python數據庫-mysql

1 mysql

1.1 安裝mysql

下載並安裝MySQL，設置用戶名root的密碼爲'password'，便於記憶。 安裝navicate，這是一款數據庫的可視化軟件。

1.2 使用powershell登錄mysql

在系統環境變量path中添加mysql的bin目錄， 打開powershell命令行，輸入mysql -u root -p，隨後在powershell的密碼輸入提示處，輸入root用戶的密碼。

1.3 數據庫的操做

在powershell中登錄mysql後，顯示mysql>，目前能夠輸入數據庫操做指令了。

1.3.1 建立數據庫

create database <數據庫名>;

1.3.2 顯示數據庫

show databases;

1.3.3 刪除數據庫

drop database <數據庫名>;

1.3.4 鏈接數據庫

use database <數據庫名>;

1.3.5 建立表

create table <表名> ( <字段名1> <類型1> [,..<字段名n> <類型n>]);

例如： create table myclass(id int(4), name char(20));

2 使用pymysql庫的數據讀寫

pymsql是Python中操做MySQL的模塊。

import pymysql

# 一、建立鏈接
conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', password='password', db='db01', charset='utf8')
# 二、建立遊標
cursor = conn.cursor()

# 三、執行SQL，並返回受影響的行數
sql = 'select * from price where close>10'
cursor.execute(sql)

# 四、提交，不然沒法保存新建或者修改的數據
conn.commit()

# 五、獲取查詢的數據
row_1 = cursor.fetchone()
row_2 = cursor.fetchmany(10)
row_3 = cursor.fetchall()

# 六、關閉遊標
cursor.close()

# 七、關閉鏈接
conn.close()

3 使用sqlalchemy庫的數據讀寫

# 一、建立dataframe
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,(8,4)),index=list('abcdefgh'),columns=list('ABCD'))

# 二、寫入數據
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:password@localhost:3306/db01?charset=utf8')
df.to_sql('normal',engine,schema='db01',if_exists='replace',index=False,index_label=False)

# 三、讀取mysql中的數據爲dataframe格式
sql_cmd = "SELECT * FROM normal"
df2 = pd.read_sql(sql=sql_cmd, con=engine)
print(type(df2))

to_sql()解析： xy： 指數據庫中的表名

engine： 指鏈接數據庫的引擎

schname: 指將導入的數據庫名字

if_exists: 指添加方式：      append表示若表存在，把數據插入，若不存在則建立一個表插入數據；      fail表示若表存在，則啥也不作；      replace表示若表存在，則刪了表，再從新建一個表摻入數據。