Python 操作 pymysql 批量增、删、改、查

太过爱你忘了你带给我的痛 2022-08-23 03:49 275阅读 0赞

github：[https://github.com/PyMySQL/PyMySQL][https_github.com_PyMySQL_PyMySQL]

Python3 MySQL 数据库连接 - PyMySQL 驱动：[Python3 MySQL 数据库连接 – PyMySQL 驱动 | 菜鸟教程][Python3 MySQL _ _ PyMySQL _ _]

pymysql 是线程安全的（ 搜索 thread，可以看到 thread\_safe=1，同时函数 thread\_safe() 返回 True ）：[https://github.com/PyMySQL/PyMySQL/blob/main/pymysql/\_\_init\_\_.py][https_github.com_PyMySQL_PyMySQL_blob_main_pymysql_init_.py]

## Mysql  如果数据存在则更新，不存在则插入 ##

：[Mysql:如果数据存在则更新，不存在则插入\_飞蛾逐月-CSDN博客\_mysql 存在更新不存在写入][Mysql_-CSDN_mysql]

## 1、PyMySQL 安装 ##

在使用 PyMySQL 之前，我们需要确保 PyMySQL 已安装。

PyMySQL 下载地址：[GitHub - PyMySQL/PyMySQL: Pure Python MySQL Client][https_github.com_PyMySQL_PyMySQL]

安装 PyMySQL 的 Python 包：pip3 install PyMySQL

## 2、数据库连接 ##

连接数据库前，请先确认以下事项：

*  已经创建了数据库 **TESTDB**.
 *  在 **TESTDB** 数据库中您已经创建了表 **EMPLOYEE**
 *  **EMPLOYEE** 表字段为 **FIRST\_NAME, LAST\_NAME, AGE, SEX** 和 **INCOME**。
 *  连接数据库 TESTDB 使用的用户名为 "testuser" ，密码为 "test123"，你可以可以自己设定或者直接使用 root 用户名及其密码，Mysql 数据库用户授权请使用 Grant 命令。
 *  已经安装了 Python MySQLdb 模块。
 *  如果您对sql语句不熟悉，可以访问 [SQL基础教程][SQL]

### 示  例： ###

链接 Mysql 的 TESTDB 数据库：

import pymysql
     
    # 打开数据库连接
    db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
     
    # 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor
    cursor = db.cursor()
     
    # 使用 execute()  方法执行 SQL 查询 
    cursor.execute("SELECT VERSION()")
     
    # 使用 fetchone() 方法获取单条数据.
    data = cursor.fetchone()
     
    print ("Database version : %s " % data)
     
    # 关闭数据库连接
    db.close()

## 3、使用 ##

### 创建数据库表 ###

如果数据库连接存在我们可以使用execute()方法来为数据库创建表，如下所示创建表EMPLOYEE：

import pymysql
     
    # 打开数据库连接
    db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
     
    # 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor
    cursor = db.cursor()
     
    # 使用 execute() 方法执行 SQL，如果表存在则删除
    cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS EMPLOYEE")
     
    # 使用预处理语句创建表
    sql = """CREATE TABLE EMPLOYEE (
             FIRST_NAME  CHAR(20) NOT NULL,
             LAST_NAME  CHAR(20),
             AGE INT,  
             SEX CHAR(1),
             INCOME FLOAT )"""
     
    cursor.execute(sql)
     
    # 关闭数据库连接
    db.close()

### 查询  数据 ###

Python 查询 Mysql 使用 fetchone() 方法获取单条数据，使用 fetchall() 方法获取多条数据。

*  **fetchone():**  该方法获取下一个查询结果集。结果集是一个对象
 *  **fetchall():  **接收全部的返回结果行.
 *  **rowcount:**  这是一个只读属性，并返回执行execute()方法后影响的行数。

