MySQL— pymysql and SQLAlchemy
目录
一、pymysql
pymsql是Python中操作MySQL的模块,其使用方法和MySQLdb几乎相同。
1. 下载安装
#在终端直接运行
pip3 install pymysql
2. 使用操作
a. 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,并返回受影响行数
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()
b. 获取新创建数据自增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() # 获取最新自增ID
new_id = cursor.lastrowid cursor.close()
conn.close()
c. 获取查询数据
#!/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()
# 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
d. fetch数据类型
关于默认获取的数据是元组类型,如果想要获得字典类型的数据,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()
二、SQLAlchemy
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。
1. 下载安装
#在终端直接运行
pip3 install SQLAlchemy
2. SQLAlchemy依赖关系
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...]
3. ORM功能使用
#!/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 #表明依赖关系并创建连接,最大连接数为5
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' # 表名
id = Column(Integer, primary_key=True,autoincrement=True) # id列,主键自增
name = Column(String(32)) # name列
extra = Column(String(16)) # extra列
__table_args__ = (
UniqueConstraint('id', 'name', name='uix_id_name'), # 创建联合唯一索引
Index('ix_id_name', 'name', 'extra'), # 创建普通索引
)
# 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")) # 创建外键
# 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')) # 创建外键
group_id = Column(Integer, ForeignKey('group.id')) # 创建外键
def init_db():
Base.metadata.create_all(engine)
def drop_db():
Base.metadata.drop_all(engine)
注:设置外键的另一种方式 ForeignKeyConstraint(['other_id'], ['othertable.other_id'])
#!/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
b.1 增
#单条增加
obj = Users(name="alex0", extra='sb')
session.add(obj) #多条增加
session.add_all([
Users(name="alex1", extra='sb'),
Users(name="alex2", extra='sb'),
]) #提交
session.commit()
b.2 删
#先查询到要删除的记录,再delete
session.query(Users).filter(Users.id > 2).delete()
session.commit()
b.3 改
#先查询,再更新
session.query(Users).filter(Users.id > 2).update({"name" : ""}) # 直接更改
session.query(Users).filter(Users.id > 2).update({Users.name: Users.name + ""}, synchronize_session=False) # 字符串拼接
session.query(Users).filter(Users.id > 2).update({"num": Users.num + 1}, synchronize_session="evaluate") # 数字相加
session.commit()
b.4 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()
b.5 其它
# 条件
ret = session.query(Users).filter_by(name='alex').all() # 条件内为关键字表达式
ret = session.query(Users).filter(Users.id > 1, Users.name == 'eric').all() # 条件内为SQL表达式
ret = session.query(Users).filter(Users.id.between(1, 3), Users.name == 'eric').all() # between
ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_([1,3,4])).all() # in
ret = session.query(Users).filter(~Users.id.in_([1,3,4])).all() # not in
ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_(session.query(Users.id).filter_by(name='eric'))).all() # 子查询条件 from sqlalchemy import and_, or_
ret = session.query(Users).filter(and_(Users.id > 3, Users.name == 'eric')).all() # and
ret = session.query(Users).filter(or_(Users.id < 2, Users.name == 'eric')).all() # or
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() # e开头
ret = session.query(Users).filter(~Users.name.like('e%')).all() # 非e开头 # 限制
ret = session.query(Users)[1:2] # 相当于limit # 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() # 笛卡儿积连表
ret = session.query(Person).join(Favor).all() # 默认内连 inner join
ret = session.query(Person).join(Favor, isouter=True).all() # 左连 # 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()
参考资料:
1. Python开发【第十九篇】:Python操作MySQL
MySQL— pymysql and SQLAlchemy的更多相关文章
- 【转】MySQL— pymysql and SQLAlchemy
[转]MySQL— pymysql and SQLAlchemy 目录 一.pymysql 二.SQLAlchemy 一.pymysql pymsql是Python中操作MySQL的模块,其使用方法和 ...
- Flask学习笔记:数据库ORM操作MySQL+pymysql/mysql-python+SQLAlchemy/Flask-SQLAlchemy
Python中使用sqlalchemy插件可以实现ORM(Object Relationship Mapping,模型关系映射)框架,而Flask中的flask-sqlalchemy其实就是在sqla ...
- mysql、pymysql、SQLAlchemy
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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- pymysql和 SQLAlchemy在python下的使用
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from sqlalchemy import create_engine, Table, Column, In ...
- 特殊汉字“𣸭”引发的对于字符集的思考;mysql字符集;sqlalchemy字符集设置;客户端字符集设置;
字符集.字符序的概念与联系 在数据的存储上,MySQL提供了不同的字符集支持.而在数据的对比操作上,则提供了不同的字符序支持. MySQL提供了不同级别的设置,包括server级.database级. ...
- mysql数据库----python操作mysql ------pymysql和SQLAchemy
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 一.pymysql pymsql是Python中操作MySQL的模块,其使用方法和MySQ ...
随机推荐
- MT【221】几个常用的多元恒等式
1.$\sum\limits_{i=1}^{n}\sum\limits_{i=1}^{n}{a_ib_j}=\sum\limits_{i=1}^{n}\sum\limits_{i=1}^{n}{a_j ...
- 洛谷 P1430 序列取数 解题报告
P1430 序列取数 题目描述 给定一个长为\(n\)的整数序列\((n<=1000)\),由\(A\)和\(B\)轮流取数(\(A\)先取).每个人可从序列的左端或右端取若干个数(至少一个), ...
- 更新本地git仓库的远程地址(remote地址)
如果远程仓库的地址更新了,我们本地仓库就需要更新remote地址, 可以通过git remote -v或者cat .git/config查看通信方式及远程地址 更新远程地址的方式有两种: 第一种方式: ...
- luogu2577/bzoj1899 午餐 (贪心+dp)
首先,应该尽量让吃饭慢的排在前面,先按这个排个序 然后再来决定每个人到底去哪边 设f[i][j]是做到了第i个人,然后1号窗口目前的总排队时间是j,目前的最大总时间 有这个i和j的话,再预处理出前i个 ...
- ASP.NET服务器端控件原理分析
服务器端控件触发事件分两种: 1.服务器端控件Button被渲染成客户端的 <input type="submit" name="Button1" val ...
- 洛谷P2668 斗地主
好,终于搞完了这一道毒瘤题...... 先想到搜索,然后想到状压,发现数据组数很多,又是随机,还是决定用搜索. 先搜出的多的,于是顺序是三个顺子,然后按照多到少搜带牌,最后是不带牌. 大体思路很简单, ...
- 【洛谷P5018】对称二叉树
题目大意:定义对称二叉树为每个节点的左右子树交换后与原二叉树仍同构的二叉树,求给定的二叉树的最大对称二叉子树的大小. 代码如下 #include <bits/stdc++.h> using ...
- operator的itemgetter和attrgetter
前几天在给个list做排序的时候,隐隐约约想起来有个语法糖可以替代lambda函数,用来获取list中dict的key,作为排序的key. 这个语法糖平时用得少,怎么都想不起来.今天查看python标 ...
- redis的入门篇---五种数据类型及基本操作
查看所有的key keys * 清空所有的key flushall 检查key是否存在 exists key 设置已存在的key的时长 expire key //设置key为10s 查看key还剩多少 ...
- vue props的理解
vue用了这么久,今天发现父子组件还是傻傻的分不清,不过还好,今天终于搞懂了 vue中到底什么是父组件,什么是子组件 vue之props父子组件之间的谈话 简单的理解就是:使用的地方是父组件,定义的地 ...