作者：sergiojune
个人公众号：日常学python
专注python爬虫，数据可视化，数据分析，python前端技术
工欲善其事，必先利其器。所以第一步，我们先下载第三方库。在这里，我用到的是pymysql库。
下载库：在命令行输入
1pip install pymysql
下载后可检验一下是否成功下载。直接在命令行进入python然后导库即可
1C:\Users\June>python
2Python 3.6.3 |Anaconda, Inc.| (default, Oct 15 2017, 03:27:45) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32
3Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
4>>> import pymysql
5>>>
看到这个画面就说明下载成功了，接下来学习如何操作数据库了！！！
连接数据库
1import pymysql
2# 连接数据库
3db = pymysql.connect(host='127.0.0.1',user='root',passwd='your password',db='news',port=3306,charset='utf8')
以上的参数是必填的
host: 这个是ip地址，因为我这里是本地的，所以填127.0.0.1，也可以填localhost。
user：用户名，如果你也是本地的，就填root好了
passwd：这个是密码，填上你自己设的密码就可以了
db：这个是数据库名，我这里选的是news数据库
port：这个是端口，本地的一般都是3306
charset：这个是编码方式，要和你数据库的编码方式一致，要不会连接失败
连接上了，怎么验证呢？这里我们可以选择查一条数据
1try:
2 db = pymysql.connect(host='127.0.0.1',user='root',passwd='your password',db='news',port=3306,charset='utf8')
3 # 检验数据库是否连接成功
4 cursor = db.cursor()
5 # 这个是执行sql语句，返回的是影响的条数
6 data = cursor.execute('SELECT * FROM `new`')
7 # 得到一条数据
8 one = cursor.fetchone()
9 print(data)
10 print(one)
11except pymysql.Error as e:
12 print(e)
13 print('操作数据库失败')
14finally:
15 # 如果连接成功就要关闭数据库
16 if db:
17 db.close()
代码解读：因为在连接数据库中，有时会发生连接失败等异常，所以这里就进行捕捉异常，这里的异常都是在 pymsql.Error 里面。上面的代码看不懂也没关系，因为我接下来会说，如果运行后有结果证明连接成功。
在用完后，一定要记得关闭数据库连接，防止资源泄露问题。
对数据进行查询
1import pymysql
2try:
3 conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1',user='root',passwd='password',db='news',charset='utf8',port=3306)
4 # 这个是光标，用来操作数据库语句
5 cursor = conn.cursor()
6 # 执行sql语句
7 cursor.execute('SELECT * FROM `new`')
8 print(cursor.fetchone())
9 # 关闭光标
10 cursor.close()
11except pymysql.Error as e:
12 print(e)
13 print('操作数据库失败')
14finally:
15 if conn:
16 conn.close()
代码解读：
cursor():这个是光标，用来执行mysql语句的，用完后也是需要关闭的
excute()：这个是执行语句，执行参数的mysql语句
fetchone()：这个是查看执行语句后的一条数据
fetchall()：这个是查看所有数据
在查询数据后，返回的是一整条数据，有没有可以按字典形式来查询的呢？来试试！
1print(cursor.fetchone()['name'])
2
3Traceback (most recent call last):
4 File "E:/anaconda/python_project/mysql_test/test2.py", line 8, in <module>
5 print(cursor.fetchone()['name'])
6TypeError: tuple indices must be integers or slices, not str
查了之后，编译器想都不想就给了我这个错误，说这是个元组，不能这样操作。
虽然python没有提供，但是我们可以手动转成字典来查询啊
cursor这里有个属性：description。获取的是数据库每个栏位情况，如下：
1print(cursor.description)
2# 下面是结果
3(('id', 3, None, 11, 11, 0, False), ('type', 253, None, 5, 5, 0, False), ('title', 253, None, 50, 50, 0, False), ('content', 253, None, 2000, 2000, 0, False), ('view_count', 3, None, 11, 11, 0, False), ('release_time', 12, None, 19, 19, 0, False), ('author', 253, None, 20, 20, 0, True), ('from', 253, None, 20, 20, 0, True), ('is_valibale', 3, None, 11, 11, 0, False)
所以，我们利用这个属性手动生成字典
1# 将一条数据转成字典方便查找
2new = dict(zip([x[0] for x in cursor.description],[x for x in cursor.fetchone()]))