查询 EMPLOYEE 表中 salary（工资）字段大于 1000 的所有数据：

import pymysql
     
    # 打开数据库连接
    db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
     
    # 使用cursor()方法获取操作游标 
    cursor = db.cursor()
     
    # SQL 查询语句
    sql = "SELECT * FROM EMPLOYEE \
           WHERE INCOME > %s" % (1000)
    try:
       # 执行SQL语句
       cursor.execute(sql)
       # 获取所有记录列表
       results = cursor.fetchall()
       for row in results:
          fname = row[0]
          lname = row[1]
          age = row[2]
          sex = row[3]
          income = row[4]
           # 打印结果
          print ("fname=%s,lname=%s,age=%s,sex=%s,income=%s" % \
                 (fname, lname, age, sex, income ))
    except:
       print ("Error: unable to fetch data")
     
    # 关闭数据库连接
    db.close()

示例：

import pymysql
    
    class DB():
        def __init__(self, host='localhost', port=3306, db='', user='root', passwd='root', charset='utf8'):
            # 建立连接 
            self.conn = pymysql.connect(host=host, port=port, db=db, user=user, passwd=passwd, charset=charset)
            # 创建游标，操作设置为字典类型        
            self.cur = self.conn.cursor(cursor = pymysql.cursors.DictCursor)
    
        def __enter__(self):
            # 返回游标        
            return self.cur
    
        def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
            # 提交数据库并执行        
            self.conn.commit()
            # 关闭游标        
            self.cur.close()
            # 关闭数据库连接        
            self.conn.close()
    
    
    if __name__ == '__main__':
        with DB(host='192.168.68.129',user='root',passwd='zhumoran',db='text3') as db:
            db.execute('select * from course')
            print(db)
            for i in db:
                print(i)

### 插入  数据 ###

执行 SQL INSERT 语句向表 EMPLOYEE 插入记录：

import pymysql
     
    # 打开数据库连接
    db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
     
    # 使用cursor()方法获取操作游标 
    cursor = db.cursor()
     
    # SQL 插入语句
    sql = """INSERT INTO EMPLOYEE(FIRST_NAME,
             LAST_NAME, AGE, SEX, INCOME)
             VALUES ('Mac', 'Mohan', 20, 'M', 2000)"""
    try:
       # 执行sql语句
       cursor.execute(sql)
       # 提交到数据库执行
       db.commit()
    except:
       # 如果发生错误则回滚
       db.rollback()
     
    # 关闭数据库连接
    db.close()

以上例子也可以写成如下形式：

import pymysql
     
    # 打开数据库连接
    db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
     
    # 使用cursor()方法获取操作游标 
    cursor = db.cursor()
     
    # SQL 插入语句
    sql = "INSERT INTO EMPLOYEE(FIRST_NAME, \
           LAST_NAME, AGE, SEX, INCOME) \
           VALUES ('%s', '%s',  %s,  '%s',  %s)" % \
           ('Mac', 'Mohan', 20, 'M', 2000)
    try:
       # 执行sql语句
       cursor.execute(sql)
       # 执行sql语句
       db.commit()
    except:
       # 发生错误时回滚
       db.rollback()
     
    # 关闭数据库连接
    db.close()

以下代码使用变量向SQL语句中传递参数:

..................................
    user_id = "test123"
    password = "password"
    
    con.execute('insert into Login values( %s,  %s)' % \
                 (user_id, password))
    ..................................

单条插入数据：

#!/usr/bin/python3
     
    import pymysql
     
    # 打开数据库连接
    db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
     
    # 使用cursor()方法获取操作游标 
    cursor = db.cursor()
     
    # SQL 插入语句  里面的数据类型要对应
    sql = "INSERT INTO EMPLOYEE(FIRST_NAME, \
           LAST_NAME, AGE, SEX, INCOME) \
           VALUES ('%s', '%s',  %s,  '%s',  %s)" % \
           ('Mac', 'Mohan', 20, 'M', 2000)
    try:
       # 执行sql语句
       cursor.execute(sql)
       # 执行sql语句
       db.commit()
    except:
       # 发生错误时回滚
       db.rollback()
     
    # 关闭数据库连接
    db.close()

批量插入数据：

注意：**批量插入数据** 与 **单条插入数据 **的区别：

*  批量插入：VALUES (%s, %s, %s, %s, %s,) 里面 不用引号
 *  单条插入：VALUES ('%s', '%s', '%s', '%s', '%s') 里面 需要引号

