MySQL in Python 教程：入门指南

使用 Python 在 MySQL 中创建新数据库

接下来您需要用到 SQL 技能；DataCamp 的《SQL 入门》课程是不错的起点，可帮助您快速上手。 

在 MySQL 中创建数据库的典型方式如下： 

CREATE DATABASE book_ratings;技术支持

要在 Python 中执行相同的查询，您必须创建一个 cursor() 对象的实例。 

从 cursor() 对象中，您可以将 SQL 命令作为字符串传递给 execute() 方法，以执行代码。 

让我们创建一个名为“book_ratings”的数据库…

create_db = "CREATE DATABASE book_ratings"
with database.cursor() as cursor:
    cursor.execute(create_db)技术支持

注意： 多次运行此代码将引发错误，提示该数据库已存在。

您可以如下检查服务器上已存在的数据库：

show_existing_db = "SHOW DATABASES"

with database.cursor() as cursor: 
    cursor.execute(show_existing_db)
    for db in cursor:
        print(db)

"""
('book_ratings',)
('information_schema',)
('mysql',)
('performance_schema',)
('sakila',)
('sys',)
('world',)
"""技术支持

上述代码输出了当前 MySQL 服务器中所有数据库的名称。不止一个数据库是因为 MySQL 服务器会自动生成一些数据库，以提供对各种数据库元数据和服务器设置的访问。

连接到现有数据库

假设您已经创建了一个数据库，但尚未连接到服务器；如何直接连接到该数据库？ 

很简单。 

将数据库名称作为参数传递给 connect() 方法即可：

try:
    with connector.connect(
        host = "localhost",
        user = "root",
        password = PASSWORD,
        database = "book_ratings"
    ) as database:
       
        print(database})

except connector.Error as e:
    print(e)

"""
<mysql.connector.connection_cext.CMySQLConnection object at 0x0000016DD8C24970>
"""技术支持

创建数据表

数据库中的信息存储在表中。表是一种用于存放相关数据集合的格式，由列和行组成。 

一个数据库中可以包含多个表，即使它们彼此无关。在本节中我们也可以只用一个表来构成关系型数据库——您可以通过 《SQL 关系型数据库入门》课程来拓展相关知识。 

创建表的步骤与您已看到的非常相似： 

• 将 SQL 命令写成字符串
• 将其传递给游标对象的 execute() 方法。 

此处使用的 SQL 语句是 CREATE TABLE。

让我们用它来创建一个图书表：

create_books_table = """
CREATE TABLE books(
    id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    title VARCHAR(100),
    author VARCHAR(100),
    genre VARCHAR(100),
    release_year YEAR(4)
)
"""
# Create cursor object
with existing_database.cursor() as cursor:
    cursor.execute(create_books_table)
    existing_database.commit()技术支持

您可能注意到在代码的最后一行，我们对 existing_database 对象调用了 commit() 方法。之所以这样做，是因为 MySQL 的 Python 连接器默认不会自动提交事务。 

每当您修改表中的数据时，都必须调用 commit() 方法——在 MySQL 文档中了解更多有关 commit() 的信息。 

代码中还有一些其他重要点： 

• NOT NULL：一种约束，用于强制列不接受 NULL 值。 
• PRIMARY KEY：用于标识表中特定行的唯一值。 
• AUTO_INCREMENT：为插入到表中的新记录自动生成唯一编号。 

我们可以使用 DESCRIBE 语句，并在游标对象上使用 fetchall() 方法打印所有元素，来检查模式是否创建正确…

describe_books = "DESCRIBE books"
with existing_database.cursor() as cursor:
    cursor.execute(describe_books)
    books_schema = cursor.fetchall()
    for column in books_schema:
        print(column)

"""
('id', b'int', 'NO', 'PRI', None, 'auto_increment')
('title', b'varchar(100)', 'YES', '', None, '')
('author', b'varchar(100)', 'YES', '', None, '')
('genre', b'varchar(100)', 'YES', '', None, '')
('release_year', b'year', 'YES', '', None, '')
"""技术支持

数据插入

在之前的章节中，我们在 book_ratings 数据库中创建了一个名为 books 的表。目前，该表为空。下一节将介绍两种可用于填充表的数据插入方式。 

插入单条记录

有时您可能需要向表中插入单条记录。尽管在真实场景中较少见，但您仍可按如下方式实现：

# INSERT SINGLE RECORD
insert_single_record = "INSERT INTO books (id, title, author, genre, release_year)\
    VALUES (%s, %s, %s, %s, %s)"
single_record = (
    "1", "Choose Yourself! Be Happy, Make Millions, Live the Dream", "James Altucher", "self-help", "2013"
    )

