技术|Python中优雅地打开mysql

17

2020-01

技术|Python中优雅地打开mysql

数据千千万，存储在MySQL中还是比较常见的~尝试一下Python+MySQL的组合，体验还是非常好的~【虽然和Excel还是差了很多，万物不如Excel】

LEARN MORE

图片来自网络，如侵删

安装pymysql

一个好用的包就需要一个非常容易让你记住的名字，pymysql就是这么简单粗暴的存在。相比于pandas啊，numpy这种名字，pymysql这个包的名字就实在是太好理解了~（顺便一提，R语言中也有一个类似的包，名字叫RMySQL，使用体验和pymysql相比么，R对中文没有python辣么友好）。

第一步，显而易见，安装pymysql：

还是在Anaconda的环境下

第一步，打开amaconda prompt

输入：conda install pymysql

安装还是比较简单的，接下来我们来调用这个包~

调用包

这依然是比较简答的一个步骤：import pymysql

pandas numpy 和matplotlib这些常用的包由于都会用到我就顺便导进去了~

然后可以输入help(pymsql)查看说明：

有兴趣的小伙伴可以仔细阅读一下，不过文档过长，大家可以在网上查看更加详细的教程：

https://github.com/PyMySQL/PyMySQL

或者

https://www.runoob.com/python3/python3-mysql.html

实例演示

首先第一步，连接数据库，相对简单：

conn = pymysql.connect (host='地址名称',user='用户名称',port='端口',password='密码',db='数据库名')

我以本地计算机的crmdata数据库为例：

友情建议，第一次尝试不要对公司的数据库下手，万一一个不小心删库了，就只能连夜跑路了~

接下来我们创建一个查询页面：

cursor = conn.cursor()

使用cursor.execute进行执行，简单来说就是

cursor.execute(sql语句)

虽然在上面的括号中直接写sql语句也没有问题，但是我习惯于单独写一行给sql赋值

这里有一个小提示，很多教程都说了sql语句用两个单引号引起来就好（'sql语句'）确实是这样的，但是我建议大家使用三个双引号（“”“SQL语句”“”）来定义，因为单引号会和SQL语句中本身的单引号混淆。

接下来就是调出数据了，语句也很简单：

cursor.fetchall（）

直接执行的话你会发现调出的单纯是数据而已，不含标题行，所以还需要加上一句：cols = cursor.description

最后执行（conn.commit），断开和数据库的连接（conn.close）就好了：

还没有完，这样读出来的数据在后续处理的时候稍微会有点问题，我们最好把数据转为数据框（众所周知，数据框dataframe在后续分析处理中非常常用，当然根据不同的业务场景，也可以转化为其他格式）：

col = []

for i in cols:

col.append(i[0])

data = list (map(list,data))

data = pd.DataFrame(data,columns=col)

最后可以检查一下数据读取是否成功

嗯，非常好，数据读取成功啦~

完整代码

#创建查询页面
cursor = conn.cursor()
#编写SQL
sql =""" select `充值0107`.* from `充值0107` where `充值0107`.`创建时间`>'2019-10-01 00:00:00' """  
#执行SQL
cursor.execute(sql)
#包含字段名称
cols = cursor.description
#调出数据
data = cursor.fetchall()
#执行
conn.commit
#断开和数据库的连接
conn.close
#将数据转化为dataframe
col = []
for i in cols:
    col.append(i[0])
data = list (map(list,data))
data = pd.DataFrame(data,columns=col)
#输出数据,查看读取是否成功
print(data)