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數(shù)據(jù)庫(kù)的讀寫我們是通過數(shù)據(jù)庫(kù)提供的管理工具或使用圖形化工具進(jìn)行管理，或使用sql語句直接操作。那么使用python操作mysql你見過沒？實(shí)際上python在有第三方庫(kù)支持的情況下是可以執(zhí)行SQL語句的，基于此原理我們也可以用來開發(fā)操作mysql的小工具。接下來小編就來介紹一下python執(zhí)行SQL語句怎么實(shí)現(xiàn)吧。
項(xiàng)目地址
https://github.com/lishukan/directsql
安裝
pip3 install directsql
導(dǎo)入
directsql 目前只提供三個(gè)外部類
__all__=["SqlGenerator","MysqlConnection","MysqlPool"]
導(dǎo)入方式
from directsql.sqlgenerator import SqlGenerator #該類用于生成sql語句
#下面是一個(gè)池化連接對(duì)象MysqlPool 和一個(gè)簡(jiǎn)單連接對(duì)象 MysqlConnector
from directsql.connector import MysqlConnection,MysqlConnector
使用
1 創(chuàng)建連接
# 1. 傳入有名參數(shù)
conn = MysqlConnection(host='127.0.0.1', port=3306, password='123456', database='test_base')
print(conn.database)
conn=MysqlPool(host='127.0.0.1', port=3306, password='123456', database='test_base')
# 也可使用 直接 參數(shù)字典
conn_args = {
'host': '127.0.0.1',
'port': 3306,
'password': '123456',
'database':'test_base',
}
conn = MysqlConnection(**conn_args)#單個(gè)連接
print(conn.database)
conn = MysqlPool(**conn_args) #池化連接對(duì)象
print(conn.database)
#2 直接使用 字符串
#以下字符串是常用的終端 連接命令
string_arg="mysql -uroot -h127.0.0.1 -P3306 -p123456 -Dtest_base"
conn = MysqlConnection(string_arg=string_arg)
print(conn.database)
conn = MysqlPool(string_arg=string_arg)
print(conn.database)
2 執(zhí)行sql語句?
事實(shí)上directsql 封裝了 很多 語句。可以滿足很大一部分日常使用場(chǎng)景。但是如果有復(fù)雜的語句，仍然需要調(diào)用原生的sql 執(zhí)行。而且directsql 中很多封裝好的方法是先拼接sql 再 調(diào)用該語句，所以這里還是先簡(jiǎn)單介紹下,directsql 如何執(zhí)行原生sql。
? 無論是 MysqlConnection 類 還是 MysqlPool 類 都通過 execute_sql 方法 來執(zhí)行sql。
例如 ：
| id | name | age |
|---|---|---|
| 1 | 羅輯 | 28 |
| 2 | 莊顏 | 25 |
| 3 | 葉文潔 | 54 |
| 4 | 程心 | 25 |
| 5 | 云天明 | 27 |
conn = MysqlConnection(string_arg="mysql -uroot -h127.0.0.1 -P3306 -p123456 -Dtest")
result,count=conn.execute_sql("select * from test_table ")
print(result)
print(count)
>>> ((1, '羅輯', '28'), (2, '莊顏', '25'), (3, '葉文潔', '54'), (4, '程心', '25'), (5, '云天明', '27'))
>>> 5
#這里默認(rèn)是普通游標(biāo)，你也可以指定使用字典游標(biāo)：
result, count = conn.execute_sql("select * from test_table ", cursor_type='dict')
>>>[{'ID': 1, 'name': '羅輯', 'age': '28'}, {'ID': 2, 'name': '莊顏', 'age': '25'}, {'ID': 3, 'name': '葉文潔', 'age': '54'}, {'ID': 4, 'name': '程心', 'age': '25'}, {'ID': 5, 'name': '云天明', 'age': '27'}]
>>>5
execute_sql 方法 返回的是一個(gè)元組，（結(jié)果集，條數(shù)）
下文出現(xiàn)的所有方法無特殊說明都是返回元組，且支持dict游標(biāo)
附帶參數(shù)執(zhí)行語句
這里的參數(shù)使用起來和 pymysql 提供的 execute 以及executemany 沒有任何 差別，以下簡(jiǎn)單提供幾個(gè)示例：
#傳元組
result,count=conn.execute_sql("select * from test_table where age=%s ",param=(25,))
#傳字典
result, count = conn.execute_sql("select * from test_table where age=%(age)s ", param={'age': 25})
#元組列表