3print(new)
4# 下面是结果
5{'id': 2, 'type': 'NBA', 'title': '考辛斯跟腱撕裂赛季报销 浓眉詹皇发声祝福', 'content': '他遭遇左脚跟腱撕裂，将缺席赛季剩下的比赛。这无疑对考辛斯和鹈鹕队都是一个重大的打击', 'view_count': 3560, 'release_time': datetime.datetime(2018, 1, 27, 12, 10), 'author': 'xiaoylin', 'from': '腾讯体育', 'is_valibale': 1}
这里利用zip函数和列表生成式来一行代码就生成成功了
用字典来查询，现在就可以了
1print(new['title'])
2# 下面是结果
3考辛斯跟腱撕裂赛季报销 浓眉詹皇发声祝福
但是，上面的只是一条数据的，如果是多条的呢？再按上面的方法就行不通了。这时就需要用到map函数了
1def new2dict(new):
2 return dict(zip([x[0] for x in cursor.description],[x for x in new]))
3news_list = list(map(new2dict,cursor.fetchall()))
4print(news_list)
5# 下面是结果
6[{'id': 2, 'type': 'NBA', 'title': '考辛斯跟腱撕裂赛季报销 浓眉詹皇发声祝福', 'content': '他遭遇左脚跟腱撕裂，将缺席赛季剩下的比赛。这无疑对考辛斯和鹈鹕队都是一个重大的打击', 'view_count': 3560, 'release_time': datetime.datetime(2018, 1, 27, 12, 10), 'author': 'xiaoylin', 'from': '腾讯体育', 'is_valibale': 1}, {'id': 3, 'type': 'NBA', 'title': '火箭挖21分大哈登得背锅 连遭浓眉大帽太尴尬', 'content': '火箭在客场以113-115惜败于鹈鹕，4连胜终结。詹姆斯-哈登出战34分钟16投5中，其中三分球9投只有1中，罚球14罚12中，拿到23分、11助攻、5篮板但也有4次失误，其在场正负值为尴尬的-12分', 'view_count': 7520, 'release_time': datetime.datetime(2018, 1, 27, 12, 5), 'author': 'youngcao', 'from': '腾讯体育','is_valibale': 1}, {'id': 4, 'type': '英超', 'title': '足总杯-曼联4-0英乙球队晋级 桑神首秀造两球', 'content': '2017-18赛季英格兰足总杯第4轮，曼联客场4比0击败英乙球队约维尔，顺利晋级下一轮。桑切斯迎来曼联首秀，并制造了两个入球', 'view_count': 6560, 'release_time': datetime.datetime(2018, 1, 27, 5, 49), 'author': 'ricazhang', 'from': '腾讯体育','is_valibale': 1}, {'id': 5, 'type': '英超', 'title': '这才配红魔7号！桑神首秀大腿级表演 回击嘘声质疑', 'content': '在今天凌晨对阵约维尔的首秀也值得期待。虽然在登场的72分钟时间里没有进球，但送出1次助攻且有有6次威胁传球的数据还是十分亮眼', 'view_count': 2760, 'release_time': datetime.datetime(2018, 1, 27, 6, 13), 'author': 'yaxinhao', 'from': '腾讯体育', 'is_valibale': 1}]
这里很巧妙的利用了map函数，因为多条数据就可以进行迭代了，需要操作每条数据，这样就可以想到map函数
接下来我们再用面向对象的方法来用python进行查询数据库
1import pymysql
2class MysqlSearch(object):
3 def get_conn(self):
4 '''连接mysql数据库'''
5 try:
6 self.conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1',user='root',passwd='your password',port=3306,charset='utf8',db='news')
7 except pymysql.Error as e:
8 print(e)
9 print('连接数据库失败')
10
11 def close_conn(self):
12 '''关闭数据库'''
13 try:
14 if self.conn:
15 self.conn.close()
16 except pymysql.Error as e:
17 print(e)
18 print('关闭数据库失败')
19
20 def get_one(self):
21 '''查询一条数据'''
22 try:
23 # 这个是连接数据库
24 self.get_conn()
25 # 查询语句
26 sql = 'SELECT * FROM `new` WHERE `type`=%s'
27 # 这个光标用来执行sql语句
28 cursor = self.conn.cursor()
29 cursor.execute(sql,('英超',))
30 new = cursor.fetchone()
31 # 返回一个字典，让用户可以按数据类型来获取数据
32 new_dict = dict(zip([x[0] for x in cursor.description],new))
33 # 关闭cursor
34 cursor.close()
35 self.close_conn()
36 return new_dict
37 except AttributeError as e:
38 print(e)
39 return None
40 def get_all(self):
41 '''获取所有结果'''
42 sql = 'SELECT * FROM `new` '
43 self.get_conn()
