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python學習之pymysql和sqlalchemy

發布時間:2020-03-03 10:29:12 來源:網絡 閱讀:1802 作者:霍金181 欄目:編程語言

PyMySQL 是在 Python3.x 版本中用于連接 MySQL 服務器的一個庫,
Python2中則使用MySQLdb。
python學習之pymysql和sqlalchemy
python學習之pymysql和sqlalchemy
數據庫查詢操作
python學習之pymysql和sqlalchemy

01_python數據庫編程基本操作.py

import pymysql

#1). 創建數據庫連接, autocommit是否自動提交修改到數據庫中.
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='westos',
                db='Blog', port=3306, autocommit=True, charset='utf8')
#2). 創建游標(用來執行sql語句的)
cur = conn.cursor()

#3). 執行sql語句
insert_sql = 'insert into users(username) values ("user6");'
cur.execute(insert_sql)

print("插入數據成功.......")
#4). 關閉游標
cur.close()
#5).關閉連接
conn.close()

02_python數據庫編程基本操作.py

class Connection(object):
  def __enter__(self):
        Context manager that returns a Cursor
        warnings.warn(
            "Context manager API of Connection object is deprecated; Use conn.begin()",
            DeprecationWarning)
        return self.cursor()

    def __exit__(self, exc, value, traceback):
        On successful exit, commit. On exception, rollback(回滾)
        if exc:
            self.rollback()
        else:
            self.commit()
import pymysql

#使用with語句是, pymysql.connect返回的是數據庫游標。(具體的內容查看源代碼)
with pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='westos',
                db='Blog', port=3306, autocommit=True, charset='utf8') as cur:
    #3). 執行sql語句(增刪改)
    insert_sql = 'insert into users(username) values ("user7");'
    cur.execute(insert_sql)
    print("插入數據成功.......")

03_數據庫批量操作.py

import pymysql

users = [('redhat' + str(i), 'passwd'+str(i)) for i in range(100)]
#users = [('redhat1', 'passwd1'), ('redhat2', 'passwd2'), .......]

#使用with語句是, pymysql.connect返回的是數據庫游標。(具體的內容查看源代碼)
with pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='westos',
                db='Blog', port=3306, autocommit=True, charset='utf8') as cur:
    #3). 執行sql語句(增刪改)
    insert_sql = 'insert into users(username, password) values (%s, %s);'
    #execute: 執行一條sql語句。
    #executemany: 執行多條sql語句。
    #'insert into users(username, password) values (%s, %s);' %users[0]
    #'insert into users(username, password) values (%s, %s);' %('redhat1', 'passwd1')
    #'insert into users(username, password) values (%s, %s);' %users[1]
    #'insert into users(username, password) values (%s, %s);' %users[2]
    cur.executemany(insert_sql, users)
    print("插入數據成功.......")

04_python查詢數據庫信息.py

import pymysql

with pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='westos',
                db='Blog', port=3306, autocommit=True, charset='utf8') as cur:
    #3). 執行sql語句(增刪改)
    query_sql = 'select * from users where username like "user%";'
    #Number of affected rows
    result = cur.execute(query_sql)
    print("符合條件的記錄數: ", result)

    #print(cur.fetchone())
    #print(cur.fetchmany(2))
    users_info = cur.fetchall()

#以表格方式美觀的打印。
from  prettytable import  PrettyTable
pt = PrettyTable(field_names=['編號', '用戶名', '密碼'])
for user in users_info:
    pt.add_row(user)
print(pt)

05_sqlite數據庫.py

1. 什么是sqlite數據庫?
SQLite是內嵌在Python中的輕量級、基于磁盤文件袋額數據庫管理系統(就是一個文件),
不需要安裝和配置服務,支持使用SQL語句來訪問數據庫。該數據庫使用C語言開發,支持大多數SQL91標準,
支持原子的、一致的、獨立的和持久的事務,不支持外鍵限制;通過數據庫級的獨占性和共享性鎖定來實現獨立事務,
當多個線程同時訪問同一個數據庫并試圖寫入數據時,每一時刻只有一個線程可以寫入數據。
2. sqlite數據庫的特性:
  SQLite支持最大140TB大小的單個數據庫,每個數據庫完全存儲在單個磁盤文件中,
以B+樹數據結構的形式存儲,一個數據庫就是一個文件,通過直接復制數據庫文件就可以實現數據庫的備份。
如果需要使用可視化管理工具,可以下載并使用SQLiteManager、SQLite Database Browser 或其他類似工具。
import sqlite3
#1). 創建連接
conn = sqlite3.connect(database='users.sqlite')

