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1、安装pymysql包
pip install pymysql
注：
MySQLdb只支持python2，pymysql支持python3
2、连接数据
import pymysql import pandas as pd from pandas import DataFrame as df conn = pymysql.Connect( host = 'IP地址', port = 端口号, user = '用户名', passwd = '用户密码', db = '数据库名称', charset = 'utf8' )
注：
查看本机IP地址：cmd输入：ipconfig，IPv4 地址
pymysql.Connect参数中的 host 服务器地址，本机可用'localhost'
3、读取数据
（1）使用read_sql读取数据
sql = 'select * from testa' data = pd.read_sql(sql, conn)
（2）使用cursor读取数据
sql = 'select * from testa'
cur = conn.cursor()
try: # 使用异常处理，以防程序无法正常运行
cur.execute(sql)
data = df(cur.fetchall(), columns = [col[0] for col in cur.description])
except Exception as e:
conn.rollback() # 发生错误时回滚
print('事务处理失败', e)
else:
# conn.commit() # 事务提交
print('事务处理成功', cur.rowcount)
cur.close()
注：
read_sql、cursor游标区别：
- read_sql ：只能执行查询数据
- cursor游标 ：可以执行查询、插入、更新、删除等操作
cur.execute(sql) ：
- 执行具体数据库的操作
cur.fetchone() ：
- 获取单条数据
cur.fetchmany(3) ：
- 获取前3条数据
cur.fetchall() ：
- 获取所有数据
查询结果中含字段名称：
# 法1： cur = conn.cursor(cursor = pymysql.cursors.DictCursor) # 设置成DictCursor，结果包含字段名称 cur.execute(sql) data = df(cur.fetchall()) # 法2： cur = conn.cursor() cur.execute(sql) data = df(cur.fetchall(),columns = [col[0] for col in cur.description])
conn.commit() ：
- 插入、更新、删除等操作需用该语句；查询、创建数据库、数据表则不需要
cur.rowcount ：
- 返回执行的操作条数
4、关闭数据库
conn.close()
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