Python の標準データベース インターフェイスは Python DB-API であり、開発者にデータベース アプリケーション プログラミング インターフェイスを提供します。 Python データベース インターフェイスは多くのデータベースをサポートしています。プロジェクトに適したデータベースを選択できます:
Python データベース インターフェイスと API にアクセスして、サポートされているデータベースの詳細なリストを表示できます。
データベースごとに異なる DB API モジュールをダウンロードする必要があります。たとえば、Oracle データベースと MySQL データにアクセスする必要がある場合は、Oracle および MySQL データベース モジュールをダウンロードする必要があります。
DB-API は仕様であり、基礎となるさまざまなデータベース システムやさまざまなデータベース インターフェイス プログラムへの一貫したアクセスを提供するために、一連の必要なオブジェクトとデータベース アクセス メソッドを定義します。
Python の DB-API は、ほとんどのデータベースのインターフェースを実装しており、これを使用して各データベースに接続すると、各データベースを同様に操作できます。
Python DB-API の使用プロセス:
Python は主に 2 つの方法で MySQL を操作します:
DB モジュール (ネイティブ SQL) )
2.1.1 PyMySQL のインストール
PyMySQL は Python で書かれた MySQL ドライバーであり、これを使用して MySQL データベースを操作できます。 Python 言語。pip install PyMySQL
#! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # __author__ = "shuke" # Date: 2018/5/13 import pymysql # 创建连接 conn = pymysql.connect(host="127.0.0.1", port=3306, user='zff', passwd='zff123', db='zff', charset='utf8mb4') # 创建游标(查询数据返回为元组格式) # cursor = conn.cursor() # 创建游标(查询数据返回为字典格式) cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor) # 1. 执行SQL,返回受影响的行数 effect_row1 = cursor.execute("select * from USER") # 2. 执行SQL,返回受影响的行数,一次插入多行数据 effect_row2 = cursor.executemany("insert into USER (NAME) values(%s)", [("jack"), ("boom"), ("lucy")])# 3 # 查询所有数据,返回数据为元组格式 result = cursor.fetchall() # 增/删/改均需要进行commit提交,进行保存 conn.commit() # 关闭游标 cursor.close() # 关闭连接 conn.close() print(result) """ [{'id': 6, 'name': 'boom'}, {'id': 5, 'name': 'jack'}, {'id': 7, 'name': 'lucy'}, {'id': 4, 'name': 'tome'}, {'id': 3, 'name': 'zff'}, {'id': 1, 'name': 'zhaofengfeng'}, {'id': 2, 'name': 'zhaofengfeng02'}] """
#! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # __author__ = "shuke" # Date: 2018/5/13 import pymysql # 创建连接 conn = pymysql.connect(host="127.0.0.1", port=3306, user='zff', passwd='zff123', db='zff', charset='utf8mb4') # 创建游标(查询数据返回为元组格式) cursor = conn.cursor() # 获取新创建数据自增ID effect_row = cursor.executemany("insert into USER (NAME)values(%s)", [("eric")]) # 增删改均需要进行commit提交 conn.commit() # 关闭游标 cursor.close() # 关闭连接 conn.close() new_id = cursor.lastrowid print(new_id) """ 8 """
#! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # __author__ = "shuke" # Date: 2018/5/13 import pymysql # 创建连接 conn = pymysql.connect(host="127.0.0.1", port=3306, user='zff', passwd='zff123', db='zff', charset='utf8mb4') # 创建游标 cursor = conn.cursor() cursor.execute("select * from USER") # 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() # 关闭游标 cursor.close() # 关闭连接 conn.close() print(row_1) print(row_2) print(row_3)
#! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # __author__ = "shuke" # Date: 2018/5/13 import pymysql # 创建连接 conn = pymysql.connect(host="127.0.0.1", port=3306, user='zff', passwd='zff123', db='zff', charset='utf8mb4') # 创建游标 cursor = conn.cursor() # 存在sql注入情况(不要用格式化字符串的方式拼接SQL) sql = "insert into USER (NAME) values('%s')" % ('zhangsan',) effect_row = cursor.execute(sql) # 正确方式一 # execute函数接受一个元组/列表作为SQL参数,元素个数只能有1个 sql = "insert into USER (NAME) values(%s)" effect_row1 = cursor.execute(sql, ['wang6']) effect_row2 = cursor.execute(sql, ('wang7',)) # 正确方式二 sql = "insert into USER (NAME) values(%(name)s)" effect_row1 = cursor.execute(sql, {'name': 'wudalang'}) # 写入插入多行数据 effect_row2 = cursor.executemany("insert into USER (NAME) values(%s)", [('ermazi'), ('dianxiaoer')]) # 提交 conn.commit() # 关闭游标 cursor.close() # 关闭连接 conn.close()
