Python3數(shù)據(jù)庫(kù)操作包pymysql的操作方法
以下代碼實(shí)現(xiàn)環(huán)境是mac系統(tǒng),本地配置mysql服務(wù)端和navicat premium客戶端,python環(huán)境是配置了pymysql的anaconda3。
首先,與數(shù)據(jù)庫(kù)建立connection和進(jìn)行操作的原理

(1)通過(guò)navicat premium創(chuàng)建testdataset數(shù)據(jù)庫(kù)和庫(kù)內(nèi)數(shù)據(jù)表test:
CREATE TABLE `test` ( `id` int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(20) DEFAULT NULL, `age` int(10) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

(2)在test數(shù)據(jù)表里添加數(shù)據(jù)項(xiàng)

(3)jupyter notebook里連接數(shù)據(jù)庫(kù),并對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行操作
import pandas as pd
import datetime
import pymysql
#創(chuàng)建連接
conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root',
passwd='******', db='testdataset', charset='utf8')#passwd是本地mysql服務(wù)器密碼
conn
#Output:<pymysql.connections.Connection at 0x11443e588>
#創(chuàng)建游標(biāo)
cursor = conn.cursor()
cursor
#Output:<pymysql.cursors.Cursor at 0x11443e2e8>
#執(zhí)行SQL,并返回受影響行數(shù)
effect_row = cursor.execute("select * from test")
effect_row
#Output:4
#獲取剩余結(jié)果的第一行數(shù)據(jù)
r1=cursor.fetchone()
r1
#Output:(1, '李明', 18)
name='王天'
age=17
sql="select name,age from test where name='%s' and age='%s'" % (name,age)
row_count=cursor.execute(sql)
row_1 = cursor.fetchone()
print(row_count,row_1)
#Output:1 ('王天', 17)
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()
總結(jié)
以上所述是小編給大家介紹的Python3數(shù)據(jù)庫(kù)操作包pymysql的操作方法,希望對(duì)大家有所幫助,如果大家有任何疑問(wèn)請(qǐng)給我留言,小編會(huì)及時(shí)回復(fù)大家的。在此也非常感謝大家對(duì)腳本之家網(wǎng)站的支持!
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