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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2024年11月20日
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