#!/usr/bin/env python
    # -*-encoding:utf-8-*-
     
    import pymysql
     
    # 打开数据库连接
    db = pymysql.connect("localhost","root","123","testdb")
     
    # 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor
    cursor = db.cursor()
     
    # SQL 插入语句
    sql = "INSERT INTO EMPLOYEE(FIRST_NAME, \
           LAST_NAME, AGE, SEX, INCOME) \
           VALUES (%s,%s,%s,%s,%s)"
    # 区别与单条插入数据，VALUES ('%s', '%s',  %s,  '%s', %s) 里面不用引号
     
    val = (('li', 'si', 16, 'F', 1000),
           ('Bruse', 'Jerry', 30, 'F', 3000),
           ('Lee', 'Tomcat', 40, 'M', 4000),
           ('zhang', 'san', 18, 'M', 1500))
    try:
       # 执行sql语句
       cursor.executemany(sql,val)
       # 提交到数据库执行
       db.commit()
    except:
       # 如果发生错误则回滚
       db.rollback()
     
    # 关闭数据库连接
    db.close()

### 更新  数据 ###

更新操作用于更新数据表的数据，以下实例将 TESTDB 表中 SEX 为 'M' 的 AGE 字段递增 1：

import pymysql
     
    # 打开数据库连接
    db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
     
    # 使用cursor()方法获取操作游标 
    cursor = db.cursor()
     
    # SQL 更新语句
    sql = "UPDATE EMPLOYEE SET AGE = AGE + 1 WHERE SEX = '%c'" % ('M')
    try:
       # 执行SQL语句
       cursor.execute(sql)
       # 提交到数据库执行
       db.commit()
    except:
       # 发生错误时回滚
       db.rollback()
     
    # 关闭数据库连接
    db.close()

### 批量 更新 ###

使用 pymysql 的 course.executemany(sql, update\_list) 进行批量更新

*  sql：更新一条的 sql 语句模板；
 *  update\_list：一个列表套元组的结构；

示  例：

db = pymysql.connect(user='root', password='mysql', database='test', host='127.0.0.1', port=3306, charset='utf8mb4')
     
    name_list = ["re", "gh", "ds", "D"]  # 存储name的值
    age_list = ["10", "20", "30", "40"]  # 存储age的值
    id_list = ["1", "2", "3", "4"]  # 存储id的值
    val_list = [[name_list[i], age_list[i], id_list[i]] for i in range(len(id_list))]
    print(val_list)
    # [['re', '10', '1'], ['gh', '20', '2'], ['ds', '30', '3'], ['D', '40', '4']]
     
    with db.cursor() as cursor:
        try:
            sql = "UPDATE test SET name=(%s), age=(%s) WHERE id=(%s)"
            cursor.executemany(sql, val_list)
            db.commit()
        except:
            db.rollback()
    db.close()

### pymysql 批量 --- 增、删、改、查 ###

> 注意：插入数字也是 %s

# coding=utf-8
     
    import time
    import pymysql.cursors
     
    conn= pymysql.connect(host='rm-xxx.mysql.rds.aliyuncs.com',
                           port=3306,
                           user='dba',
                           password='xxxxx',
                           db='app',
                           charset='utf8')
    cursor= conn.cursor()
    # conn.ping(reconnect=True)
     
    count= 0
    posts=[]
    for postin posts:
        try:
            sql= 'DELETE FROM user_like WHERE user_id=%s and like_post_id=%s'
            ret= cursor.executemany(sql, ((1,2), (3,4), (5,6)))
            conn.commit()
        except Exception as e:
            print("batch Exception:", e)
     
        count+=1
     
    cursor.close()
    conn.close()
     
     
    # 基本sql语句写法
    # INSERT INTO star(name,gender) VALUES(“XX”, 20)
    # SELECT * FROM app.user_post WHERE post_id LIKE '%xxxx%';
    # UPDATE app.user_post SET post_id=replace(post_id,'\'','’);
    # UPDATE app.user_post SET  province = ‘xxx', city =‘xxx';
    # DELETE FROM app.user_post where updated_at = '0000-00-00 00:00:00’;
     
