(shù)據(jù))

最后，我們需要將游標(biāo)對(duì)象和數(shù)據(jù)庫連接對(duì)象資源釋放掉

def?teardown(self):

4.?SQLAlchemy

首先，使用 SQLAlchemy 操作 Mysql 數(shù)據(jù)庫同樣先需要安裝依賴庫

#?安裝依賴包

通過 SQLAlchemy?的內(nèi)置方法?declarative_base()?創(chuàng)建一個(gè)基礎(chǔ)類 Base

然后，自定義一個(gè) Base 類的子類，內(nèi)部定義靜態(tài)變量，和上面數(shù)據(jù)表 people 中的字段一一對(duì)應(yīng)

from?sqlalchemy?

接著，通過數(shù)據(jù)庫名、用戶名、密碼及 Host 組裝一個(gè)數(shù)據(jù)庫連接地址，作為參數(shù)傳入到?SQLAlchemy 的?create_engine()?方法中，以創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)庫引擎實(shí)例對(duì)象

#?創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫的引擎實(shí)例對(duì)象

最后，通過數(shù)據(jù)庫引擎在數(shù)據(jù)庫中創(chuàng)建表結(jié)構(gòu)，并實(shí)例化一個(gè)?會(huì)話對(duì)象

需要注意的是，create_all() 方法中的?checkfirst 參數(shù)如果傳入 True，則會(huì)判斷數(shù)據(jù)表是否存在，如果表存在，則不會(huì)重新創(chuàng)建

#?創(chuàng)建表結(jié)構(gòu)

這樣所有的準(zhǔn)備工作已經(jīng)完成，接下來可以進(jìn)行增刪改查操作了

1、新增

新增操作同樣包含插入一條記錄和多條記錄，分別對(duì)應(yīng)會(huì)話對(duì)象的 add()、add_all() 方法

對(duì)于一條記錄的新增操作，只需要實(shí)例化一個(gè)?People 對(duì)象，執(zhí)行上面的會(huì)話對(duì)象的 add(instance) 和?commit()?兩個(gè)方法，即可以將數(shù)據(jù)插入到數(shù)據(jù)表中

def?add_item(self):

如果需要一次插入多條數(shù)據(jù)，只需要調(diào)用 add_all(列表數(shù)據(jù))?即可

def?add_items(self):

2、查詢

查詢數(shù)據(jù)表的操作對(duì)應(yīng)會(huì)話對(duì)象的 query(可變參數(shù))

方法中的參數(shù)指定要查詢的字段值，還可以通過?all()、first()?級(jí)聯(lián)方法限制要查詢的數(shù)據(jù)

def?query(self):

當(dāng)然，也可以利用?filter_by(條件)，按條件進(jìn)行過濾

#?條件查詢

3、更新

更新操作一般做法是：

• query 查詢出待更新的對(duì)象

• 直接更新對(duì)象中的數(shù)據(jù)

• 使用會(huì)話對(duì)象提交修改，完成更新操作

def?update1(self,?id):

需要指出的是，這里可以使用 update() 方法進(jìn)行簡寫

def?update2(self,?id):

4、刪除

刪除操作對(duì)應(yīng) delete() 方法，同樣是先查詢，后刪除，最后提交會(huì)話完成刪除操作

以按照 id 刪除某一條記錄為例：

def?del_by_id(self,?id):

5.最后

本篇文章通過一張表的增刪改查，詳細(xì)講解了 Python 操作 Mysql 的兩種使用方式

在實(shí)際項(xiàng)目中，如果僅僅是簡單的爬蟲或者自動(dòng)化，建議使用 PyMysql；否則建議直接上 SQLAlchemy，它更強(qiáng)大方便

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總結(jié)

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