# Create cursor object
with existing_database.cursor() as cursor:
    cursor.execute(insert_single_record, single_record)
    existing_database.commit()技术支持

插入多条记录

更常见的插入数据方式，是使用游标对象的 executemany(operation_to_perform, seq_of_params) 方法；它允许您一次插入多条记录。 

要执行的操作结构保持不变；我们只需更新参数序列。 

代码如下： 

multiple_records = [
    (
        "2",
        "Skip the Line: The 10,000 Experiments Rule and Other Surprising Advice for Reaching Your Goals",
        "James Altucher",
        "self-help",
        "2021"        
    ),
    (
        "3",
        "The Power of No: Because One Little Word Can Bring Health, Abundance, and Happiness",
        "James Altucher",
        "self-help",
        "2014"
    ),
    ]

with existing_database.cursor() as cursor:
    cursor.executemany(insert_multiple_records, multiple_records)
    existing_database.commit()技术支持

数据选择 

SELECT 语句用于从数据库中的一个或多个表中检索所选行。我们可以通过以下两种方式使用 SELECT： 

1. 从表中选择特定列。

select_specific_cols = "SELECT author, release_year FROM books"
with existing_database.cursor() as cursor:
    cursor.execute(select_specific_cols)技术支持

1. 使用星号“*”返回所有列

# Create cursor object
select_all_cols = "SELECT * FROM books"
with existing_database.cursor() as cursor:
    cursor.execute(select_all_cols)技术支持

数据排序与筛选 

排序和筛选数据可以通过提供特定条件，让您仅返回所需的结果。 

以下是一些示例： 

WHERE

WHERE 子句允许您基于指定条件筛选数据。 

例如，假设我们想要提取所有在 2010 年及之前出版的图书的作者名和书名： 

condition = "SELECT author, title FROM books WHERE release_year <= 2010"
with existing_database.cursor() as cursor:
    cursor.execute(condition)技术支持

ORDER BY

我们还可以使用 ORDER BY 子句按升序（ASC）或降序（DESC）对结果进行排序。请注意，默认模式始终为升序，除非您显式指定其他方式。 

以下是按出版年份降序排列数据的写法：

order_by_year = "SELECT * FROM books ORDER BY release_year DESC"
with existing_database.cursor() as cursor:
    cursor.execute(order_by_year)技术支持

LIMIT

LIMIT 子句允许您指定结果集中要返回的记录数量。

# Create cursor object
define_limit = "SELECT * FROM books LIMIT 3"
with existing_database.cursor() as cursor:
    cursor.execute(define_limit)技术支持

上述代码将返回的记录数量限制为三条。 

数据更新与删除

有时数据会发生变化、不再有用或存在错误。本节将介绍如何通过更新和删除来处理这些情况。 

UPDATE

UPDATE 查询使您能够在不影响表结构的情况下更改表中的现有值。 

例如，如果某人更改了姓名，您可能需要更新记录；代码如下：

update_query = """
UPDATE
    books
SET
    author = "Big J"
WHERE
    author = "James Altucher"
"""
with existing_database.cursor() as cursor:
    cursor.execute(update_query)
    existing_database.commit()技术支持

DELETE

DELETE 查询允许您从表中删除记录：

drop_record = "DELETE FROM books WHERE release_year <= 2000"
with existing_database.cursor() as cursor:
    cursor.execute(drop_record)
    existing_database.commit()技术支持

在这段代码中，我们删除了所有出版年份小于或等于 2000 年的记录。 

DROP TABLE

DROP TABLE 语句允许您永久从数据库中移除一个表。添加 IF EXISTS 可应对您不确定要删除的表是否存在的情况，但它完全是可选的。 

让我们删除在 book_ratings 数据库中创建的表： 

drop_table = "DROP TABLE IF EXISTS books"
with existing_database.cursor() as cursor:
    cursor.execute(drop_table)
    existing_database.commit()技术支持

结语

在本教程中，您学习了如何在 Python 中与 MySQL 服务器建立连接、创建新数据库、连接到现有数据库、创建数据表，并从 Python 对 MySQL 表执行各种查询操作。  

继续学习，您可以参考以下资源：

• Python 中的数据库入门 
• SQL Server、PostgreSQL、MySQL… 有何区别？我该从哪里开始？
• SQL 初学者课程
• PostgreSQL 与 MySQL 对比