Python操做MySQL -即pymysql/SQLAlchemy用法

時間 2019-11-26

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本節介紹Python對於MySQL的一些操做用法html

模塊1：pymysql（等同於MySQLdb）

說明：pymysql與MySQLdb模塊的使用基本相同，學會pymysql，使用MySQLdb也就不是問題python

安裝API

pip install PyMySQL

操做

create table t1(nid int,name char(20));mysql

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# auth : pangguoping
import pymysql

# 建立鏈接
conn = pymysql.connect(host='192.168.1.103', port=3306, user='root', passwd='123456', db='test')
# 開啓自動提交SQL，若是這裏不設置，之後的命令須要執行conn.commit()來提交執行，不然都在內存中
conn.autocommit(True)

# 建立遊標
cur = conn.cursor()

# 執行普通SQL，並返回受影響行數
effect_row = cur.execute("insert into t1 values (1, 'Boss')")
print(effect_row)  # out：1
#
# 執行帶佔位符的SQL，並返回受影響行數
effect_row = cur.execute("insert into t1 values (2,'%s')" % "xiaodi")
print(effect_row)  # out：1
#
# 執行多行數據的SQL，並返回受影響行數
effect_row = cur.executemany("insert into t1(id,name) values (%s, %s)", [(3, 'zhubajie'), (4, 'sunwukong')])
print(effect_row)  # out: 2

# 獲取最新自增ID，注意：若是該表的列是非自增類型的，則獲取到的數值爲0
id = cur.lastrowid
print(id)  # out :4
cur.execute('select * from t1')

# 獲取第一行數據
row_1 = cur.fetchone()
print(row_1)  # out:  (1, 'Boss')
# 獲取前n行數據
row_2 = cur.fetchmany(3)
print(row_2)  # out: ((2, 'xiaodi'), (3, 'zhubajie'), (4, 'sunwukong'))
# 獲取全部數據
row_3 = cur.fetchall()
print(row_3)  # out: ((1, 'Boss'), (2, 'xiaodi'), (3, 'zhubajie'), (4, 'sunwukong'))
# 提交
conn.commit()

# 關閉遊標
cur.close()
# 關閉鏈接
conn.close()

    注：在fetch數據時按照順序進行，可使用cursor.scroll(num,mode)來移動遊標位置，如：

    cur.scroll(1,mode='relative') # 相對當前位置移動，數字1 也能夠爲負數，只是移動方向不一樣而已
    cur.scroll(2,mode='absolute') # 相對絕對位置移動

擴展：經過pymysql獲取Dict數據類型sql

　　從上邊的案例能夠看出，pymysql獲取的結果，是以元組的形式輸出，對於不瞭解表結構的人來講，無疑不知道每一個元素對應的列。數據庫

　　所以，若是想要或者字典類型的數據，須要建立遊標的時候，設置返回的數據集類型，即：編程

# 遊標設置爲字典類型
cur = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)

模塊2：Python MySQL ORM框架--> SQLAlchemy

SQLAlchemy是Python編程語言下的一款ORM框架，該框架創建在數據庫API之上，使用關係對象映射進行數據庫操做，簡言之即是：將對象轉換成SQL，而後使用數據API執行SQL並獲取執行結果。session

說明：

　　SQLAchemy 自己沒法操做數據庫，其本質上是依賴pymysql.MySQLdb,mssql等第三方插件。
　　Dialect用於和數據庫API進行交流，根據配置文件的不一樣調用不一樣的數據庫API，從而實現對數據庫的操做。

安裝APIoracle

pip3 install SQLAlchemy

SQLAlchemy自己沒法操做數據庫，其必須以來pymsql等第三方插件，Dialect用於和數據API進行交流，根據配置文件的不一樣調用不一樣的數據庫API，從而實現對數據庫的操做.框架

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...]
  
更多詳見：http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/dialects/index.html

底層處理

使用 Engine/ConnectionPooling/Dialect 進行數據庫操做，Engine使用ConnectionPooling鏈接數據庫，而後再經過Dialect執行SQL語句。編程語言

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# auth : pangguoping
from sqlalchemy import create_engine

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

# 執行SQL
# cur = engine.execute(
#     "INSERT INTO hosts (host, color_id) VALUES ('1.1.1.22', 3)"
# )

# 新插入行自增ID
# cur.lastrowid

# 執行SQL
# cur = engine.execute(
#     "INSERT INTO hosts (host, color_id) VALUES(%s, %s)",[('1.1.1.22', 3),('1.1.1.221', 3),]
# )


# 執行SQL
# cur = engine.execute(
#     "INSERT INTO hosts (host, color_id) VALUES (%(host)s, %(color_id)s)",
#     host='1.1.1.99', color_id=3
# )

# 執行SQL
# cur = engine.execute('select * from hosts')
# 獲取第一行數據
# cur.fetchone()
# 獲取第n行數據
# cur.fetchmany(3)
# 獲取全部數據
# cur.fetchall()

說白了就是使用pymysql的方法同樣.

