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怎么做才能使mysql和python连接起来
什么是 PyMySQL？
PyMySQL 是在 Python3.x 版本中用于连接 MySQL 服务器的一个库，Python2中则使用mysqldb。
PyMySQL 遵循 Python 数据库 API v2.0 规范，并包含了 pure-Python MySQL 客户端库。
PyMySQL 安装
在使用 PyMySQL 之前，我们需要确保 PyMySQL 已安装。
PyMySQL 下载地址：。
如果还未安装，我们可以使用以下命令安装最新版的 PyMySQL：
$ pip3 install PyMySQL
如果你的系统不支持 pip 命令，可以使用以下方式安装：
1、使用 git 命令下载安装包安装(你也可以手动下载)：
$ git clone cd PyMySQL/$ python3 setup.py install
2、如果需要制定版本号，可以使用 curl 命令来安装：
$ # X.X 为 PyMySQL 的版本号$ curl -L | tar xz$ cd PyMySQL*$ python3 setup.py install
$ # 现在你可以删除 PyMySQL* 目录
注意：请确保您有root权限来安装上述模块。
安装的过程中可能会出现"ImportError: No module named setuptools"的错误提示，意思是你没有安装setuptools，你可以访问?找到各个系统的安装方法。
Linux 系统安装实例：
$ wget python3 ez_setup.py
数据库连接
连接数据库前，请先确认以下事项：
您已经创建了数据库 TESTDB.
在TESTDB数据库中您已经创建了表 EMPLOYEE
EMPLOYEE表字段为 FIRST_NAME, LAST_NAME, AGE, SEX 和 INCOME。
连接数据库TESTDB使用的用户名为 "testuser" ，密码为 "test123",你可以可以自己设定或者直接使用root用户名及其密码，Mysql数据库用户授权请使用Grant命令。
在你的机子上已经安装了 Python MySQLdb 模块。
如果您对sql语句不熟悉，可以访问我们的?SQL基础教程
实例：
以下实例链接 Mysql 的 TESTDB 数据库：
实例(Python 3.0+)
#!/usr/bin/python3
import pymysql
# 打开数据库连接db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
# 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursorcursor = db.cursor()
# 使用 execute() ?方法执行 SQL 查询 cursor.execute("SELECT VERSION()")
# 使用 fetchone() 方法获取单条数据.data = cursor.fetchone()
print ("Database version : %s " % data)
# 关闭数据库连接db.close()
执行以上脚本输出结果如下：
Database version : 5.5.20-log
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：
实例(Python 3.0+)
#!/usr/bin/python3
import pymysql
# 打开数据库连接db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
# 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursorcursor = 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：
实例(Python 3.0+)
#!/usr/bin/python3
import pymysql
# 打开数据库连接db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
# 使用cursor()方法获取操作游标 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()
以上例子也可以写成如下形式：
实例(Python 3.0+)
#!/usr/bin/python3
import pymysql
# 打开数据库连接db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
# 使用cursor()方法获取操作游标 cursor = db.cursor()
# SQL 插入语句sql = "INSERT INTO EMPLOYEE(FIRST_NAME, \
? ? ? LAST_NAME, AGE, SEX, INCOME) \
? ? ? VALUES ('%s', '%s', ?%s, ?'%s', ?%s)" % \ ? ? ? ('Mac', 'Mohan', 20, 'M', 2000)try: ? # 执行sql语句
? cursor.execute(sql)
? # 执行sql语句
? db.commit()except: ? # 发生错误时回滚
? db.rollback()
# 关闭数据库连接db.close()
以下代码使用变量向SQL语句中传递参数:
..................................user_id = "test123"password = "password"con.execute('insert into Login values( %s, ?%s)' % \ ? ? ? ? ? ? (user_id, password))..................................
