Python連接MySQL數據庫

       儘管很多 NoSQL 數據庫近幾年大放異彩，但是像 MySQL 這樣的關係型數據庫依然是互聯網的主流數據庫之一，每個學 Python 的都有必要學好一門數據庫，不管你是做數據分析，還是網絡爬蟲，Web 開發、亦或是機器學習，你都離不開要和數據庫打交道，而 MySQL 又是最流行的一種數據庫，這篇文章介紹 Python 操作 MySQL 的幾種方式。

一、通過pymysql進行連接

        數據庫的訪問無非是"建立數據庫連接–>>執行操作–>>關閉連接"這樣的過程，用pymysql也是如此。

1、建立連接

import pymsql
conn = pymysql.connect(host="47.92.118.81",port=3306,user="tblauopr",passwd="tblauopr",db="tableau",charset="utf8")

其中： host是主機名或者IP地址；port是端口號，一般爲3306，user爲用戶名，passwd爲連接密碼， db爲該連接下的數據庫，charset爲字符編碼。 這些字段都可以在MySQL的連接信息中找到，如下圖：

2、對數據庫進行操作

2.1、數據查詢語言DQL

       數據查詢語言DQL基本結構是由SELECT子句，FROM子句，WHERE子句組成的查詢塊，只需先通過 cur = conn.cursor() 獲取操作遊標，再通過 .execute() 來執行需要完成的SQL語句即可。

# 獲取操作遊標
cur = conn.cursor()
sql = "select * from tbl_orders limit 10"
#執行語句
cur.execute(sql)
# 通過fetchall獲取數據
data = cur.fetchall()
# 關閉遊標
cur.close()
# 關閉連接
conn.close()

注意：（1）、執行sql語句後需通過.fetchall()返回，且返回的是 元組 形式的數據（如下圖），而不是數據框；
            (2)、對數據庫操作完畢之後需關閉遊標與鏈接。

2.2、數據操縱語言DML與數據定義語言DDL

數據操縱語言DML主要有三種形式：
（1) 插入：INSERT、（2) 更新：UPDATE、（3) 刪除：DELETE
數據定義語言DDL用來創建數據庫中的各種對象：表、視圖、索引、同義詞、聚簇等如：CREATE TABLE/VIEW/INDEX/SYN/CLUSTER
       進行此類操作時，步驟與DQL相同，但是多了一個 提交 的步驟： .commit() ，只有在提交之後才能被執行。

cur = conn.cursor()
sql = " create table test select * from tbl_orders "
cur.execute(sql)
# 提交
conn.commit()
cur.close()
conn.close()

二、通過sqlalchemy連接數據庫

1、連接數據庫

from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('mysql+pymysql://tblauopr:[email protected]:3306/tableau?charset=utf8')

       通過create_engine創建一個mysql連接器，其格式爲：mysql+pymysql://用戶名：數據庫密碼@IP地址：端口號/數據庫名稱？charset=編碼

2、對數據庫進行操作

       創建好mysql連接器後，就可以利用pandas中的函數對數據庫進行操作了，注意添加參數 con = engine

• pd.read_sql_query

import pandas as pd
## 使用read_sql_query查看數據庫中的數據表數目
formlist = pd.read_sql_query('show tables', con = engine)

## 取數操作,返回一個數據框
get_data_sql = "select * from tbl_orders"
data = pd.read_sql_query(get_data_sql, con = engine)

• pd.read_sql_table

##使用read_sql_table讀取訂單詳情表,通過表名返回整個表
usarrest = pd.read_sql_table('tbl_orders', con = engine)

• pd.read_sql

#通過表名返回整個表
data = pd.read_sql('tbl_orders',con = engine)
#數據框取數
data = pd.read_sql('select * from tbl_orders', con = engine)
#查看數據庫中的數據表數目
formlist = pd.read_sql('show tables', con = engine)