     
    # 带参数构造语句的基本写法
    # sql = 'select user_id, post_id from user_post where user_id="{user_id}" and post_id="{post_id}"'.format(user_id=user_id, post_id=post_id)
    # sql = 'SELECT count(*) FROM user_like where like_post_id = "%s"' % ("xxx")
    # sql = 'update star set gender="{gender}", height="{height}" where star_id="{star_id}"'.format(gender='M', height=180, star_id=123456789)

### 删除  数据 ###

删除操作用于删除数据表中的数据，以下实例演示了删除数据表 EMPLOYEE 中 AGE 大于 20 的所有数据：

import pymysql
     
    # 打开数据库连接
    db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
     
    # 使用cursor()方法获取操作游标 
    cursor = db.cursor()
     
    # SQL 删除语句
    sql = "DELETE FROM EMPLOYEE WHERE AGE > %s" % (20)
    try:
       # 执行SQL语句
       cursor.execute(sql)
       # 提交修改
       db.commit()
    except:
       # 发生错误时回滚
       db.rollback()
     
    # 关闭连接
    db.close()

### 执行 事务 ###

事务机制可以确保数据一致性。

> 对于支持事务的数据库， 在 Python 数据库编程中，当游标建立之时，就自动开始了一个隐形的数据库事务。commit()方法游标的所有更新操作，rollback（）方法回滚当前游标的所有操作。每一个方法都开始了一个新的事务。

事务应该具有4个属性：原子性、一致性、隔离性、持久性。这四个属性通常称为ACID特性。

*  原子性（atomicity）。一个事务是一个不可分割的工作单位，事务中包括的诸操作要么都做，要么都不做。
 *  一致性（consistency）。事务必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。一致性与原子性是密切相关的。
 *  隔离性（isolation）。一个事务的执行不能被其他事务干扰。即一个事务内部的操作及使用的数据对并发的其他事务是隔离的，并发执行的各个事务之间不能互相干扰。
 *  持久性（durability）。持续性也称永久性（permanence），指一个事务一旦提交，它对数据库中数据的改变就应该是永久性的。接下来的其他操作或故障不应该对其有任何影响。

示例：

# SQL删除记录语句
    sql = "DELETE FROM EMPLOYEE WHERE AGE > %s" % (20)
    try:
       # 执行SQL语句
       cursor.execute(sql)
       # 向数据库提交
       db.commit()
    except:
       # 发生错误时回滚
       db.rollback()

# pymysqlpool #

线程安全 pymysqlpool

# -*-coding: utf-8-*-
    # Author : Christopher Lee
    # License: Apache License
    # File   : test_example.py
    # Date   : 2017-06-18 01-23
    # Version: 0.0.1
    # Description: simple test.
     
     
    import logging
    import string
    import threading
     
    import pandas as pd
    import random
     
    from pymysqlpool import ConnectionPool
     
    config = {
        'pool_name': 'test',
        'host': 'localhost',
        'port': 3306,
        'user': 'root',
        'password': 'chris',
        'database': 'test',
        'pool_resize_boundary': 50,
        'enable_auto_resize': True,
        # 'max_pool_size': 10
    }
     
    logging.basicConfig(format='[%(asctime)s][%(name)s][%(module)s.%(lineno)d][%(levelname)s] %(message)s',
                        datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S',
                        level=logging.DEBUG)
     
     
    def connection_pool():
        # Return a connection pool instance
        pool = ConnectionPool(**config)
        # pool.connect()
        return pool
     
     
    def test_pool_cursor(cursor_obj=None):
        cursor_obj = cursor_obj or connection_pool().cursor()
        with cursor_obj as cursor:
            print('Truncate table user')
            cursor.execute('TRUNCATE user')
     
            print('Insert one record')
            result = cursor.execute('INSERT INTO user (name, age) VALUES (%s, %s)', ('Jerry', 20))
            print(result, cursor.lastrowid)
     
            print('Insert multiple records')
            users = [(name, age) for name in ['Jacky', 'Mary', 'Micheal'] for age in range(10, 15)]
            result = cursor.executemany('INSERT INTO user (name, age) VALUES (%s, %s)', users)
            print(result)
     
            print('View items in table user')
            cursor.execute('SELECT * FROM user')
            for user in cursor:
                print(user)
     
