如何使用python程序连接MySQL数据库?


当前回答

你可以用这种方式连接你的python代码到mysql。

import MySQLdb
db = MySQLdb.connect(host="localhost",
                 user="appuser",
                 passwd="",
                 db="onco")

cursor = db.cursor()

其他回答

如果你不需要MySQLdb,但愿意接受任何库,我非常非常推荐MySQL连接器/Python从MySQL: http://dev.mysql.com/downloads/connector/python/。

它是一个包(大约110k),纯Python,所以它与系统无关,安装非常简单。你只需要下载,双击,确认许可协议就可以了。不需要Xcode, MacPorts,编译,重新启动…

然后你可以这样联系:

import mysql.connector    
cnx = mysql.connector.connect(user='scott', password='tiger',
                              host='127.0.0.1',
                              database='employees')

try:
   cursor = cnx.cursor()
   cursor.execute("""
      select 3 from your_table
   """)
   result = cursor.fetchall()
   print result
finally:
    cnx.close()

对于Python3.6,我找到了两个驱动程序:pymysql和mysqlclient。我测试了它们之间的性能,得到的结果是:mysqlclient更快。

下面是我的测试过程(需要安装python lib profilehooks来分析时间流逝:

select * from FOO;

立即在mysql终端执行: set中有46410行(0.10秒)

pymysql (2 . 4s):

from profilehooks import profile
import pymysql.cursors
import pymysql
connection = pymysql.connect(host='localhost', user='root', db='foo')
c = connection.cursor()

@profile(immediate=True)
def read_by_pymysql():
    c.execute("select * from FOO;")
    res = c.fetchall()

read_by_pymysql()

下面是pymysql的配置文件:

mysqlclient 0.4s)

from profilehooks import profile
import MySQLdb

connection = MySQLdb.connect(host='localhost', user='root', db='foo')
c = connection.cursor()

@profile(immediate=True)
def read_by_mysqlclient():
    c.execute("select * from FOO;")
    res = c.fetchall()

read_by_mysqlclient()

下面是mysqlclient的配置文件:

因此,mysqlclient似乎比pymysql快得多

SqlAlchemy


SQLAlchemy是Python SQL工具包和对象关系映射器 为应用程序开发人员提供了SQL的全部功能和灵活性。 SQLAlchemy提供了一个完整的著名企业级套件 持久性模式,为高效和高性能而设计 数据库访问,改编成简单的python域语言。

安装

pip install sqlalchemy

原始查询

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, scoped_session

engine = create_engine("mysql://<user_name>:<password>@<host_name>/<db_name>")
session_obj = sessionmaker(bind=engine)
session = scoped_session(session_obj)

# insert into database
session.execute("insert into person values(2, 'random_name')")
session.flush()
session.commit()

蠕虫方式

from sqlalchemy import Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, scoped_session

Base = declarative_base()
engine = create_engine("mysql://<user_name>:<password>@<host_name>/<db_name>")
session_obj = sessionmaker(bind=engine)
session = scoped_session(session_obj)

# Bind the engine to the metadata of the Base class so that the
# declaratives can be accessed through a DBSession instance
Base.metadata.bind = engine

class Person(Base):
    __tablename__ = 'person'
    # Here we define columns for the table person
    # Notice that each column is also a normal Python instance attribute.
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(250), nullable=False)

# insert into database
person_obj = Person(id=12, name="name")
session.add(person_obj)
session.flush()
session.commit()

首先安装驱动程序(Ubuntu)

Sudo apt-get install python-pip sudo pip install -U pip Sudo apt-get install python-dev libmysqlclient-dev sudo apt-get install MySQL-python

MySQL数据库连接代码

import MySQLdb
conn = MySQLdb.connect (host = "localhost",user = "root",passwd = "pass",db = "dbname")
cursor = conn.cursor ()
cursor.execute ("SELECT VERSION()")
row = cursor.fetchone ()
print "server version:", row[0]
cursor.close ()
conn.close ()

尽管你们中的一些人可能会把我的回答标记为重复,并对我抄袭别人的回答感到不安,但我真的想强调Napik先生回答的一个方面。因为我错过了这个,我导致了全国范围内的网站停机(9分钟)。如果有人分享这个信息,我就可以阻止它了!

下面是他的代码:

import mysql.connector    
cnx = mysql.connector.connect(user='scott', password='tiger',
                              host='127.0.0.1',
                              database='employees')
try:
   cursor = cnx.cursor()
   cursor.execute("""select 3 from your_table""")
   result = cursor.fetchall()
   print(result)
finally:
    cnx.close()

这里重要的是Try and Finally子句。这允许始终关闭连接,不管代码的游标/sqlstatement部分发生了什么。大量的活动连接会导致DBLoadNoCPU峰值,并可能导致db服务器崩溃。

我希望这个警告有助于节省服务器和最终的工作!: D