Python之MySQL

创建数据库表

如果数据库连接存在我们可以使用execute()方法来为数据库创建表，如下所示创建表EMPLOYEE：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:Jerry Shi
import pymysql

# 打开数据库连接
db = pymysql.connect("192.168.1.3","root","123456","TESTDB" )

# 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor
cursor = db.cursor()

# 使用 execute() 方法执行 SQL，如果表存在则删除
cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS EMPLOYEE")

# 使用预处理语句创建表
sql = """CREATE TABLE EMPLOYEE (
         FIRST_NAME  CHAR(20) NOT NULL,
         LAST_NAME  CHAR(20),
         AGE INT,
         SEX CHAR(1),
         INCOME FLOAT )"""

cursor.execute(sql)

# 关闭数据库连接
db.close()

数据库插入操作

以下实例使用执行 SQL INSERT 语句向表 EMPLOYEE 插入记录：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:Jerry Shi
import pymysql

# 打开数据库连接
db = pymysql.connect("192.168.1.3","root","123456","TESTDB" )

# 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor
cursor = db.cursor()

# SQL 插入语句
sql = """INSERT INTO EMPLOYEE(FIRST_NAME,
         LAST_NAME, AGE, SEX, INCOME)
         VALUES (‘Mac‘, ‘Mohan‘, 20, ‘M‘, 2000)"""
try:
   # 执行sql语句
   cursor.execute(sql)
   # 提交到数据库执行
   db.commit()
except:
   # 如果发生错误则回滚
   db.rollback()

# 关闭数据库连接
db.close()

数据库查询操作

Python查询Mysql使用 fetchone() 方法获取单条数据, 使用fetchall() 方法获取多条数据。

• fetchone(): 该方法获取下一个查询结果集。结果集是一个对象
• fetchall(): 接收全部的返回结果行.
• rowcount: 这是一个只读属性，并返回执行execute()方法后影响的行数。

实例：

查询EMPLOYEE表中salary（工资）字段大于1000的所有数据：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:Jerry Shi
import pymysql

# 打开数据库连接
db = pymysql.connect("192.168.1.3","root","123456","TESTDB" )

# 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor
cursor = db.cursor()

# SQL 查询语句
sql = "SELECT * FROM EMPLOYEE        WHERE INCOME > ‘%d‘" % (1000)
try:
   # 执行SQL语句
   cursor.execute(sql)
   # 获取所有记录列表
   results = cursor.fetchall()
   for row in results:
      fname = row[0]
      lname = row[1]
      age = row[2]
      sex = row[3]
      income = row[4]
       # 打印结果
      print ("fname=%s,lname=%s,age=%d,sex=%s,income=%d" %              (fname, lname, age, sex, income ))
except:
   print ("Error: unable to fecth data")

# 关闭数据库连接
db.close()

数据库更新操作

更新操作用于更新数据表的的数据，以下实例将 TESTDB表中的 SEX 字段全部修改为 ‘M‘，AGE 字段递增1：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:Jerry Shi
import pymysql

# 打开数据库连接
db = pymysql.connect("192.168.1.3","root","123456","TESTDB" )

# 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor
cursor = db.cursor()

# SQL 更新语句
sql = "UPDATE EMPLOYEE SET AGE = AGE + 1                           WHERE SEX = ‘%c‘" % (‘M‘)
try:
   # 执行SQL语句
   cursor.execute(sql)
   # 提交到数据库执行
   db.commit()
except:
   # 发生错误时回滚
   db.rollback()

# 关闭数据库连接
db.close()

删除操作

删除操作用于删除数据表中的数据，以下实例演示了删除数据表 EMPLOYEE 中 AGE 大于 20 的所有数据：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:Jerry Shi
import pymysql

# 打开数据库连接
db = pymysql.connect("192.168.1.3","root","123456","TESTDB" )

# 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor
cursor = db.cursor()

# SQL 删除语句
sql = "DELETE FROM EMPLOYEE WHERE AGE > ‘%d‘" % (20)
try:
   # 执行SQL语句
   cursor.execute(sql)
   # 提交修改
   db.commit()
except:
   # 发生错误时回滚
   db.rollback()

# 关闭连接
db.close()

执行事务

事务机制可以确保数据一致性。

事务应该具有4个属性：原子性、一致性、隔离性、持久性。这四个属性通常称为ACID特性。

• 原子性（atomicity）。一个事务是一个不可分割的工作单位，事务中包括的诸操作要么都做，要么都不做。
• 一致性（consistency）。事务必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。一致性与原子性是密切相关的。
• 隔离性（isolation）。一个事务的执行不能被其他事务干扰。即一个事务内部的操作及使用的数据对并发的其他事务是隔离的，并发执行的各个事务之间不能互相干扰。
• 持久性（durability）。持续性也称永久性（permanence），指一个事务一旦提交，它对数据库中数据的改变就应该是永久性的。接下来的其他操作或故障不应该对其有任何影响

Python之MySQL

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