这里简单总结一下,有3种方式,一种是原生的pymysql,一种是ORM框架SQLAlchemy,一种是pandas,这3种方法操作mysql数据库都很简单,下面我结合相关实例介绍一下实现过程,实验环境win10+python3.6+pycharm5.0,主要内容如下:
为了更好地说明问题,我这里新建了一个student数据表,主要内容如下,包含6个字段信息:
pymysql:这个是原生的专门用于操作mysql数据的一个库,是最基本的方式,使用简单,方便快捷,下面我简单介绍一下这个库:1.安装pymysql,这个直接在cmd窗口输入命令“pip install pymysql”就行,如下:
2.安装成功后,我们就可以进行正常的测试了,主要代码及截图如下:
查询mysql数据库,代码很简单,设置一下对应的host,user,passwd,db,chartset就行:
程序运行截图如下,成功获取数据:
更新数据库(包括更新、插入和删除操作,只要sql语句不同就行),代码与上面类似,唯一的区别就是,更新后需要commit提交一下数据库,不然数据库不会发生改变:
程序运行截图如下,已经成功插入数据:
SQLAlchemy:这是一个ORM框架,对象关系映射模型,支持MySQL,SQL Server,Oracle等主流关系型数据库,基于pymysql库,封装了大量的内置函数,可以直接对数据库进行增删改查操作,使用起来非常方便,下面我简单介绍一下这个库:1.安装SQLAlchemy,这个与上面类似,直接在cmd窗口输入命令“pip install sqlalchemy”就行,如下:
2.安装完成后,我们就可以来操作mysql数据了,主要代码及截图如下:
首先,连接数据库,这个与上面类似,需要指定用户名,密码等,创建session会话和base基类:
定义Student类,对应student数据表,这个根据字段信息直接定义就行:
查询数据,主要代码如下:
程序运行截图:
插入数据,需要commit提交,代码如下:
程序运行截图,已成功插入数据:
更新数据,需要commit提交,代码如下:
程序截图如下,已成功修改数据:
删除数据,需要commit提交,代码如下:
已删除数据:
pandas:这是一个专门用于数据处理的库,可以快速处理csv,excel等数据,当然,也可以快速的读取和插入mysql数据库(需要结合sqlalchemy一起使用),下面我简单介绍一下这个库的使用:1.安装pandas,这个直接在cmd窗口输入命令“pip install pandas”就行,如下:
2.查询数据,主要代码如下,很简单,主要用到read_sql_query这个函数:
程序运行截图如下,已经成功查询到结果:
3.插入数据表,这个直接构建DataFrame对象,调用to_sql函数就行,如下:
插入到新表的数据:
至此,我们就完成了mysql数据的增删改查。总的来说,这3种方法使用起来都非常方便,只要你有一定的python和mysql基础,熟悉一下相关示例和代码,很快就能掌握的,网上相关教程和资料也很多,感兴趣的可以搜一下,希望以上分享的内容能对你有所帮助吧,也欢迎大家评论、留言。