result, count = conn.execute_sql("insert into test_table(`age`,`name`)values(%s,%s) ", param=[('宋運(yùn)輝', 37), ('程開顏', 33)])
#字典列表
result, count = conn.execute_sql("insert into test_table(`age`,`name`)values(%(age)s,%(name)s) ",
param=[ {"name":"宋運(yùn)輝",'age':37}, {"name":"程開顏",'age':33} ])
3 select 方法
select 方法 可以接受多參數(shù)，參數(shù)列表如下。
def select(self, columns='id', table=None, where=None, group_by: str = None, order_by: str = None, limit: int = None, offset=None,cursor_type=None):
? 》》》 conn.select('*', 'test_table')
select id from test_table where age=25
》》》 conn.select('*', 'test_table', where={'age': 25})
select name,age from test_table where age=25 and id=2
多字段直接傳入字符串
》》》 conn.select("age,name", 'test_table', where={'age': 25,'id':2})
傳入列表/元組
》》》 conn.select(['age','name'], 'test_table', where={'age': 25,'id':2})
select * from test_table group by id order by age desc limit 1 offset 1
》》》conn.select('*', 'test_table', order_by='age desc',group_by='id',limit=1,offset=1)
? select 功能看起來甚至不如直接寫原生sql 快，但是如果查詢條件是在不斷變化的，尤其是where條件，那么使用select 方法 會(huì)比自行拼接更方便。
? 例如，需要不斷地讀取一個(gè)字典變量，然后根據(jù)這個(gè)變量中的條件去查詢數(shù)據(jù)，而這個(gè)字典的鍵個(gè)數(shù)會(huì)變化，但是鍵都恰好是表的字段。這個(gè)時(shí)候使用select 方法會(huì)十分簡(jiǎn)便，只需要令where參數(shù)等于那個(gè)字典即可。
? 平心而論，這個(gè)方法確實(shí)用處不大。
4 insert_into 方法
def insert_into(self, table, data: dict or list, columns=None, ignroe=False, on_duplicate_key_update: str = None, return_id=False):
該方法可以接受傳入字典或者 字典列表，并且可選 返回 游標(biāo)影響的條數(shù) 或者是 新插入的數(shù)據(jù)的id。
columns 為空時(shí)，將取第一條數(shù)據(jù)的所有鍵，此時(shí)請(qǐng)確保所有數(shù)據(jù)鍵相同。
#傳入 字典
data_1 = {"age": 44, 'name': "雷東寶"}
count = conn.insert_into('test_table', data_1)#默認(rèn)返回受影響條數(shù)
print(count) #
>>> 1
return_id = conn.insert_into('test_table', data_1,return_id=True)# 可選返回id
print(return_id)
>>>22533
#傳入字典列表
data_2={"age": 22, 'name': "宋運(yùn)萍"}
all_data=[data_1,data_2]
count = conn.insert_into('test_table', all_data)
#限定 插入的字段。（字典有多字段，但是只需要往表里插入指定的字段時(shí)）
data_3= {"age": 44, 'name': "雷東寶","title":"村支書"} #title不需要,只要age和name
count = conn.insert_into('test_table', data_1,columns=["age","name"] )
#ignore 參數(shù)
data_1 = {"age": 44, 'name': "雷東寶","id":22539}
count = conn.insert_into('test_table',ignore=True )
print(count)
>>> 0 # 由于表中id 22539 已經(jīng)存在，該條記錄不會(huì)插入，影響 0條數(shù)據(jù)
#on_duplicate_key_update 參數(shù)
data_1 = {"age": 44, 'name': "雷東寶","id":22539} #id=22539 已經(jīng)存在
count = conn.insert_into('test_table', data_1,on_duplicate_key_update=' name="雷copy" ')
print(count)#返回影響條數(shù)
>>>2 #嘗試插入一條，但是發(fā)生重復(fù)，于是刪除新數(shù)據(jù)，并更新舊數(shù)據(jù)。實(shí)際上影響了兩條。
在insert_into 方法中提供了 on_duplicate_key_update 參數(shù)，但是實(shí)際上使用起來比較雞肋，需要自己傳入 on_duplicate_key_update 后的語句進(jìn)行拼接。
如果你僅僅只是需要在發(fā)生重復(fù)時(shí)將舊數(shù)據(jù)的特定字段更新為新數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)字段的值時(shí)。merge_into 方法更適合。
