1.MySQL介绍

http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5699254.html,基础操作参见此文章,此处不赘述。

安装:yum install mysql-server

1.1 连表    

     无对应关系则不显示

        select A.num, A.name, B.name
from A,B
Where A.nid = B.nid 无对应关系则不显示
select A.num, A.name, B.name
from A inner join B
on A.nid = B.nid A表所有显示,如果B中无对应关系,则值为null;左边的表为主,左表的所有数据会显示
select A.num, A.name, B.name
from A left join B
on A.nid = B.nid B表所有显示,如果B中无对应关系,则值为null;右边的表为主,右表的所有数据会显示
select A.num, A.name, B.name
from A right join B
on A.nid = B.nid

1.2 组合

     组合,自动处理重合,两个表都有的数据只显示一次

     select nickname from A

     union

     select name from B

     组合,不处理重合,两个都有的数据显示两次

     select nickname from A

     union all

     select name from B

2.pymysql

2.1 安装

pip3 install pymysql

2.2 使用

2.2.1 执行SQL

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import pymysql # 创建连接
conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='', db='t1')
# 创建游标
cursor = conn.cursor() # 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)]) # 提交,不然无法保存新建或者修改的数据
conn.commit() # 关闭游标
cursor.close()
# 关闭连接
conn.close()

2.2.2 获取新创建数据自增ID

如果ID设置的自增,那插入数据后不知道插的ID是多少,可以通过“lastrowid”获取最新插入数据的ID

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import pymysql conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='', db='t1')
cursor = conn.cursor()
cursor.executemany("insert into hosts(host,color_id)values(%s,%s)", [("1.1.1.11",1),("1.1.1.11",2)])
conn.commit()
cursor.close()
conn.close() # 获取最新自增ID
new_id = cursor.lastrowid

2.2.3 查询数据

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import pymysql conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='', db='t1')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("select * from hosts") # 获取第一行数据
row_1 = cursor.fetchone() #虽然这个也是fetchone,但是会获取第二行;下一个fetchone会获取第三行,这有点类似于yield。
row_1 = cursor.fetchone() # 获取前n行数据
# row_2 = cursor.fetchmany(3)
# 获取所有数据
# row_3 = cursor.fetchall() conn.commit()
cursor.close()
conn.close()

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,如:

  • cursor.scroll(1,mode='relative')  # 相对当前位置移动
  • cursor.scroll(2,mode='absolute') # 相对绝对位置移动

2.2.4 fetch数据类型

关于默认获取的数据是元祖类型,如果想要或者字典类型的数据,即:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import pymysql conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='', db='t1') # 游标设置为字典类型
cursor = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)
r = cursor.execute("call p1()") result = cursor.fetchone() conn.commit()
cursor.close()
conn.close()

3. 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。

各个语言都有ORM框架,ORM框架的作用就是将复杂的SQL语句封装起来,让用户可以通过调用对象、类、方法做到操作数据库。

SQLAlchemy本身无法操作数据库,其必须依赖pymsql等第三方插件,Dialect用于和DBAPI进行交流,根据配置文件的不同调用不同的DBAPI,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

安装:pip3 install SQLAlchemy

3.1 底层介绍

使用 Engine/ConnectionPooling/Dialect 这三个组件即可进行数据库操作,Engine(数据库引擎)使用ConnectionPooling(数据库连接池)连接数据库,然后再通过Dialect执行SQL语句。

但仅仅使用Engine/ConnectionPooling/Dialect 这三个组件只是实现了类似pymysql的功能,并没有简化数据库操作,继续往下看。

#!/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) # 执行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 # 执行SQL,可见,使用engine.execute跟使用pymysql一样
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
# cur.fetchone()
# 获取第n行数据
# cur.fetchmany(3)
# 获取所有数据
# cur.fetchall()

3.2 ORM功能

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。

3.2.1 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):
  __tablename__ = 'users'
  id = Column(Integer, primary_key=True)
  name = Column(String(32))
  extra = Column(String(16)) # 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')) def init_db():
  Base.metadata.create_all(engine) def drop_db():
  Base.metadata.drop_all(engine)

3.2.2 操作表

Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
obj = Users(name="alex0", extra='sb')
session.add(obj)
session.add_all([
Users(name="alex1", extra='sb'),
Users(name="alex2", extra='sb'),
])
session.commit()

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

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

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()

其他

# 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() //这是inner join ret = session.query(Person).join(Favor, isouter=True).all() //因为有isouter=True,这就变成了left join;没有right join,但可以改变两个表的位置。 # 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()

mysql、pymysql、SQLAlchemy的更多相关文章

  1. MySQL、sqlalchemy、pymysql、mysqldb、DBAPI之间关系梳理(终于明白了)

    MySQL.sqlalchemy.pymysql.mysqldb.DBAPI之间关系梳理(终于明白了) python3不再支持mysqldb 请用pymysql和mysql.connector 问题背 ...

