Python操作MySQL

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Python操作MySQL相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

本篇对于Python操作MySQL主要使用两种方式:

  • 原生模块 PyMySQL
  • ORM框架 SQLAchemy

一  PyMySQL

PyMySQL是Python3中操作MySQL的模块,其使用方法和Python2中MySQLdb几乎相同。

Django中也可以使用PyMySQL连接MySQL数据库。

1.下载安装

pip3 install pymysql

2.连接数据库

注意事项

在进行本文以下内容之前需要注意:

  • 你有一个MySQL数据库,并且已经启动。
  • 你有可以连接该数据库的用户名和密码
  • 你有一个有权限操作的database

基本使用

# 导入pymysql模块
import pymysql
# 连接database
conn = pymysql.connect(host=“你的数据库地址”, user=“用户名”,password=“密码”,database=“数据库名”,charset=“utf8”)
# 得到一个可以执行SQL语句的光标对象
cursor = conn.cursor()
# 定义要执行的SQL语句
sql = """
CREATE TABLE USER1 (
id INT auto_increment PRIMARY KEY ,
name CHAR(10) NOT NULL UNIQUE,
age TINYINT NOT NULL
)ENGINE=innodb DEFAULT CHARSET=utf8;
"""
# 执行SQL语句
cursor.execute(sql)
# 关闭光标对象
cursor.close()
# 关闭数据库连接
conn.close()

默认获取的数据是元祖类型,可以设置游标返回字典格式数据:

# 导入pymysql模块
import pymysql
# 连接database
conn = pymysql.connect(host=“你的数据库地址”, user=“用户名”,password=“密码”,database=“数据库名”,charset=“utf8”)
# 得到一个可以执行SQL语句并且将结果作为字典返回的游标
cursor = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)
# 定义要执行的SQL语句
sql = """
CREATE TABLE USER1 (
id INT auto_increment PRIMARY KEY ,
name CHAR(10) NOT NULL UNIQUE,
age TINYINT NOT NULL
)ENGINE=innodb DEFAULT CHARSET=utf8;
"""
# 执行SQL语句
cursor.execute(sql)
# 关闭光标对象
cursor.close()
# 关闭数据库连接
conn.close()

注意:

charset=“utf8”,编码不要写成"utf-8"

防止SQL注入

#存在用户名注入
当用户输入用户名存在时,在密码栏填入   存在的用户名\' --
就可以直接登陆,利用的是传统程序中的字符串拼接漏洞使用单引号结束SQL语句,--注释掉后面的密码验证语句

#不需要用户名和密码直接注入
当用户在用户栏填上  随便的用户名\' or 1==1 --
用单引号结束SQL语句,使用或判断语句正确,注释后面的其他SQL语句,返回的是true,直接进入数据库


#PyMySQL中解决SQL注入方式
1.使用原生的字符串拼接时对注入的语句进行过滤处理然后再验证
2.不使用原生拼接方式,使用cursor.execute(sql,[value1,value2])或者cursor.executemany(sql,[(value1,value2),(value1,value2),(value1,value2)])进行传值做拼接,下面增删改查会具体说明

3.增删改查操作

# 导入pymysql模块
import pymysql
# 连接database
conn = pymysql.connect(host=“你的数据库地址”, user=“用户名”,password=“密码”,database=“数据库名”,charset=“utf8”)
# 得到一个可以执行SQL语句的光标对象
cursor = conn.cursor()
sql = "INSERT INTO USER1(name, age) VALUES (%s, %s);"
username = "李思"
age = 18
# 执行SQL语句
cursor.execute(sql, [username, age])
# 提交事务
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()

插入数据失败回滚

在执行增删改操作时,如果不想提交前面的操作,可以使用 rollback() 回滚取消操作。

# 导入pymysql模块
import pymysql
# 连接database
conn = pymysql.connect(host=“你的数据库地址”, user=“用户名”,password=“密码”,database=“数据库名”,charset=“utf8”)
# 得到一个可以执行SQL语句的光标对象
cursor = conn.cursor()
sql = "INSERT INTO USER1(name, age) VALUES (%s, %s);"
username = "李思"
age = 18
try:
    # 执行SQL语句
    cursor.execute(sql, [username, age])
    # 提交事务
    conn.commit()
except Exception as e:
    # 有异常,回滚事务
    conn.rollback()
cursor.close()
conn.close()

获取插入数据的ID(关联操作时会用到)

# 导入pymysql模块
import pymysql
# 连接database
conn = pymysql.connect(host=“你的数据库地址”, user=“用户名”,password=“密码”,database=“数据库名”,charset=“utf8”)
# 得到一个可以执行SQL语句的光标对象
cursor = conn.cursor()
sql = "INSERT INTO USER1(name, age) VALUES (%s, %s);"
username = "李思"
age = 18
try:
    # 执行SQL语句
    cursor.execute(sql, [username, age])
    # 提交事务
    conn.commit()
    # 提交之后,获取刚插入的数据的ID
    last_id = cursor.lastrowid
except Exception as e:
    # 有异常,回滚事务
    conn.rollback()
cursor.close()
conn.close()

