Python을 사용하여 MySQL에서 저장 프로시저를 작성하는 방법
제목: MySQL에서 Python으로 저장 프로시저를 작성하기 위한 예제 및 실무 가이드
MySQL에서 저장 프로시저를 사용하면 복잡한 데이터베이스 작업을 효과적으로 캡슐화하고 데이터베이스의 실행 효율성과 보안을 향상시킬 수 있습니다. 이 기사에서는 Python을 사용하여 MySQL 저장 프로시저를 작성하는 방법을 소개하고 참조용 특정 코드 예제를 제공합니다.
- 환경 준비
시작하기 전에 다음 환경이 준비되어 있는지 확인해야 합니다. - MySQL 데이터베이스를 설치하고 Python의 MySQLdb 모듈을 통해 데이터베이스에 연결할 수 있는지 확인하세요.
- MySQL 데이터베이스와 상호작용하기 위해 Python의 MySQLdb 모듈을 설치하세요.
- 텍스트 편집기를 사용하여 저장 프로시저의 코드를 작성하기 위한 새 Python 파일을 엽니다.
- 저장 프로시저 작성
저장 프로시저는 미리 정의된 SQL 문 집합으로, MySQL에서 BEGIN 및 END 키워드를 사용하여 저장 프로시저로 캡슐화됩니다. 다음은 "users"라는 테이블에 새 레코드를 삽입하는 간단한 저장 프로시저의 예입니다.
DELIMITER // CREATE PROCEDURE insert_user(IN username VARCHAR(20), IN age INT) BEGIN INSERT INTO users (username, age) VALUES (username, age); END // DELIMITER ;
위 코드에서는 먼저 DELIMITER 키워드를 사용하여 명령 구분 기호를 //로 변경합니다. 이는 여러 SQL이 저장 프로시저에 포함된 문은 세미콜론(;)으로 끝나야 합니다. 그런 다음 CREATE PROCEDURE 키워드를 사용하여 사용자 이름과 나이라는 두 매개변수를 허용하는 insert_user라는 저장 프로시저를 정의합니다. 사용자 테이블에 새 레코드를 삽입하기 위해 BEGIN 및 END 키워드 사이에 특정 SQL 문이 작성됩니다.
- Python을 사용하여 저장 프로시저 호출
Python에서는 MySQLdb 모듈을 사용하여 저장 프로시저를 실행할 수 있습니다. 다음은 Python을 사용하여 위의 insert_user 저장 프로시저를 호출하는 방법을 보여주는 샘플 코드입니다.
import MySQLdb def call_insert_user(username, age): db = MySQLdb.connect(host="localhost", user="root", passwd="password", db="testdb") cursor = db.cursor() try: cursor.callproc('insert_user', (username, age)) db.commit() print("存储过程成功执行") except Exception as e: db.rollback() print("存储过程执行失败:" + str(e)) db.close() # 调用存储过程 call_insert_user("John", 25)
위 코드에서는 먼저 MySQLdb 모듈을 사용하여 MySQL 데이터베이스에 연결합니다. 그런 다음 커서.callproc 함수를 사용하여 저장 프로시저를 호출합니다. 이 함수는 저장 프로시저 이름과 매개변수 튜플이라는 두 가지 매개변수를 허용합니다. 마지막으로 db.commit()을 사용하여 트랜잭션을 커밋하고 데이터베이스 연결을 닫습니다.
- Notes
Python에서 저장 프로시저를 작성할 때 주의할 사항이 있습니다: - 저장 프로시저의 여러 SQL 문이 올바르게 실행될 수 있도록 DELIMITER 키워드를 사용하여 명령 구분 기호를 //로 설정해야 합니다. .
- 저장 프로시저에서는 DECLARE 키워드를 사용하여 변수를 정의하고 SET 키워드를 사용하여 변수에 값을 할당할 수 있습니다.
- 저장 프로시저에서는 IF, WHILE, FOR 등의 흐름 제어 문을 사용하여 복잡한 논리를 처리할 수 있습니다.
요약:
이 글에서는 Python을 사용하여 MySQL에서 저장 프로시저를 작성하는 방법을 소개하고 레코드 삽입의 예를 제공합니다. 복잡한 데이터베이스 작업을 캡슐화함으로써 저장 프로시저를 사용하면 데이터베이스의 실행 효율성과 보안을 향상시킬 수 있습니다. 이 기사가 MySQL과 Python을 사용하여 저장 프로시저를 작성할 때 모든 사람에게 도움이 되기를 바랍니다.
위 내용은 Python을 사용하여 MySQL에서 저장 프로시저를 작성하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

뜨거운 주제











PHP는 웹 개발 및 빠른 프로토 타이핑에 적합하며 Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 적합합니다. 1.PHP는 간단한 구문과 함께 동적 웹 개발에 사용되며 빠른 개발에 적합합니다. 2. Python은 간결한 구문을 가지고 있으며 여러 분야에 적합하며 강력한 라이브러리 생태계가 있습니다.

PHP는 주로 절차 적 프로그래밍이지만 객체 지향 프로그래밍 (OOP)도 지원합니다. Python은 OOP, 기능 및 절차 프로그래밍을 포함한 다양한 패러다임을 지원합니다. PHP는 웹 개발에 적합하며 Python은 데이터 분석 및 기계 학습과 같은 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.

웹 응용 프로그램에서 MySQL의 주요 역할은 데이터를 저장하고 관리하는 것입니다. 1. MySQL은 사용자 정보, 제품 카탈로그, 트랜잭션 레코드 및 기타 데이터를 효율적으로 처리합니다. 2. SQL 쿼리를 통해 개발자는 데이터베이스에서 정보를 추출하여 동적 컨텐츠를 생성 할 수 있습니다. 3.mysql은 클라이언트-서버 모델을 기반으로 작동하여 허용 가능한 쿼리 속도를 보장합니다.

Golang은 높은 동시성 작업에 더 적합하지만 Python은 유연성에 더 많은 장점이 있습니다. 1. Golang은 Goroutine 및 채널을 통해 동시성을 효율적으로 처리합니다. 2. Python은 GIL의 영향을받는 스레딩 및 Asyncio에 의존하지만 여러 동시성 방법을 제공합니다. 선택은 특정 요구 사항을 기반으로해야합니다.

Python은 부드러운 학습 곡선과 간결한 구문으로 초보자에게 더 적합합니다. JavaScript는 가파른 학습 곡선과 유연한 구문으로 프론트 엔드 개발에 적합합니다. 1. Python Syntax는 직관적이며 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합합니다. 2. JavaScript는 유연하며 프론트 엔드 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

메모장에서 Python 코드를 실행하려면 Python 실행 파일 및 NPPEXEC 플러그인을 설치해야합니다. Python을 설치하고 경로를 추가 한 후 nppexec 플러그인의 명령 "Python"및 매개 변수 "{current_directory} {file_name}"을 구성하여 Notepad의 단축키 "F6"을 통해 Python 코드를 실행하십시오.

Golang과 Python은 각각 고유 한 장점이 있습니다. Golang은 고성능 및 동시 프로그래밍에 적합하지만 Python은 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. Golang은 동시성 모델과 효율적인 성능으로 유명하며 Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리 생태계로 유명합니다.