3. データベース接続プール
3.1 DBUtils モジュール
この接続プールには 2 つの接続モードがあります:
#! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # __author__ = "shuke" # Date: 2018/5/13 from DBUtils.PersistentDB import PersistentDB import pymysql POOL = PersistentDB( creator=pymysql,# 使用链接数据库的模块 maxusage=None,# 一个链接最多被重复使用的次数,None表示无限制 setsession=[],# 开始会话前执行的命令列表。如:["set datestyle to ...", "set time zone ..."] ping=0, # ping MySQL服务端,检查是否服务可用。# 如:0 = None = never, 1 = default = whenever it is requested, 2 = when a cursor is created, 4 = when a query is executed, 7 = always closeable=False, # 如果为False时, conn.close() 实际上被忽略,供下次使用,再线程关闭时,才会自动关闭链接。如果为True时, conn.close()则关闭链接,那么再次调用pool.connection时就会报错,因为已经真的关闭了连接(pool.steady_connection()可以获取一个新的链接) threadlocal=None,# 本线程独享值得对象,用于保存链接对象,如果链接对象被重置 host='127.0.0.1', port=3306, user='zff', password='zff123', database='zff', charset='utf8', ) def func(): conn = POOL.connection(shareable=False) cursor = conn.cursor() cursor.execute('select * from USER') result = cursor.fetchall() cursor.close() conn.close() return result result = func() print(result)
#! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # __author__ = "shuke" # Date: 2018/5/13 import time import pymysql import threading from DBUtils.PooledDB import PooledDB, SharedDBConnection POOL = PooledDB( creator=pymysql,# 使用链接数据库的模块 maxconnections=6,# 连接池允许的最大连接数,0和None表示不限制连接数 mincached=2,# 初始化时,链接池中至少创建的空闲的链接,0表示不创建 maxcached=5,# 链接池中最多闲置的链接,0和None不限制 maxshared=3, # 链接池中最多共享的链接数量,0和None表示全部共享。PS: 无用,因为pymysql和MySQLdb等模块的 threadsafety都为1,所有值无论设置为多少,_maxcached永远为0,所以永远是所有链接都共享。 blocking=True,# 连接池中如果没有可用连接后,是否阻塞等待。True,等待;False,不等待然后报错 maxusage=None,# 一个链接最多被重复使用的次数,None表示无限制 setsession=[],# 开始会话前执行的命令列表。如:["set datestyle to ...", "set time zone ..."] ping=0, # ping MySQL服务端,检查是否服务可用。# 如:0 = None = never, 1 = default = whenever it is requested, 2 = when a cursor is created, 4 = when a query is executed, 7 = always host='127.0.0.1', port=3306, user='zff', password='zff123', database='zff', charset='utf8' ) def func(): # 检测当前正在运行连接数的是否小于最大链接数,如果不小于则:等待或报raise TooManyConnections异常 # 否则 # 则优先去初始化时创建的链接中获取链接 SteadyDBConnection。 # 然后将SteadyDBConnection对象封装到PooledDedicatedDBConnection中并返回。 # 如果最开始创建的链接没有链接,则去创建一个SteadyDBConnection对象,再封装到PooledDedicatedDBConnection中并返回。 # 一旦关闭链接后,连接就返回到连接池让后续线程继续使用。 conn = POOL.connection() # print('连接被拿走了', conn._con) # print('池子里目前有', POOL._idle_cache, 'rn') cursor = conn.cursor() cursor.execute('select * from USER') result = cursor.fetchall() conn.close() return result result = func() print(result)
3.3 ロックあり
#! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # __author__ = "shuke" # Date: 2018/5/13 import pymysql import threading from threading import RLock LOCK = RLock() CONN = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='zff', password='zff123', database='zff', charset='utf8') def task(arg): with LOCK: cursor = CONN.cursor() cursor.execute('select * from USER ') result = cursor.fetchall() cursor.close() print(result) for i in range(10): t = threading.Thread(target=task, args=(i,)) t.start()
#! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # __author__ = "shuke" # Date: 2018/5/13 import pymysql import threading CONN = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='zff', password='zff123', database='zff', charset='utf8') def task(arg): cursor = CONN.cursor() cursor.execute('select * from USER ') # cursor.execute('select sleep(10)') result = cursor.fetchall() cursor.close() print(result) for i in range(10): t = threading.Thread(target=task, args=(i,)) t.start()
4. データベース接続プールを pYSql
# cat sql_helper.py import pymysql import threading from DBUtils.PooledDB import PooledDB, SharedDBConnection POOL = PooledDB( creator=pymysql,# 使用链接数据库的模块 maxconnections=20,# 连接池允许的最大连接数,0和None表示不限制连接数 mincached=2,# 初始化时,链接池中至少创建的空闲的链接,0表示不创建 maxcached=5,# 链接池中最多闲置的链接,0和None不限制 #maxshared=3,# 链接池中最多共享的链接数量,0和None表示全部共享。PS: 无用,因为pymysql和MySQLdb等模块的 threadsafety都为1,所有值无论设置为多少,_maxcached永远为0,所以永远是所有链接都共享。 blocking=True,# 连接池中如果没有可用连接后,是否阻塞等待。True,等待;False,不等待然后报错 maxusage=None,# 一个链接最多被重复使用的次数,None表示无限制 setsession=[],# 开始会话前执行的命令列表。如:["set datestyle to ...", "set time zone ..."] ping=0, # ping MySQL服务端,检查是否服务可用。# 如:0 = None = never, 1 = default = whenever it is requested, 2 = when a cursor is created, 4 = when a query is executed, 7 = always host='192.168.11.38', port=3306, user='root', passwd='apNXgF6RDitFtDQx', db='m2day03db', charset='utf8' ) def connect(): # 创建连接 # conn = pymysql.connect(host='192.168.11.38', port=3306, user='root', passwd='apNXgF6RDitFtDQx', db='m2day03db') conn = POOL.connection() # 创建游标 cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor) return conn,cursor def close(conn,cursor): # 关闭游标 cursor.close() # 关闭连接 conn.close() def fetch_one(sql,args): conn,cursor = connect() # 执行SQL,并返回收影响行数 effect_row = cursor.execute(sql,args) result = cursor.fetchone() close(conn,cursor) return result def fetch_all(sql,args): conn, cursor = connect() # 执行SQL,并返回收影响行数 cursor.execute(sql,args) result = cursor.fetchall() close(conn, cursor) return result def insert(sql,args): """ 创建数据 :param sql: 含有占位符的SQL :return: """ conn, cursor = connect() # 执行SQL,并返回收影响行数 effect_row = cursor.execute(sql,args) conn.commit() close(conn, cursor) def delete(sql,args): """ 创建数据 :param sql: 含有占位符的SQL :return: """ conn, cursor = connect() # 执行SQL,并返回收影响行数 effect_row = cursor.execute(sql,args) conn.commit() close(conn, cursor) return effect_row def update(sql,args): conn, cursor = connect() # 执行SQL,并返回收影响行数 effect_row = cursor.execute(sql, args) conn.commit() close(conn, cursor) return effect_row
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