  2. 14.python与数据库之mysql:pymysql、sqlalchemy

    相关内容: 使用pymysql直接操作mysql 创建表 查看表 修改表 删除表 插入数据 查看数据 修改数据 删除数据 使用sqlmary操作mysql 创建表 查看表 修改表 删除表 插入数据 查 ...

  3. Python之路-python(mysql介绍和安装、pymysql、ORM sqlachemy)

    本节内容 1.数据库介绍 2.mysql管理 3.mysql数据类型 4.常用mysql命令 创建数据库 外键 增删改查表 5.事务 6.索引 7.python 操作mysql 8.ORM sqlac ...

  4. Python自动化运维之18、Python操作 MySQL、pymysql、SQLAchemy

    一.MySQL 1.概述 什么是数据库 ? 答:数据的仓库,和Excel表中的行和列是差不多的,只是有各种约束和不同数据类型的表格 什么是 MySQL.Oracle.SQLite.Access.MS ...

  5. python运维开发(十二)----rabbitMQ、pymysql、SQLAlchemy

    内容目录: rabbitMQ python操作mysql,pymysql模块 Python ORM框架,SQLAchemy模块 Paramiko 其他with上下文切换 rabbitMQ Rabbit ...

  6. Python操作MySQL:pymysql和SQLAlchemy

    本篇对于Python操作MySQL主要使用两种方式: 原生模块 pymsql ORM框架 SQLAchemy pymsql pymsql是Python中操作MySQL的模块,其使用方法和MySQLdb ...

  7. python基础之常用模块一(sys、greenlet、pymysql、paramiko、pexpect、configparser)

    一.sys模块(内置模块) 用于提供对解释器相关的操作 import syssys.argv 命令行参数List,第一个元素是程序本身路径 sys.exit(n) 退出程序,正常退出时exit(0) ...

  8. (九)random、os、time、datetime、hashlib、pymysql、excel、sys、string相关模块

    1.random模块 1 import random,string 2 print(string.printable) #代表所有的 数字+字母+特殊字符 3 4 print(random.randi ...

  9. Day10 - Python异步IO、Pymysql、paramiko、

    IO多路复用: 参考博客:http://www.cnblogs.com/wupeiqi/p/6536518.html   socket客户端(爬虫): http://www.cnblogs.com/w ...

随机推荐

  1. noi 1996 登山

    题目链接: http://noi.openjudge.cn/ch0206/1996/ LIS,LDS 正着做最长递增子序列,反着做最长递减子序列. http://paste.ubuntu.com/23 ...

  2. MAC地址泛洪攻击测试

    测试环境:kali系统(2个kali分别作攻击人和目标用户) win7系统(主机) 1.步配置FTP设置用户名密码 2.在攻击kali端测试网络的连通性 3.测试tpf是否正常 开始泛洪 4.开始抓包 ...

  3. 第十二天 jni 了解

    1 .什么是jni    java native interface  是一种协议. 用于java 和C 语言之间进行 通讯. 2. java  8中基本类型 . byte (1个字节)  short ...

  4. MVC区域使用

    新建项目 Main: 添加一个MVC5控制器并添加index视图:(HomeController) Views/Home/Index.cshtml内容: @{ Layout = null; } < ...

  5. Moving From Top To Bottom in Detailed Block in Oracle Forms

    Suppose you want to scan a tabular grid block (loop through all records in detail block) from top to ...

  6. Statement returned more than one row, where no more than one was expected

    Statement returned more than one row, where no more than one was expected <resultMap id="Stu ...

  7. jsp标签精华(持续更新中)

    <%@ taglib uri="/struts-tags" prefix="s" %> <%@ taglib uri="http:/ ...

  8. C语言细节——献给入门者(三)

    C语言细节——献给入门者(三) >>主题:关于强制类型转换 先来瞎扯下强制类型转换,c语言有很多数据类型,long,short,int,float,double,bool,char等等.当 ...

  9. 使用Github管理项目代码的版本

    作为开源代码库以及版本控制系统,Github拥有140多万开发者用户.随着越来越多的应用程序转移到了云上,Github已经成为了管理软件开发以及发现已有代码的首选方法. 在Git中并不存在主库这样的概 ...

  10. hdu2457DNA repair(ac自动机+dp)

    链接 从开始节点往下走,不能走到病毒节点,如果当前状态与原始串不一样就+1,取一个最小值. #include <iostream> #include<cstdio> #incl ...