5 merge_into 方法
在 其他關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中，提供有merge into 的語法，但是mysql 中沒有提供。 不過這里我們通過insert 和 on_duplicate_key_update 語法 封裝出了一個(gè) 類似merge_into 的方法。 該方法返回的是影響的條數(shù)
def* merge_into(self, table, data, columns=None, need_merge_columns: list = None):
columns 為空時(shí)，將取第一條數(shù)據(jù)的所有鍵，此時(shí)請(qǐng)確保所有數(shù)據(jù)鍵相同。
need_merge_columns 為在發(fā)生重復(fù)時(shí)需要替換（覆蓋）的字段。
data_1 = {"age": 44, 'name': "雷東寶","id":22539}
data_2={"age": 22, 'name': "宋運(yùn)萍","id":22540}
all_data = [data_1, data_2,]
count=conn.merge_into('test_table',all_data,need_merge_columns=['name',])
print(count)
>>>4 #兩條數(shù)據(jù)正好都是重復(fù)的，插入兩條又刪除后修改兩條 ，返回4
6 replace_into 方法
該方法簡(jiǎn)單，不做過多說明。該方法 返回的是影響的條數(shù)
def replace_into(self,table, data: dict or list, columns=None)
data_1 = {"age": 44, 'name': "雷東寶","id":22539}
data_2={"age": 22, 'name': "宋運(yùn)萍","id":22540}
all_data = [data_1, data_2,]
count=conn.replace_into('test_table',all_data)
7 update 方法
def update(self,table, data: dict, where, columns: None or list = None, limit=None):
該方法data 參數(shù)只接受傳入字典。該方法 返回的是影響的條數(shù)
data_1 = {"age": 44, 'name': "雷copy"}
count=conn.update('test_table',data_1,where={'id':22539}) #更新 id=22539的數(shù)據(jù)為 新的data_1
print(count)
>>>1
除此之外，還提供了一個(gè)衍生的方法
def update_by_primary(self, table, data: dict, pri_value, columns=None, primary: str = 'id'):
用于通過主鍵去更新數(shù)據(jù)。pri_value 即為主鍵的值。primary 為主鍵，默認(rèn)為id
data_1 = {"age": 44, 'name': "雷cpy"}
count=conn.update_by_primary('test_table',data_1,pri_value=22539)
8 delete 方法
def delete_by_primary(self, table, pri_value, primary='id'):
"""
通過主鍵刪除數(shù)據(jù)
"""
def delete(self,table, where: str or dict, limit: int = 0):
"""
通過where條件刪除數(shù)據(jù)
"""
count=conn.delete('test_table',where={'name':'雷東寶'}) #刪除name=雷東寶的數(shù)據(jù)
count=conn.delete_by_primary('test_table',pri_value=22539) #刪除主鍵等于22539 的數(shù)據(jù)
9 使用 事務(wù)
def do_transaction(self, sql_params: list, cursor_type=None):
sql_params 為 元組列表。 【（sql_1,param_1），（sql_2,param_2】
如果sql 不需要參數(shù)也要傳入 None ，如 【（sql_1,None），】
sql_params = [
("update test_table set name=%(name)s where id=%(id)s ", {'name': '洛基', 'id': 22539}),
("update test_table set name=%(name)s where id=%(id)s ", {'name': 'mask', 'id': 22540}),
]
count=conn.do_transaction(sql_params)
>>>((), 1) #返回最后一條執(zhí)行語句的 結(jié)果和影響條數(shù)
10 讀取流式游標(biāo)結(jié)果
def read_ss_result(self, sql, param=None, cursor_type='ss'):
cursor_type 可選 ss 和 ssdict
注意，該方法返回的是 生成器對(duì)象，拿到結(jié)果需要不斷進(jìn)行遍歷。
result=conn.read_ss_result("select * from test_table")
for data in result:
print(data)
以上就是python執(zhí)行sql語句的詳細(xì)內(nèi)容，通過這些內(nèi)容我們可以進(jìn)一步封裝成更好用的工具，關(guān)于進(jìn)一步封裝的教程可以關(guān)注W3Cschool后續(xù)相關(guān)文章！