批量执行

# 导入pymysql模块
import pymysql
# 连接database
conn = pymysql.connect(host=“你的数据库地址”, user=“用户名”,password=“密码”,database=“数据库名”,charset=“utf8”)
# 得到一个可以执行SQL语句的光标对象
cursor = conn.cursor()
sql = "INSERT INTO USER1(name, age) VALUES (%s, %s);"
data = [("李思", 18), ("樵夫", 20), ("静静", 21)]
try:
    # 批量执行多条插入SQL语句
    cursor.executemany(sql, data)
    # 提交事务
    conn.commit()
except Exception as e:
    # 有异常,回滚事务
    conn.rollback()
cursor.close()
conn.close()

# 导入pymysql模块
import pymysql
# 连接database
conn = pymysql.connect(host=“你的数据库地址”, user=“用户名”,password=“密码”,database=“数据库名”,charset=“utf8”)
# 得到一个可以执行SQL语句的光标对象
cursor = conn.cursor()
sql = "DELETE FROM USER1 WHERE id=%s;"
try:
    cursor.execute(sql, [4])
    # 提交事务
    conn.commit()
except Exception as e:
    # 有异常,回滚事务
    conn.rollback()
cursor.close()
conn.close()

# 导入pymysql模块
import pymysql
# 连接database
conn = pymysql.connect(host=“你的数据库地址”, user=“用户名”,password=“密码”,database=“数据库名”,charset=“utf8”)
# 得到一个可以执行SQL语句的光标对象
cursor = conn.cursor()
# 修改数据的SQL语句
sql = "UPDATE USER1 SET age=%s WHERE name=%s;"
username = "李思"
age = 80
try:
    # 执行SQL语句
    cursor.execute(sql, [age, username])
    # 提交事务
    conn.commit()
except Exception as e:
    # 有异常,回滚事务
    conn.rollback()
cursor.close()
conn.close()

查询单条数据

# 导入pymysql模块
import pymysql
# 连接database
conn = pymysql.connect(host=“你的数据库地址”, user=“用户名”,password=“密码”,database=“数据库名”,charset=“utf8”)
# 得到一个可以执行SQL语句的光标对象
cursor = conn.cursor()
# 查询数据的SQL语句
sql = "SELECT id,name,age from USER1 WHERE id=1;"
# 执行SQL语句
cursor.execute(sql)
# 获取单条查询数据
ret = cursor.fetchone()
cursor.close()
conn.close()
# 打印下查询结果
print(ret)

查询多条数据

# 导入pymysql模块
import pymysql
# 连接database
conn = pymysql.connect(host=“你的数据库地址”, user=“用户名”,password=“密码”,database=“数据库名”,charset=“utf8”)
# 得到一个可以执行SQL语句的光标对象
cursor = conn.cursor()
# 查询数据的SQL语句
sql = "SELECT id,name,age from USER1;"
# 执行SQL语句
cursor.execute(sql)
# 获取多条查询数据
ret = cursor.fetchall()
cursor.close()
conn.close()
# 打印下查询结果
print(ret)

4.进阶用法

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

# 可以获取指定数量的数据
cursor.fetchmany(3)
# 光标按绝对位置移动1
cursor.scroll(1, mode="absolute")
# 光标按照相对位置(当前位置)移动1
cursor.scroll(1, mode="relative")
# 执行SQL,并返回收影响行数
effect_row = cursor.execute("update hosts set host = \'1.1.1.2\'")
  
# 执行SQL,并返回受影响行数
#effect_row = cursor.execute("update hosts set host = \'1.1.1.2\' where nid > %s", (1,))
  
# 执行SQL,并返回受影响行数
#effect_row = cursor.executemany("insert into hosts(host,color_id)values(%s,%s)", [("1.1.1.11",1),("1.1.1.11",2)])
参考表结构:
            用户类型(角色role)
            id  user_type
            1       员工
            2       主管

            用户信息(userinfo)
            id   name   pwd
            1    李思     123
            2    樵夫     123

            权限(permission)
            id    permission
            1       订单管理
            2       bug管理

            用户类型&权限(role_per)
            id    role_id     permisson_id
            1         1              2
            2         2              1
        功能:

            # 登陆、注册、找回密码
            # 用户管理
            # 用户类型
            # 权限管理
            # 分配权限

        特别的:程序仅一个可执行文件
示例

二  ORM框架之SQLAchemy

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。

ORM框架类型:

       - DB first:        手动创建数据库以及表 -> ORM框架 -> 自动生成类
       - code first:   手动创建类、和数据库 -> ORM框架 -> 以及表            (SQLAchemy)

