1、安装pymysql包

pip install pymysql

注:
MySQLdb只支持python2,pymysql支持python3

2、连接数据

import pymysql 
import pandas as pd
from pandas import DataFrame as df
conn = pymysql.Connect(
  host = 'IP地址', 
  port = 端口号, 
  user = '用户名', 
  passwd = '用户密码', 
  db = '数据库名称', 
  charset = 'utf8'
  )

注:

查看本机IP地址:cmd输入:ipconfig,IPv4 地址

pymysql.Connect参数中的 host 服务器地址,本机可用'localhost'

3、读取数据

(1)使用read_sql读取数据

sql = 'select * from testa'
data = pd.read_sql(sql, conn)

(2)使用cursor读取数据

sql = 'select * from testa'
cur = conn.cursor() 
try: # 使用异常处理,以防程序无法正常运行
  cur.execute(sql) 
  data = df(cur.fetchall(), columns = [col[0] for col in cur.description]) 
except Exception as e:
  conn.rollback() # 发生错误时回滚
  print('事务处理失败', e)
else:
  # conn.commit() # 事务提交
  print('事务处理成功', cur.rowcount)
cur.close()

注:

read_sql、cursor游标区别:

  • read_sql :只能执行查询数据
  • cursor游标 :可以执行查询、插入、更新、删除等操作

cur.execute(sql) :

  • 执行具体数据库的操作

cur.fetchone() :

  • 获取单条数据

cur.fetchmany(3) :

  • 获取前3条数据

cur.fetchall() :

  • 获取所有数据

查询结果中含字段名称:

 # 法1:
 cur = conn.cursor(cursor = pymysql.cursors.DictCursor) # 设置成DictCursor,结果包含字段名称
 cur.execute(sql) 
 data = df(cur.fetchall()) 
 
 # 法2:
 cur = conn.cursor()
 cur.execute(sql) 
 data = df(cur.fetchall(),columns = [col[0] for col in cur.description]) 

conn.commit() :

  • 插入、更新、删除等操作需用该语句;查询、创建数据库、数据表则不需要

cur.rowcount :

  •  返回执行的操作条数

4、关闭数据库

conn.close()
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