摘要：儘管很多NoSQL 數據庫近幾年大放異彩，但是像MySQL 這樣的關係型數據庫依然是互聯網的主流數據庫之一，每個學Python 的都有必要學好一門數據庫，不管你是做數據分析，還是網絡爬蟲，Web 開發、亦或是機器學習，你都離不開要和數據庫打交道，而MySQL 又是最流行的一種數據庫，這篇文章介紹Python 操作MySQL 的幾種方式，你可以在實際開發過程中根據實際情況合理選擇。
儘管很多NoSQL 數據庫近幾年大放異彩，但是像MySQL 這樣的關係型數據庫依然是互聯網的主流數據庫之一，每個學Python 的都有必要學好一門數據庫，不管你是做數據分析，還是網絡爬蟲，Web 開發、亦或是機器學習，你都離不開要和數據庫打交道，而MySQL 又是最流行的一種數據庫，這篇文章介紹Python 操作MySQL 的幾種方式，你可以在實際開發過程中根據實際情況合理選擇。
1、MySQL-python
MySQL-python 又叫MySQLdb，是Python 連接MySQL 最流行的一個驅動，很多框架都也是基於此庫進行開發，遺憾的是它只支持Python2.x，而且安裝的時候有很多前置條件，因為它是基於C開發的庫，在Windows 平台安裝非常不友好，經常出現失敗的情況，現在基本不推薦使用，取代的是它的衍生版本。
#前置條件
sudo apt - get install python - dev libmysqlclient - dev # Ubuntu
sudo yum install python - devel mysql - devel # Red Hat / CentOS
#安裝
pip install MySQL - python
Windows 直接通過下載exe 文件安裝，公眾號回复「win」獲取下載鏈接
#!/usr/bin/python
import MySQLdb
db = MySQLdb . connect (
host = "localhost" , #主機名
user = "john" , #用戶名
passwd = "megajonhy" , #密碼
db = "jonhydb" ) #數據庫名稱
#查詢前，必須先獲取游標
cur = db . cursor ()
#執行的都是原生SQL語句
cur . execute ( "SELECT * FROM YOUR_TABLE_NAME" )
for row in cur . fetchall ():
print ( row [ 0 ])
db . close ()
2、mysqlclient
由於MySQL-python 年久失修，後來出現了它的Fork 版本mysqlclient，完全兼容MySQLdb，同時支持Python3.x，是Django ORM的依賴工具，如果你想使用原生SQL 來操作數據庫，那麼推薦此驅動。安裝方式和MySQLdb 是一樣的，Windows 可以在https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#mysqlclient 網站找到對應版本的whl 包下載安裝。
# Windows安裝
pip install some - package . whl
# linux前置條件
sudo apt - get install python3 - dev # debian / Ubuntu
sudo yum install python3 - devel # Red Hat / CentOS
brew install mysql - connector - c # macOS (Homebrew)
pip install mysqlclient
3、PyMySQL
PyMySQL 是純Python 實現的驅動，速度上比不上MySQLdb，最大的特點可能就是它的安裝方式沒那麼繁瑣，同時也兼容MySQL-python
pip install PyMySQL
#為了兼容mysqldb，只需要加入
pymysql . install_as_MySQLdb ()
一個例子
import pymysql
conn = pymysql . connect ( host = '127.0.0.1' , user = 'root' , passwd = "xxx" , db = 'mysql' )
cur = conn . cursor ()
cur . execute ( "SELECT Host,User FROM user" )
for r in cur :
print ( r )
cur . close ()
conn . close()
4、peewee
寫原生SQL 的過程非常繁瑣，代碼重複，沒有面向對象思維，繼而誕生了很多封裝wrapper 包和ORM 框架，ORM 是Python 對象與數據庫關係表的一種映射關係，有了ORM 你不再需要寫SQL語句。提高了寫代碼的速度，同時兼容多種數據庫系統，如sqlite, mysql、postgresql，付出的代價可能就是性能上的一些損失。如果你對Django 自帶的ORM 熟悉的話，那麼peewee的學習成本幾乎為零。它是Python 中是最流行的ORM 框架。
pip install peewee
一個例子
import peewee
from peewee import *
db = MySQLDatabase ( 'jonhydb' , user = 'john' , passwd = 'megajonhy' )
class Book ( peewee . Model ):
author = peewee . CharField ()
title = peewee . TextField ()
class Meta :
database = db
Book . create_table ()
book = Book ( author = "me" , title = 'Peewee is cool' )
book . save ()
for book in Book . filter ( author = "me" ):
print ( book . title )
官方文檔：http://docs.peewee-orm.com/en/latest/peewee/installation.html
5、SQLAlchemy
如果想找一種既支持原生SQL，又支持ORM 的工具，那麼SQLAlchemy 是最好的選擇，它非常接近Java 中的Hibernate 框架。
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy_declarative import Address , Base , Person
class Address ( Base ):
__tablename__ = 'address'
id = Column ( Integer , primary_key = True )
street_name = Column ( String ( 250 ))
engine = create_engine ( 'sqlite:///sqlalchemy_example.db' )
Base . metadata . bind = engine
DBSession = sessionmaker ( bind = engine )
session = DBSession ()
# Insert a Person in the person table
new_person = Person ( name = 'new person' )
session . add ( new_person )
session . commit ()
轉貼自： 36大數據
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