1.安装:

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,如:

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

2、内部处理

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 -*-
from sqlalchemy import create_engine
  
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/t1", max_overflow=5)

#指定数据库类型以及数据库对应的第三方插件,数据库用户幸喜,max_overflow最大连接数量
  
# 执行SQL(cur相当于连接池中一个连接)
# 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(一次一次的读到内存里)
# cur.fetchone()
# 获取第n行数据
# cur.fetchmany(3)
# 获取所有数据(一下读到内存中)

3、ORM功能使用

使用 ORM/Schema Type/SQL Expression Language/Engine/ConnectionPooling/Dialect 所有组件对数据进行操作。根据类创建对象,对象转换成SQL,执行SQL。

1、创建表

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
from sqlalchemy import create_engine
  
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/t1", max_overflow=5)
  
Base = declarative_base()
  
# 创建单表
class Users(Base):
#创建表名称 __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 Group(Base): __tablename__ = \'group\' id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(64), unique=True, nullable=False) port = Column(Integer, default=22) class Server(Base): __tablename__ = \'server\' id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) hostname = Column(String(64), unique=True, nullable=False) 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\')) #创建连接 def init_db(): Base.metadata.create_all(engine) #删除连接 def drop_db(): Base.metadata.drop_all(engine) 

注:设置外检的另一种方式 ForeignKeyConstraint([\'other_id\'], [\'othertable.other_id\'])

2、操作表

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/t1", 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\'),
    )

    def __repr__(self):
        return "%s-%s" %(self.id, self.name)

# 一对多
class Favor(Base):
    __tablename__ = \'favor\'
    nid = Column(Integer, primary_key=True)
    caption = Column(String(50), default=\'red\', unique=True)

    def __repr__(self):
        return "%s-%s" %(self.nid, self.caption)

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"))
    # 与生成表结构无关,仅用于查询方便
    favor = relationship("Favor", backref=\'pers\')

# 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\'))
    group = relationship("Group", backref=\'s2g\')
    server = relationship("Server", backref=\'s2g\')

class Group(Base):
    __tablename__ = \'group\'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(64), unique=True, nullable=False)
    port = Column(Integer, default=22)
    # group = relationship(\'Group\',secondary=ServerToGroup,backref=\'host_list\')


class Server(Base):
    __tablename__ = \'server\'

    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    hostname = Column(String(64), unique=True, nullable=False)




def init_db():
    Base.metadata.create_all(engine)


def drop_db():
    Base.metadata.drop_all(engine)


Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
表结构+数据库连接

基础操作

#增
obj = Users(name="alex0", extra=\'sb\')
session.add(obj)
session.add_all([
    Users(name="alex1", extra=\'sb\'),
    Users(name="alex2", extra=\'sb\'),
])
session.commit()

#删
session.query(Users).filter(Users.id > 2).delete()
session.commit()

#改
session.query(Users).filter(Users.id > 2).update({"name" : "099"})
session.query(Users).filter(Users.id > 2).update({Users.name: Users.name + "099"}, synchronize_session=False)
session.query(Users).filter(Users.id > 2).update({"num": Users.num + 1}, synchronize_session="evaluate")
session.commit()

#查
ret = session.query(Users).all()
ret = session.query(Users.name, Users.extra).all()
ret = session.query(Users).filter_by(name=\'alex\').all()
ret = session.query(Users).filter_by(name=\'alex\').first()

ret = session.query(Users).filter(text("id<:value and name=:name")).params(value=224, name=\'fred\').order_by(User.id).all()

ret = session.query(Users).from_statement(text("SELECT * FROM users where name=:name")).params(name=\'ed\').all()

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()
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()
ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_(session.query(Users.id).filter_by(name=\'eric\'))).all()
from sqlalchemy import and_, or_
ret = session.query(Users).filter(and_(Users.id > 3, Users.name == \'eric\')).all()
ret = session.query(Users).filter(or_(Users.id < 2, Users.name == \'eric\')).all()
ret = session.query(Users).filter(
    or_(
        Users.id < 2,
        and_(Users.name == \'eric\', Users.id > 3),
        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()

# 限制
ret = session.query(Users)[1:2]

# 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()

# 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()

# 连表

ret = session.query(Users, Favor).filter(Users.id == Favor.nid).all()

ret = session.query(Person).join(Favor).all()

ret = session.query(Person).join(Favor, isouter=True).all()


# 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()

q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2)
q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2)
ret = q1.union_all(q2).all()

 

以上是关于Python操作MySQL的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

部分代码片段

Python操作Mysql实例代码教程在线版(查询手册)_python

常用python日期日志获取内容循环的代码片段

linux中怎么查看mysql数据库版本

python 有用的Python代码片段

Python 向 Postman 请求代码片段