ORM功能使用

建立表

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# auth : pangguoping
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:7ujm8ik@192.168.1.103:3306/testsql", max_overflow=5)

Base = declarative_base()

# 建立單表
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'),
    )

# 一對多
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"))

# 多對多
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'))

class Group(Base):
    __tablename__ = 'group'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(64), unique=True, nullable=False)


class Server(Base):
    __tablename__ = 'server'

    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    hostname = Column(String(64), unique=True, nullable=False)
    port = Column(Integer, default=22)

#定義初始化數據庫函數
def init_db():
    Base.metadata.create_all(engine)

#頂固刪除數據庫函數
def drop_db():
    Base.metadata.drop_all(engine)

# drop_db()
init_db()

操做表

要想操做表，須要通過以下2個步驟

步驟1：建立session

Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

步驟2：執行SQL。這裏須要注意，若是是新增的話，須要新建對象，以下

# 新增單條數據
obj = Users(name="guanyu", extra='hanjiang')
session.add(obj)
# 新增多條數據
session.add_all([
    Users(name="liubei", extra='leader'),
    Users(name="zhangfei", extra='xiaodi'),
])
session.commit()

其餘的SQL，僅須要執行session.query方法，進行相關操做便可

操做後咱們會發現,class定義的爲首字母大寫,寫入表之後爲所有小寫的模式.

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# auth : pangguoping
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@192.168.1.103:3306/test", max_overflow=5)

Base = declarative_base()

# 建立單表
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'),
    )

# 一對多
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"))

# 多對多
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'))

class Group(Base):
    __tablename__ = 'group'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(64), unique=True, nullable=False)


class Server(Base):
    __tablename__ = 'server'

    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    hostname = Column(String(64), unique=True, nullable=False)
    port = Column(Integer, default=22)

#定義初始化數據庫函數
def init_db():
    Base.metadata.create_all(engine)

#頂固刪除數據庫函數
def drop_db():
    Base.metadata.drop_all(engine)

# drop_db()
# init_db()

#建立mysql操做對象
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

增：

add:增長一個
add_all:增長多個

Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

obj = Users(name='alex',extra='sb')
session.add(obj)
#add_all 列表形式
session.add_all([
    Users(name='cc',extra='cow'),
    Users(name='dd',extra='cowcow')
])
#提交
session.commit()

刪除表數據

# 刪除user表中id大於2的條目
session.query(Users).filter(Users.id > 2).delete()
session.commit()

修改表數據

# 更新user表中id大於2的name列爲099
session.query(Users).filter(Users.id > 2).update({"name" : "099"})
# 更新user表中id大於2的name列，在原字符串後邊增長099
session.query(Users).filter(Users.id > 2).update({Users.name: Users.name + "099"}, synchronize_session=False)
# 更新user表中id大於2的num列，使最終值在原來數值基礎上加1
session.query(Users).filter(Users.id > 2).update({"num": Users.num + 1}, synchronize_session="evaluate") # 數字相加，必須設置synchronize_session="evaluate"
session.commit()

查詢數據

ret = session.query(Users).all() # 查詢全部
sql = session.query(Users) # 查詢生成的sql
print(sql)
ret = session.query(Users.name, Users.extra).all() #查詢User表的name和extra列的全部數據
ret = session.query(Users).filter_by(name='alex').all()  # 取所有name列爲alex的數據
ret = session.query(Users).filter_by(name='alex').first() # 第一個匹配name列爲alex的數據
 
ret是一個對象列表。這個對象能夠經過 「對象[索引].字段」來獲取對應的值

其餘操做

#　條件
ret = session.query(Users).filter_by(name='alex').all() #
ret = session.query(Users).filter(Users.id > 1, Users.name == 'eric').all() # 且的關係
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() # ~表示非。就是not in的意思
ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_(session.query(Users.id).filter_by(name='eric'))).all() # 聯表查詢
from sqlalchemy import and_, or_   # 且和or的關係
ret = session.query(Users).filter(and_(Users.id > 3, Users.name == 'eric')).all() # 條件以and方式排列
ret = session.query(Users).filter(or_(Users.id < 2, Users.name == 'eric')).all() # 條件以or方式排列
ret = session.query(Users).filter(
    or_( #這部分表示括號中的條件都以or的形式匹配
        Users.id < 2, # 或者 or User.id < 2
        and_(Users.name == 'eric', Users.id > 3),# 表示括號中這部分進行and匹配
        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() # 表示not like
 
# 限制 limit用法
ret = session.query(Users)[1:2] # 等於limit ，具體功能須要本身測試
 
# 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() # 按照name從大到小排列，若是name相同，按照id從小到大排列
 
# 分組
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() # having對聚合的內容再次進行過濾
 
# 連表
 
ret = session.query(Users, Favor).filter(Users.id == Favor.nid).all()
 
ret = session.query(Person).join(Favor).all()
# 默認是inner join
ret = session.query(Person).join(Favor, isouter=True).all() # isouter表示是left join
 
# 組合
q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2)
q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2)
ret = q1.union(q2).all() #union默認會去重
 
q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2)
q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2)
ret = q1.union_all(q2).all() # union_all不去重