#2). 創建游標
cur = conn.cursor()

#3). 操作
#if not exists如果數據庫標不存在時創建表,否則不做操作。
create_sql = 'create table if not exists userinfo1 (id int auto_increment primary key , name varchar(10) unique, passwd varchar(10) default "123");'
cur.execute(create_sql)
insert_sql = 'insert into userinfo1(name) values("user2");'
cur.execute(insert_sql)
#數據操作(增刪改)一定需要提交。
conn.commit()
select_sql = 'select * from userinfo1'
cur.execute(select_sql)
print("查詢結果: ", cur.fetchall())

cur.close()
conn.close()

什么是ORM?
ORM,即Object-Relational Mapping(對象關系映射),它的作用是在關系型數據庫
業務實體對象之間作一個映射,這樣,我們在具體的操作業務對象的時候,就不需要再
去和復雜的SQL語句打交道,只需簡單的操作對象的屬性和方法。
python學習之pymysql和sqlalchemy
安裝sqlalchemy

  1. 需要一臺有安裝mysql數據庫的機器
  2. 安裝模塊: pip3 install sqlalchemy
  3. 查看版本信息python學習之pymysql和sqlalchemy
    連接數據庫
    在sqlalchemy中,session用于創建程序與數據庫之間的會話。所有對象的載
    入和保存都需要通過session對象。
    python學習之pymysql和sqlalchemy
    創建映射(創建表)
    一個映射對應著一個Python類,用來表示一個表的結構。
    python學習之pymysql和sqlalchemy
    添加單條數據
    python學習之pymysql和sqlalchemy
    添加多條數據
    python學習之pymysql和sqlalchemy
    查找數據
    在sqlalchemy模塊中,查找數據給提供了query()的方法
    python學習之pymysql和sqlalchemy
    刪除數據
    python學習之pymysql和sqlalchemy

06_對象關系映射.py

import sqlalchemy
from sqlalchemy import Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
import pymysql
pymysql.install_as_MySQLdb()

#object(oop) ---> mysql(SQL)
#1). 創建數據庫引擎(連接數據庫的過程)
#echo=True顯示翻譯好的SQL語句。
from sqlalchemy.orm import Session, sessionmaker

engine = sqlalchemy.create_engine("mysql://root:westos@localhost/Blog",
                         encoding='utf8', echo=True)

#2). 建立緩存
session = sessionmaker(bind=engine)()

#3). 創建數據庫對象需要繼承的基類
Base = declarative_base()

#4). 創建類, 一個類就是一個數據庫表
class Student(Base):
    # 數據庫表的名稱
    __tablename__ = 'student_info'
    #數據庫表的屬性信息
    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    name = Column(String(20))
    sex = Column(String(10))

    #def __repr__(self):
    #return  'Student<%s>' %(self.name)

if __name__ == '__main__':
    # 根據設置的信息創建數據庫表-(創建類:創建數據庫表的過程)
    Base.metadata.create_all(engine)

    #添加數據信息(實例化對象: 添加一條數據/記錄)
    #INSERT INTO student_info (id, name, sex) VALUES (%(id)s, %(name)s, %(sex)s)
    stu1 = Student(id=2, name='westos2', sex='男')
    #stu2 = Student(id=3, name='westos3', sex='男')
    #stu3 = Student(id=4, name='westos4', sex='女')
    session.add_all([stu1, ])
    session.commit()

    #查詢數據信息
    print(session.query(Student).all())

    #根據篩選條件查詢信息
    print(session.query(Student).filter_by(name='westos1').all())
    print(session.query(Student).filter_by(name='westos1').first())
    print(session.query(Student).filter_by(name='westoshdhwhdewd').first())

    #刪除數據
    stu1 = session.query(Student).filter_by(name='westos2').first()

    print("before delete: ", stu1)
    session.delete(stu1)
    session.commit()
    stu1 = session.query(Student).filter_by(name='westos1').first()
    print("after delete: ", stu1)
向AI問一下細節

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