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Python与MySQL交互指南:从基础到进阶

本文深入探讨了Python与MySQL数据库的集成方法,包括数据库连接、数据表创建、索引管理、数据操作以及如何防止SQL注入等关键内容。适合初学者及希望提升数据库操作技能的开发者。

MySQL是当前最流行的开源关系型数据库之一,以其体积小巧、性能高效、成本低廉和开放源代码的特点而受到广泛欢迎。本文将指导您如何在Python环境中有效利用MySQL,涵盖从基础连接到高级功能的各个方面。



1. 建立数据库连接

首先需要安装并导入MySQL的Python连接器,如mysql-connector-python。接着配置数据库连接参数,包括主机地址、端口号、用户名、密码和数据库名称等信息,通过这些参数建立数据库连接。


import mysql.connector
cOnfig= {
'host': 'localhost',
'port': 3306,
'user': 'root',
'password': '',
'database': 'testdb'
}
cOnn= mysql.connector.connect(**config)
cursor = conn.cursor()


2. 创建数据表

定义SQL语句来创建新的数据表,指定字段名、类型及约束条件。例如,创建一个名为‘users’的表,包含用户ID、姓名和电子邮件字段。


create_table_sql = """
CREATE TABLE `users` (
`id` INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY COMMENT '用户ID',
`name` VARCHAR(100) NOT NULL COMMENT '姓名',
`email` VARCHAR(150) UNIQUE COMMENT '电子邮件'
);"""
cursor.execute(create_table_sql)


3. 索引管理

为了提高查询效率,可以在表中添加索引。常见的索引类型有唯一索引和普通索引。通过ALTER TABLE或CREATE INDEX命令来实现。


unique_index_sql = "ALTER TABLE `users` ADD UNIQUE INDEX idx_name (name);"
normal_index_sql = "CREATE INDEX idx_email ON `users` (email);"
for sql in [unique_index_sql, normal_index_sql]:
cursor.execute(sql)


4. 数据操作

掌握如何使用Python对MySQL中的数据进行增删查改(CRUD)操作,是数据库编程的基础。



# 插入数据
insert_sql = "INSERT INTO `users` (name, email) VALUES (%s, %s)"
values = ('Alice', 'alice@example.com')
cursor.execute(insert_sql, values)

# 查询数据
select_sql = "SELECT * FROM `users`"
cursor.execute(select_sql)
result = cursor.fetchall()
print(result)

# 更新数据
update_sql = "UPDATE `users` SET email=%s WHERE name=%s"
cursor.execute(update_sql, ('alice_new@example.com', 'Alice'))

# 删除数据
delete_sql = "DELETE FROM `users` WHERE name=%s"
cursor.execute(delete_sql, ('Alice',))

conn.commit()


5. 防止SQL注入

SQL注入是一种常见的安全威胁,通过正确使用参数化查询可以有效防止此类攻击。在编写SQL语句时,避免直接拼接字符串,而是使用占位符,并通过execute方法传递实际值。



6. 事务处理

事务确保了一系列数据库操作要么全部成功,要么全部失败,从而保持数据的一致性和完整性。使用start_transaction方法开始事务,commit提交更改,rollback则回滚事务。


try:
conn.start_transaction()
# 执行多个数据库操作
insert_sql = "INSERT INTO `users` (name, email) VALUES (%s, %s)"
cursor.execute(insert_sql, ('Bob', 'bob@example.com'))
except Exception as e:
conn.rollback()
else:
conn.commit()


7. 使用连接池

对于高并发的应用场景,频繁地打开和关闭数据库连接会带来较大的性能开销。通过使用连接池,可以预先创建一组数据库连接,按需分配给请求,从而显著提高应用的响应速度和整体性能。


import mysql.connector.pooling

pool_cOnfig= {
'host': 'localhost',
'port': 3306,
'user': 'root',
'password': '',
'database': 'testdb',
'pool_size': 5
}

connection_pool = mysql.connector.pooling.MySQLConnectionPool(**pool_config)
cOnn= connection_pool.get_connection()
cursor = conn.cursor()

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书友68570125
这个家伙很懒,什么也没留下!
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