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Python遠程控制MySQL的完整指南

 更新時間:2025年06月08日 11:10:34   作者:霖檬ing  
MySQL是最流行的關系型數據庫之一,Python通過多種方式可以與MySQL進行交互,下面小編就為大家詳細介紹一下Python操作MySQL的常用方法和最佳實踐

1. 準備工作

在開始之前,你需要:

  • 安裝MySQL服務器
  • 安裝Python的MySQL連接庫

推薦使用mysql-connector-python或PyMySQL庫:

pip install mysql-connector-python 
# 或 
pip install pymysql 

2. 連接MySQL數據庫

使用mysql-connector

import mysql.connector 
 
# 創(chuàng)建連接 
conn = mysql.connector.connect(
 host="localhost",
 user="your_username",
 password="your_password",
 database="your_database" 
) 
 
# 創(chuàng)建游標 
cursor = conn.cursor() 
 
# 執(zhí)行SQL查詢 
cursor.execute("SELECT * FROM your_table") 
 
# 獲取結果 
results = cursor.fetchall() 
for row in results: 
print(row) 
 
# 關閉連接 
cursor.close() 
conn.close() 

使用PyMySQL

import pymysql 
 
# 創(chuàng)建連接 
conn = pymysql.connect(
 host='localhost',
 user='your_username',
 password='your_password',
 db='your_database',
 charset='utf8mb4',
 cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor 
) 
 
# 使用上下文管理器自動管理連接 
with conn:
     with conn.cursor() as cursor:
         # 執(zhí)行SQL查詢
         sql = "SELECT * FROM your_table"
         cursor.execute(sql)
 
         # 獲取結果
         results = cursor.fetchall()
         for row in results:
             print(row) 

3. 基本CRUD操作

創(chuàng)建表

cursor.execute(""" 
CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
     id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
     name VARCHAR(255) NOT NULL,
     email VARCHAR(255) NOT NULL UNIQUE,
     created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
 ) 
""") 

插入數據

# 單條插入 
sql = "INSERT INTO users (name, email) VALUES (%s, %s)" 
val = ("John Doe", "john@example.com") 
cursor.execute(sql, val) 
 
# 多條插入 
sql = "INSERT INTO users (name, email) VALUES (%s, %s)" 
val = [
     ("Jane Smith", "jane@example.com"),
     ("Bob Johnson", "bob@example.com") 
] 
cursor.executemany(sql, val) 
 
# 提交事務 
conn.commit() 

查詢數據

# 查詢所有記錄 
cursor.execute("SELECT * FROM users") 
rows = cursor.fetchall() 
 
# 查詢單條記錄 
cursor.execute("SELECT * FROM users WHERE id = %s", (1,)) 
row = cursor.fetchone() 
 
# 帶條件的查詢 
cursor.execute("SELECT name, email FROM users WHERE name LIKE %s", ("%John%",)) 
rows = cursor.fetchall() 

更新數據

sql = "UPDATE users SET name = %s WHERE id = %s" 
val = ("John Smith", 1) 
cursor.execute(sql, val) 
conn.commit() 

刪除數據

sql = "DELETE FROM users WHERE id = %s" 
val = (1,) 
cursor.execute(sql, val) 
conn.commit() 

4. 高級操作

事務處理

try:
 # 開始事務
 conn.start_transaction()
 
 # 執(zhí)行多個SQL操作
 cursor.execute(sql1, val1)
 cursor.execute(sql2, val2)
 
 # 提交事務 conn.commit() 
except Exception as e:
 # 發(fā)生錯誤時回滾
 conn.rollback()
 print(f"Transaction failed: {e}") 

使用ORM框架 - SQLAlchemy

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String 
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base 
from sqlalchemy.orm import sessionmaker 
 
# 創(chuàng)建引擎 
engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@localhost/dbname') 
 
# 聲明基類 
Base = declarative_base() 
 
# 定義模型 
class User(Base):
 __tablename__ = 'users' 
 
 id = Column(Integer, primary_key=True)
 name = Column(String(255))
 email = Column(String(255), unique=True) 
 
# 創(chuàng)建表 
Base.metadata.create_all(engine) 
 
# 創(chuàng)建會話 
Session = sessionmaker(bind=engine) 
session = Session() 
 
# 添加新用戶 
new_user = User(name='Alice', email='alice@example.com') 
session.add(new_user) 
session.commit() 
 
# 查詢用戶 
users = session.query(User).filter_by(name='Alice').all() 
for user in users:
 print(user.name, user.email) 

5. 最佳實踐

‌使用參數化查詢‌:防止SQL注入攻擊

使用上下文管理器‌:確保連接和游標正確關閉

‌處理異常‌:捕獲并處理數據庫操作中的異常

‌連接池‌:在高并發(fā)應用中使用連接池

‌索引優(yōu)化‌:為常用查詢字段添加索引

6. 常見錯誤處理

try:
 conn = mysql.connector.connect(**config)
 cursor = conn.cursor()
 cursor.execute("SELECT * FROM non_existent_table") 
except mysql.connector.Error as err:
 print(f"Error: {err}") 
finally: if 'conn' in locals() and conn.is_connected():
 cursor.close()
 conn.close()