44 try:
45 cursor = self.conn.cursor()
46 cursor.execute(sql)
47 news = cursor.fetchall()
48 # 将数据转为字典，让用户根据键来查数据
49 news_list =list(map(lambda x:dict(zip([x[0] for x in cursor.description],[d for d in x])),news))
50 # 这样也行,连续用两个列表生成式
51 news_list = [dict(zip([x[0] for x in cursor.description],row)) for row in news]
52 cursor.close()
53 self.close_conn()
54 return news_list
55 except AttributeError as e:
56 print(e)
57 return None
58
59def main():
60 # 获取一条数据
61 news = MysqlSearch()
62 new = news.get_one()
63 if new:
64 print(new)
65 else:
66 print('操作失败')
67
68 # 获取多条数据
69 news = MysqlSearch()
70 rest = news.get_all()
71 if rest:
72 print(rest)
73 print(rest[7]['type'],rest[7]['title'])
74 print('类型：{0},标题：{1}'.format(rest[12]['type'],rest[12]['title']))
75 for row in rest:
76 print(row)
77 else:
78 print('没有获取到数据')
79
80if __name__ == '__main__':
81 main()
这样就可以通过实例的方法来进行查询数据库了
我们还可以根据页数来进行查询指定的数据数
1 def get_more(self,page,page_size):
2 '''查多少页的多少条数据'''
3 offset = (page-1)*page_size
4 sql = 'SELECT * FROM `new` LIMIT %s,%s'
5 try:
6 self.get_conn()
7 cursor = self.conn.cursor()
8 cursor.execute(sql,(offset,page_size,))
9 news = [dict(zip([x[0] for x in cursor.description],new)) for new in cursor.fetchall()]
10 cursor.close()
11 self.close_conn()
12 return news
13 except AttributeError as e:
14 print(e)
15 return None
16
17def main():
18 #获取某页的数据
19 news = MysqlSearch()
20 new = news.get_more(3,5)
21 if new:
22 for row in new:
23 print(row)
24 else:
25 print('获取数据失败')
26
27if __name__ == '__main__':
28 main()
利用的是mysql的limit关键字，还有其他的，比如进行排序分组的感兴趣的可以自己尝试下
增加数据到数据库
1 def add_one(self):
2 sql = 'INSERT INTO `new`(`title`,`content`,`type`,`view_count`,`release_time`) VALUE(%s,%s,%s,%s,%s)'
3 try:
4 self.get_conn()
5 cursor = self.conn.cursor()
6 cursor.execute(sql, ('title', 'content', 'type', '1111', '2018-02-01'))
7 cursor.execute(sql, ('标题', '内容', '类型', '0000', '2018-02-01'))
8 # 一定需要提交事务，要不不会显示，只会占位在数据库
9 self.conn.commit()
10 return 1
11 except AttributeError as e:
12 print('Error:', e)
13 return 0
14 except TypeError as e:
15 print('Error:', e)
16 # 发生错误还提交就是把执行正确的语句提交上去
17 # self.conn.commit()
18 # 下面这个方法是发生异常就全部不能提交,但语句执行成功的就会占位
19 self.conn.rollback()
20 return 0
21 finally:
22 cursor.close()
23 self.close_conn()
24
25 def main():
26 news = OperateSQL()
27 if news.add_one():
28 print('增加数据成功')
29 else:
30 print('发生异常，请检查！！！')
31
32 if __name__ == '__main__':
33 main()
因为是增加数据，所以需要提交事务，这就需要用到conn .commit()来进行提交，在增加数据后，如果不提交，数据库就不会显示。
还有修改数据和删除数据就不贴出来了，只是把上面的sql变量的语句改成修改或者删除的语句就可以了，如果你还不会，建议练习下
END
代码我放在github了，网站为https://github.com/SergioJune/gongzhonghao_code，有兴趣的可以去看看，如果可以的话希望给个star哈！
这篇文章只适合入门的，如果需要学习更多的话可以去查看pymysql的文档http://pymysql.readthedocs.io/en/latest/ 。
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