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：
实例(Python 3.0+)
#!/usr/bin/python3
import pymysql
# 打开数据库连接db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
# 使用cursor()方法获取操作游标 cursor = db.cursor()
# SQL 查询语句sql = "SELECT * FROM EMPLOYEE \
? ? ? WHERE INCOME %s" % (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=%s,sex=%s,income=%s" % \ ? ? ? ? ? ? (fname, lname, age, sex, income ))except: ? print ("Error: unable to fetch data")
# 关闭数据库连接db.close()
以上脚本执行结果如下：
fname=Mac, lname=Mohan, age=20, sex=M, income=2000
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 SEX 为 'M' 的 AGE 字段递增 1：
实例(Python 3.0+)
#!/usr/bin/python3
import pymysql
# 打开数据库连接db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
# 使用cursor()方法获取操作游标 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：
实例(Python 3.0+)
#!/usr/bin/python3
import pymysql
# 打开数据库连接db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
# 使用cursor()方法获取操作游标 cursor = db.cursor()
# SQL 删除语句sql = "DELETE FROM EMPLOYEE WHERE AGE %s" % (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 DB API 2.0 的事务提供了两个方法 commit 或 rollback。
实例
实例(Python 3.0+)
# SQL删除记录语句sql = "DELETE FROM EMPLOYEE WHERE AGE %s" % (20)try: ? # 执行SQL语句
? cursor.execute(sql)
? # 向数据库提交
? db.commit()except: ? # 发生错误时回滚
? db.rollback()
对于支持事务的数据库， 在Python数据库编程中，当游标建立之时，就自动开始了一个隐形的数据库事务。
commit()方法游标的所有更新操作，rollback（）方法回滚当前游标的所有操作。每一个方法都开始了一个新的事务。
错误处理
DB API中定义了一些数据库操作的错误及异常，下表列出了这些错误和异常:
异常
描述
Warning ? ?当有严重警告时触发，例如插入数据是被截断等等。必须是 StandardError 的子类。 ?
Error ? ?警告以外所有其他错误类。必须是 StandardError 的子类。 ?
InterfaceError ? ?当有数据库接口模块本身的错误（而不是数据库的错误）发生时触发。 必须是Error的子类。 ?
DatabaseError ? ?和数据库有关的错误发生时触发。 必须是Error的子类。 ?
DataError ? ?当有数据处理时的错误发生时触发，例如：除零错误，数据超范围等等。 必须是DatabaseError的子类。 ?
OperationalError ? ?指非用户控制的，而是操作数据库时发生的错误。例如：连接意外断开、 数据库名未找到、事务处理失败、内存分配错误等等操作数据库是发生的错误。 必须是DatabaseError的子类。 ?
IntegrityError ? ?完整性相关的错误，例如外键检查失败等。必须是DatabaseError子类。 ?
InternalError ? ?数据库的内部错误，例如游标（cursor）失效了、事务同步失败等等。 必须是DatabaseError子类。 ?
ProgrammingError ? ?程序错误，例如数据表（table）没找到或已存在、SQL语句语法错误、 参数数量错误等等。必须是DatabaseError的子类。 ?
NotSupportedError ? ?不支持错误，指使用了数据库不支持的函数或API等。例如在连接对象上 使用.rollback()函数，然而数据库并不支持事务或者事务已关闭。 必须是DatabaseError的子类。 ?