連接池

1.連接池的作用

數據庫連接池是一種預先創(chuàng)建并管理數據庫連接的技術,主要解決頻繁創(chuàng)建/銷毀連接的性能損耗問題。其核心思想是連接復用,應用程序從池中獲取連接,使用后歸還而非直接關閉。

2.優(yōu)勢與劣勢

優(yōu)勢:

性能提升:減少連接創(chuàng)建/銷毀的TCP三次握手和認證開銷,降低延遲

資源控制:通過max_connections限制最大連接數,防止數據庫過載

響應加速:初始化時預建連接,業(yè)務請求可直接使用

泄漏防護:超時回收機制避免連接長期占用

劣勢:

需要合理配置參數(如最大/最小連接數)

連接狀態(tài)維護增加復雜度

不適用于超短生命周期應用

3.部署與使用

1. 常用庫及安裝

# SQLAlchemy(支持多種數據庫)
pip install sqlalchemy
 
# DBUtils(通用連接池)
pip install dbutils
 
# Psycopg2(PostgreSQL專用)
pip install psycopg2-binary

2. 基礎使用示例

SQLAlchemy連接池配置:

from sqlalchemy import create_engine
 
# 帶連接池的配置(連接池大小5-10)
engine = create_engine(
    "mysql+pymysql://user:pass@host/db",
    pool_size=5,
    max_overflow=5,
    pool_recycle=3600
)

DBUtils連接池示例:

from dbutils.pooled_db import PooledDB
import pymysql
 
pool = PooledDB(
    creator=pymysql,
    maxconnections=10,
    host='localhost',
    user='root',
    database='test'
)
conn = pool.connection()  # 獲取連接

3. 生產環(huán)境建議

根據QPS設置pool_size(建議=平均并發(fā)量×1.2)

啟用pool_pre_ping自動檢測失效連接

使用with語句確保連接歸還

監(jiān)控連接池使用率(如SQLAlchemy的pool.status())

4.性能優(yōu)化技巧

不同業(yè)務使用獨立連接池隔離資源

動態(tài)調整連接數(如SQLAlchemy的pool_events)

配合連接池使用ORM的Session緩存機制

事務管理 

事務核心概念

‌ACID特性‌

  • ‌原子性(Atomicity)‌:事務是不可分割的工作單元
  • ‌一致性(Consistency)‌:事務前后數據庫狀態(tài)保持一致
  • 隔離性(Isolation)‌:并發(fā)事務互不干擾
  • ‌持久性(Durability)‌:事務提交后結果永久生效

‌隔離級別‌

  • READ_UNCOMMITTED(可能讀取未提交數據)
  • READ_COMMITTED(避免臟讀)
  • REPEATABLE_READ(避免不可重復讀)
  • SERIALIZABLE(完全串行化)

四大隔離級別對比

隔離級別臟讀不可重復讀幻讀鎖機制特點
READ UNCOMMITTED???無讀鎖,僅寫鎖沖突
READ COMMITTED???讀后立即釋放共享鎖
REPEATABLE READ???*持有讀鎖至事務結束
SERIALIZABLE???范圍鎖防止幻讀

*注:MySQL的InnoDB通過MVCC機制在REPEATABLE READ下可避免幻讀

典型問題場景

‌臟讀‌:事務A讀取事務B未提交的修改,B回滾導致A獲得無效數據

‌不可重復讀‌:事務A兩次讀取同記錄,因事務B提交修改導致結果不一致

幻讀‌:事務A按條件查詢,事務B新增符合條件記錄導致A兩次結果集不同

選型建議

實時分析系統(tǒng)‌:READ UNCOMMITTED(容忍臟讀換取性能)

‌支付系統(tǒng)‌:REPEATABLE READ(保證金額一致性)

‌票務系統(tǒng)‌:SERIALIZABLE(杜絕超賣風險)

‌常規(guī)OLTP‌:READ COMMITTED(平衡性能與一致性)

Python配置示例

# PostgreSQL設置隔離級別 
import psycopg2 
conn = psycopg2.connect(dsn) 
conn.set_isolation_level(
 psycopg2.extensions.ISOLATION_LEVEL_REPEATABLE_READ ) 

不同數據庫對隔離級別的實現(xiàn)存在差異,如Oracle默認READ COMMITTED而MySQL默認REPEATABLE READ38,實際開發(fā)需結合具體數據庫特性調整

到此這篇關于Python遠程控制MySQL的完整指南的文章就介紹到這了,更多相關Python遠程控制MySQL內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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