python数据库sql

发布时间: 2022-04-26 05:21:21

⑴ 如何用python写sql

python可以利用pymysql模块操作数据库。

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：https://github.com/PyMySQL/PyMySQL。

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 https://github.com/PyMySQL/PyMySQL$ 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 https://github.com/PyMySQL/PyMySQL/tarball/pymysql-X.X | 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 mole named setuptools"的错误提示，意思是你没有安装setuptools，你可以访问https://pypi.python.org/pypi/setuptools找到各个系统的安装方法。

Linux 系统安装实例：

$ wget https://bootstrap.pypa.io/ez_setup.py$ 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（rability）。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。

⑵ python中连接数据库成功后怎样将SQL查询语句结果取回作数据分析

一般是cursor.fetchall() 或者cursor.fetchone()
看你是一次性取所有查询结果还是一条一条取

⑶ 新手该学SQL还是Python

建议如下：

对于一个没有编程基础的新手小白，建议先学习基本的 SQL 语言操作，再深入学习 Python 语言，因为在学习 Python 语言的过程中可以将 SQL 语言运用其中，学习效果会好很多。

当然，也没有绝对的学习顺序，SQL 和 Python 都是从业者必须要掌握的知识，牢牢掌握一门编程语言及其学习方法，是日后在所有领域深造的根基。

SQL：

结构化查询语言（Structured Query Language）简称SQL，是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。

结构化查询语言是高级的非过程化编程语言，允许用户在高层数据结构上工作。它不要求用户指定对数据的存放方法，也不需要用户了解具体的数据存放方式，所以具有完全不同底层结构的不同数据库系统, 可以使用相同的结构化查询语言作为数据输入与管理的接口。

以上内容参考网络-SQL

⑷ sql和python哪个难学

综述：python。

实际上两者的难度是相似的。相对而言SQL可能相对容易一些。毕竟，SQL不需要很多命令，并且更容易编写。要学习结构化查询语言，您必须首先学习数据库的基础知识，然后再学习SQL动词的用法。

简介：

Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum于1990 年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。

Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

⑸ sql和python有什么区别

一、性质不同

1、sql：是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言。

2、python：Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum于1990 年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。

二、作用不同

1、sql：用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。

2、python：Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。

三、特点不同

1、sql：不要求用户指定对数据的存放方法，也不需要用户了解具体的数据存放方式，所以具有完全不同底层结构的不同数据库系统, 可以使用相同的结构化查询语言作为数据输入与管理的接口。

2、python：Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

⑹ python常用的数据库有哪些

主流的关系型数据库：

1. MySQL：目前使用最广泛的开源、多平台的关系型数据库，支持事务、符合ACID、支持多数SQL规范。

2. SQL Server：支持事务、符合ACID、支持多数SQL规范，属于商业软件，需要注意版权和licence授权费用。

3. Oracle：支持事务，符合关系型数据库原理，符合ACID，支持多数SQL规范，功能最强大、最复杂、市场占比最高的商业数据库。

4. Postgresql：开源、多平台、关系型数据库，功能最强大的开源数据库，需要Python环境，基于postgresql的time
scaleDB，是目前比较火的时序数据库之一。

非关系型数据库

Redis：开源、Linux平台、key-value键值型nosql数据库，简单稳定，非常主流的、全数据in-momory，定位于快的键值型nosql数据库。

Memcaced：一个开源的、高性能的、具有分布式内存对象的缓存系统，通过它可以减轻数据库负载，加速动态的web应用。

面向文档数据库以文档的形式存储，每个文档是一系列数据项的集合，每个数据项有名称与对应的值，主要产品有：

MongoDB：开源、多平台、文档型nosql数据库，最像关系型数据库，定位于灵活的nosql数据库。适用于网站后台数据库、小文件系统、日志分析系统。

⑺ Python和SQL有没有什么共同点

没有共同点，但有共通点，它俩是有交集的。
在Python语言系统中，不但集成有标准数据库模块，而且有大量的第三方库与多个数据库可进行交互，所以在利用Python进行数据库相关操作时，使用的也是SQL（结构化查询语言），当然不同的模块之间对执行的SQL语句可能有细微差别。
例如：
Python自带的sqlite3模块，执行SQL语句可用：cursor.execute(sql)

⑻ SQL和Python 哪个更容易自学

SQL更容易自学。

结构化查询语言简称SQL。结构化查询语言是高级的非过程化编程语言，允许用户在高层数据结构上工作。它不要求用户指定对数据的存放方法，也不需要用户了解具体的数据存放方式。

所以具有完全不同底层结构的不同数据库系统, 可以使用相同的结构化查询语言作为数据输入与管理的接口。结构化查询语言语句可以嵌套，这使它具有极大的灵活性和强大的功能。

功能：

1、SQL数据定义功能：能够定义数据库的三级模式结构，即外模式、全局模式和内模式结构。在SQL中，外模式又叫做视图，全局模式简称模式，内模式由系统根据数据库模式自动实现，一般无需用户过问。

2、SQL数据操纵功能：包括对基本表和视图的数据插入、删除和修改，特别是具有很强的数据查询功能。

3、SQL的数据控制功能：主要是对用户的访问权限加以控制，以保证系统的安全性。

以上内容参考网络—sql

⑼ 如何使用python连接mysql数据库

在 Python 语言环境下我们这样连接数据库。

In [1]: from mysql import connector

In [2]: cnx = connector.connect(host="172.16.192.100",port=3306,user="appuser",password="xxxxxx")

但是连接数据库的背后发生了什么呢？

答案

当我们通过驱动程序（mysql-connector-python,pymysql）连接 MySQL 服务端的时候，就是把连接参数传递给驱动程序，驱动程序再根据参数会发起到 MySQL 服务端的 TCP 连接。当 TCP 连接建立之后驱动程序与服务端之间会按特定的格式和次序交换数据包，数据包的格式和发送次序由MySQL 协议规定。MySQL 协议：https://dev.mysql.com/doc/internals/en/client-server-protocol.html整个连接的过程中 MySQL 服务端与驱动程序之间，按如下的次序发送了这些包。

MySQL 服务端向客户端发送一个握手包，包里记录了 MySQL-Server 的版本，默认的授权插件，密码盐值（auth-data）。

2. MySQL 客户端发出 ssl 连接请求包（如果有必要的话）。

3. MySQL 客户端发出握手包的响应包，这个包时记录了用户名，密码加密后的串，客户端属性，等等其它信息。

4. MySQL 服务端发出响应包，这个包里记录了登录是否成功，如果没有成功也会给出错误信息。

⑽ python如何访问数据库

1.背景：

python提供了很多数据库接口，常用的数据库有 MS SQL Server /mysql /oracle 等。

打开链接 https://wiki.python.org/moin/DatabaseInterfaces

是python 关于数据库接口的一个总结，可以看到python支持的访问的数据库系统。

2.模块：

python 主要是通过模块和数据库连接的。

2.1 安装模块：

如果使用anconda，本身就会集合很多模块，不需要手动安装。如果用pycharm就要手动安装模块。

安装模块流程：

下载模块扩展包放到路径下——>cmd找到相应路径——> pip install +扩展包名字

下面列举一些常用连接数据库的模块：pymssql / sqlite3/ PyMySQL/pyodbc/odbc/adodbapi

不同模块连接的数据库不同，支持的版本系统有的也不一样。但是大体用法都是相近的，因为有DB-API

python数据库sql

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