            print('Update the name of one user in the table')
            cursor.execute('UPDATE user SET name="Chris", age=29 WHERE id = 16')
            cursor.execute('SELECT * FROM user ORDER BY id DESC LIMIT 1')
            print(cursor.fetchone())
     
            print('Delete the last record')
            cursor.execute('DELETE FROM user WHERE id = 16')
     
     
    def test_pool_connection():
        with connection_pool().connection(autocommit=True) as conn:
            test_pool_cursor(conn.cursor())
     
     
    def test_with_pandas():
        with connection_pool().connection() as conn:
            df = pd.read_sql('SELECT * FROM user', conn)
            print(df)
     
     
    def delete_users():
        with connection_pool().cursor() as cursor:
            cursor.execute('TRUNCATE user')
     
     
    def add_users(users, conn):
        def execute(c):
            c.cursor().executemany('INSERT INTO user (name, age) VALUES (%s, %s)', users)
            c.commit()
     
        if conn:
            execute(conn)
            return
        with connection_pool().connection() as conn:
            execute(conn)
     
     
    def add_user(user, conn=None):
        def execute(c):
            c.cursor().execute('INSERT INTO user (name, age) VALUES (%s, %s)', user)
            c.commit()
     
        if conn:
            execute(conn)
            return
        with connection_pool().connection() as conn:
            execute(conn)
     
     
    def list_users():
        with connection_pool().cursor() as cursor:
            cursor.execute('SELECT * FROM user ORDER BY id DESC LIMIT 5')
            print('...')
            for x in sorted(cursor, key=lambda d: d['id']):
                print(x)
     
     
    def random_user():
        name = "".join(random.sample(string.ascii_lowercase, random.randint(4, 10))).capitalize()
        age = random.randint(10, 40)
        return name, age
     
     
    def worker(id_, batch_size=1, explicit_conn=True):
        print('[{}] Worker started...'.format(id_))
     
        def do(conn=None):
            for _ in range(batch_size):
                add_user(random_user(), conn)
     
        if not explicit_conn:
            do()
            return
     
        with connection_pool().connection() as c:
            do(c)
     
        print('[{}] Worker finished...'.format(id_))
     
     
    def bulk_worker(id_, batch_size=1, explicit_conn=True):
        print('[{}] Bulk worker started...'.format(id_))
     
        def do(conn=None):
            add_users([random_user() for _ in range(batch_size)], conn)
            time.sleep(3)
     
        if not explicit_conn:
            do()
            return
     
        with connection_pool().connection() as c:
            do(c)
     
        print('[{}] Worker finished...'.format(id_))
     
     
    def test_with_single_thread(batch_number, batch_size, explicit_conn=False, bulk_insert=False):
        delete_users()
        wk = worker if not bulk_insert else bulk_worker
        for i in range(batch_number):
            wk(i, batch_size, explicit_conn)
        list_users()
     
     
    def test_with_multi_threads(batch_number=1, batch_size=1000, explicit_conn=False, bulk_insert=False):
        delete_users()
     
        wk = worker if not bulk_insert else bulk_worker
     
        threads = []
        for i in range(batch_number):
            t = threading.Thread(target=wk, args=(i, batch_size, explicit_conn))
            threads.append(t)
            t.start()
     
        [t.join() for t in threads]
        list_users()
     
     
    if __name__ == '__main__':
        import time
     
        start = time.perf_counter()
        test_pool_cursor()
        test_pool_connection()
     
        test_with_pandas()
        test_with_multi_threads(20, 10, True, bulk_insert=True)
        test_with_single_thread(1, 10, True, bulk_insert=True)
        elapsed = time.perf_counter() - start
        print('Elapsed time is: "{}"'.format(elapsed))

[https_github.com_PyMySQL_PyMySQL]: https://github.com/PyMySQL/PyMySQL
[Python3 MySQL _ _ PyMySQL _ _]: https://www.runoob.com/python3/python3-mysql.html
[https_github.com_PyMySQL_PyMySQL_blob_main_pymysql_init_.py]: https://github.com/PyMySQL/PyMySQL/blob/main/pymysql/__init__.py
[Mysql_-CSDN_mysql]: https://blog.csdn.net/zhou16333/article/details/95867827
[SQL]: https://www.runoob.com/sql/sql-tutorial.html