MySQL – pymysql und SQLAlchemy
Inhaltsverzeichnis
2. pymysql
pymsql ist ein Modul in Python, das MySQL betreibt Die Verwendung ist wie folgt: MySQLdb ist fast identisch.
1. Herunterladen und installieren
2. Führen Sie SQL aus#在终端直接运行 pip3 install pymysql
#!/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='123', 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()
#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-import pymysql conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='123', 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IDnew_id = cursor.lastrowid cursor.close() conn.close()
#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-import pymysql conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='123', 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()
- cursor.scroll(2,mode='absolute') # Relativ zur absoluten Position verschieben
- d. Datentyp abrufen
Über die erhaltenen Standarddaten handelt es sich um Tupeltypdaten, das heißt:
#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-import pymysql conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='123', 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()
#在终端直接运行pip3 install SQLAlchemy

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:
Verwende alle Komponenten von ORM/Schematyp/SQL-Ausdruckssprache/Engine/ConnectionPooling/Dialekt, um Daten zu bearbeiten. Erstellen Sie Objekte basierend auf Klassen, konvertieren Sie Objekte in SQL und führen Sie SQL aus. index
.html
a. Tabelle erstellen#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_basefrom sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Indexfrom sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationshipfrom 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)


#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_basefrom sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Indexfrom sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationshipfrom 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()
#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()
#先查询到要删除的记录,再deletesession.query(Users).filter(Users.id > 2).delete() session.commit()
#先查询,再更新session.query(Users).filter(Users.id > 2).update({"name" : "099"}) # 直接更改session.query(Users).filter(Users.id > 2).update({Users.name: Users.name + "099"}, 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()
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()
# 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() # betweenret = session.query(Users).filter(Users.id.in_([1,3,4])).all() # inret = session.query(Users).filter(~Users.id.in_([1,3,4])).all() # not inret = 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() # andret = session.query(Users).filter(or_(Users.id < 2, Users.name == 'eric')).all() # orret = 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 joinret = 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()
Referenzmaterialien:
1. Python-Entwicklung [Teil 19]: Python-Operation MySQL
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonMySQL – pymysql und SQLAlchemy. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Sie können PhpMyAdmin in den folgenden Schritten öffnen: 1. Melden Sie sich beim Website -Bedienfeld an; 2. Finden und klicken Sie auf das Symbol phpmyadmin. 3. Geben Sie MySQL -Anmeldeinformationen ein; 4. Klicken Sie auf "Login".

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management -System, das hauptsächlich zum schnellen und zuverlässigen Speicher und Abrufen von Daten verwendet wird. Sein Arbeitsprinzip umfasst Kundenanfragen, Abfragebedingungen, Ausführung von Abfragen und Rückgabergebnissen. Beispiele für die Nutzung sind das Erstellen von Tabellen, das Einsetzen und Abfragen von Daten sowie erweiterte Funktionen wie Join -Operationen. Häufige Fehler umfassen SQL -Syntax, Datentypen und Berechtigungen sowie Optimierungsvorschläge umfassen die Verwendung von Indizes, optimierte Abfragen und die Partitionierung von Tabellen.

Redis verwendet eine einzelne Gewindearchitektur, um hohe Leistung, Einfachheit und Konsistenz zu bieten. Es wird E/A-Multiplexing, Ereignisschleifen, nicht blockierende E/A und gemeinsame Speicher verwendet, um die Parallelität zu verbessern, jedoch mit Einschränkungen von Gleichzeitbeschränkungen, einem einzelnen Ausfallpunkt und ungeeigneter Schreib-intensiver Workloads.

Die Position von MySQL in Datenbanken und Programmierung ist sehr wichtig. Es handelt sich um ein Open -Source -Verwaltungssystem für relationale Datenbankverwaltung, das in verschiedenen Anwendungsszenarien häufig verwendet wird. 1) MySQL bietet effiziente Datenspeicher-, Organisations- und Abruffunktionen und unterstützt Systeme für Web-, Mobil- und Unternehmensebene. 2) Es verwendet eine Client-Server-Architektur, unterstützt mehrere Speichermotoren und Indexoptimierung. 3) Zu den grundlegenden Verwendungen gehören das Erstellen von Tabellen und das Einfügen von Daten, und erweiterte Verwendungen beinhalten Multi-Table-Verknüpfungen und komplexe Abfragen. 4) Häufig gestellte Fragen wie SQL -Syntaxfehler und Leistungsprobleme können durch den Befehl erklären und langsam abfragen. 5) Die Leistungsoptimierungsmethoden umfassen die rationale Verwendung von Indizes, eine optimierte Abfrage und die Verwendung von Caches. Zu den Best Practices gehört die Verwendung von Transaktionen und vorbereiteten Staten

MySQL wird für seine Leistung, Zuverlässigkeit, Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung der Gemeinschaft ausgewählt. 1.MYSQL bietet effiziente Datenspeicher- und Abruffunktionen, die mehrere Datentypen und erweiterte Abfragevorgänge unterstützen. 2. Übernehmen Sie die Architektur der Client-Server und mehrere Speichermotoren, um die Transaktion und die Abfrageoptimierung zu unterstützen. 3. Einfach zu bedienend unterstützt eine Vielzahl von Betriebssystemen und Programmiersprachen. V.

Apache verbindet eine Verbindung zu einer Datenbank erfordert die folgenden Schritte: Installieren Sie den Datenbanktreiber. Konfigurieren Sie die Datei web.xml, um einen Verbindungspool zu erstellen. Erstellen Sie eine JDBC -Datenquelle und geben Sie die Verbindungseinstellungen an. Verwenden Sie die JDBC -API, um über den Java -Code auf die Datenbank zuzugreifen, einschließlich Verbindungen, Erstellen von Anweisungen, Bindungsparametern, Ausführung von Abfragen oder Aktualisierungen und Verarbeitungsergebnissen.

Eine effektive Überwachung von Redis -Datenbanken ist entscheidend für die Aufrechterhaltung einer optimalen Leistung, die Identifizierung potenzieller Engpässe und die Gewährleistung der Zuverlässigkeit des Gesamtsystems. Redis Exporteur Service ist ein leistungsstarkes Dienstprogramm zur Überwachung von Redis -Datenbanken mithilfe von Prometheus. In diesem Tutorial führt Sie die vollständige Setup und Konfiguration des Redis -Exporteur -Dienstes, um sicherzustellen, dass Sie nahtlos Überwachungslösungen erstellen. Durch das Studium dieses Tutorials erhalten Sie voll funktionsfähige Überwachungseinstellungen

Der Prozess des Startens von MySQL in Docker besteht aus den folgenden Schritten: Ziehen Sie das MySQL -Image zum Erstellen und Starten des Containers an, setzen
