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怎么用python開發(fā)一款操作MySQL的小工具？

伸手挽明月 2021-08-12 16:01:06 瀏覽數(shù) (2362)
反饋

數(shù)據(jù)庫的讀寫我們是通過數(shù)據(jù)庫提供的管理工具或使用圖形化工具進行管理，或使用sql語句直接操作。那么使用python操作mysql你見過沒？實際上python在有第三方庫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語句怎么實現(xiàn)吧。

項目地址

https://github.com/lishukan/directsql

安裝

pip3 install directsql

導(dǎo)入

directsql 目前只提供三個外部類

__all__=["SqlGenerator","MysqlConnection","MysqlPool"]

導(dǎo)入方式

from directsql.sqlgenerator import SqlGenerator   #該類用于生成sql語句

#下面是一個池化連接對象MysqlPool  和一個簡單連接對象 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)#單個連接
    print(conn.database)
    conn = MysqlPool(**conn_args) #池化連接對象
    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?

事實上directsql 封裝了 很多 語句。可以滿足很大一部分日常使用場景。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，以下簡單提供幾個示例：

#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 會比自行拼接更方便。

? 例如，需要不斷地讀取一個字典變量，然后根據(jù)這個變量中的條件去查詢數(shù)據(jù)，而這個字典的鍵個數(shù)會變化，但是鍵都恰好是表的字段。這個時候使用select 方法會十分簡便，只需要令where參數(shù)等于那個字典即可。

? 平心而論，這個方法確實用處不大。

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，將取第一條數(shù)據(jù)的所有鍵，此時請確保所有數(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）
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 后的語句進行拼接。

如果你僅僅只是需要在發(fā)生重復(fù)時將舊數(shù)據(jù)的特定字段更新為新數(shù)據(jù)對應(yīng)字段的值時。merge_into 方法更適合。

5 merge_into 方法

在 其他關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中，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 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，將取第一條數(shù)據(jù)的所有鍵，此時請確保所有數(shù)據(jù)鍵相同。

need_merge_columns 為在發(fā)生重復(fù)時需要替換（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 生成器對象，拿到結(jié)果需要不斷進行遍歷。

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)容我們可以進一步封裝成更好用的工具，關(guān)于進一步封裝的教程可以關(guān)注W3Cschool后續(xù)相關(guān)文章！



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