python第六讲：组合数类型
定义：集合是多个元素的无序组合
特点：集合类型与数学中的集合概念一致，几何元素之间无序、每个元素唯一、不存在相同元素，几何元素不可更待、不能存在可变数据类型。
非可变数据类型：整数、浮点数、复数、字符串类型、元组类型等
表示：{},元素间用，分隔
建立：{} 或者set{}，建立空集合必须使用set{}
举例：
基本操作符：
增强操作符：
实例：
A-B
{123}
B-A
{'3','1','2'}
AB
{'p','y'}
A|B
{'1','p','2','y','3',123}
A^B
{'2',123,'3','1'}
p123y
A
set()
1.包含关系比较：
True
False
2.数据去重
{'p','y',123}
['p','y',123]
定义：序列是具有先后关系的一组元素
特点：序列是一维元素向量，元素类型可以不同，元素可以相同：类似数学元素序列：元素间有序列引导，通过下标访问序列的特定元素
序列是一个基类类型，衍生为：字符串类型、元组类型、列表类型
序号的定义：正向递增序号、反向递减序号，与字符串中相似。
['.io',123,'python']
'oi.321nohtyp'
序列类型的通用函数和方法：
3
'y'
定义：元组类型是序列类型的一种扩展，一旦创建就不能修改
形式：元组使用（）或者tuple（）创建，元素之间用逗号分隔：小括号使不使用都可以。
举例：
('cat','dog','tiger','human')
(4352,'bule',('cat','dog','tiger','human'))
元组类型继承序列类型全部通用操作：操作符、处理函数、处理方法
元组类型创建后不能修改，因此没有特殊操作
('human','tiger',dog','cat')
'tiger'
定义：列表是序列类型的一种扩展，创建后其中的元素可以被随意修改
使用：[]或者list()创建，元素间可以用逗号隔开，列表中各元素类型可不同，无长度限制
['cat','dog','tiger',1024]
['cat','dog','tiger',1024]
列表类型操作函数及其方法：
['cat',1,2,3,4,'tiger',1024]
修改列表：
练习：
序列：元组和列表两种重要类型
应用场景：元组用于元素不改变的场景，更多用于固定搭配场景：列表更加灵活，它是最常用的序列类型
作用：表达一组有序数据并且处理问题；数据保护
元素遍历：
元组类型：
数据保护：不希望数据被程序所改变，转换成元组类型
('cat',1,2,3,4,'tiger',1024)
基本统计值需求：给出一组数并且理解
定义：总个数、求和、平均值、方差、中位数...
总个数：len()
求和：for...in
平均值：求和/总个数
方差：各数据与平均数差的平方的和的平均数
中位数：排序，然后... 奇数找中间一个，偶数中间两个的平均
映射：是一种索引和数据的对应关系，也是键和值的对应关系。
映射类型：由用户数据为定义索引
字典类型：数据的组织与表达的一种新的形态，是映射的体现。
键值对：键是数据索引的扩展，字典是键值对的集合，键值对间无序。
生成：{}和dict()创建，键值对之间用冒号：表示
举例：{键1:值1,键2:值2,...,键n:值n}
在字典变量中，通过键获得值：
字典变量={键1:值1,...,键n:值n}
值=字典变量[键]
字典变量[键]=值
用[]来向字典中增加或者索引键值对
举例：
'北京'
生成空字典：
de={};type(de)
class 'dict'
type(x) 返回变量x的类型
举例：
True
dict_keys(['中国','美国','法国])
dict_values(['北京','华盛顿','巴黎'])
实例：
'北京'
'伊斯兰堡'
('中国','北京')
练习：
1.映射的表达：映射无处不在，键值对也无处不在，统计数据出现的次数，数据是键，次数是值。
字典的主要作用：表达键值对的数据进而操作他们
2.元素遍历：
for k in d:
语句块
定义：jieba库是优秀的第三方中文分词库，需要额外安装
安装方法：（cmd命令下）pip install jieba
作用：利用中文词库确定汉字间的关联概率，字间概率大的组成词组，形成分词效果，用户还可以向其中自定义的添加词组。
分类：精确模式、全模式、搜索引擎模式
精确模式：将词组精确的分开，不存在冗余单词
全模式：将所有可能的词组都扫描出来，有冗余
搜索引擎模式：在精确模式的基础上，将长词再次切分
举例：
['中国','是','一个','伟大','的','国家']
['中国','国是','一个','伟大','的','国家']
['中华','华人','人民','共和','共和国','中华人民共和国','是','伟大','的']
需求：一篇文章中出现的词的频率统计
分类：英文文本，中文文本
举例：
英文：哈姆雷特（hamlet）
中文：三国演义（threekingdoms）
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