這里介紹兩種連接方法，一種是使用安裝的第三方庫pymysql【針對python3】進行連接，另外一種是采用pandas里的模塊進行連接，個人推薦后者。

?

一、使用pymsql 庫進行連接

這里使用的【數據庫名：test_my? ? 表名：department? ?字段名為：Id 和 Name】

1. 簡單連接的小例子

? ? (1). 查找記錄。

            
              from pymysql import *

try:

    # 連接包括六部分組成：主機、端口、數據庫名、用戶名、密碼、編碼
    
    ## 主機：本地使用"localhost"或127.0.0.1【其他使用ip地址即可】、 端口默認3306、 "test_my" 是數據庫名
    ## 用戶名默認root、密碼為空【若有密碼填入密碼】、編碼'utf8'
    
    conn = connect(host='localhost',port=3306,database='test_my',user='root',passwd='',charset='utf8')  # 1.創建連接
    cur = conn.cursor()                         # 2.創建游標
    
    id = input('請輸入要查找的Id:')   
    sql = 'select * from department where Id=%s' # 3.編寫SQL語句    %s 為占位符
    cur.execute(sql,[id])  # 4. 游標執行sql語句【傳入參數】
    print(cur.fetchall())    # 5. 游標查找全部 【把fetchall 改為fetchone為查找一條數據】

    cur.close()    ## 6. 關閉游標
    conn.close()   ## 7. 關閉連接

except Exception:
    print("錯誤")
            
          

查找前的數據庫內容：

程序運行結果

（2）增、刪、改數據庫（cud）

? ? 這里與上述查詢有些差異、增刪改數據庫需要使用事物、需要對執行后的語句，再進行提交，即commit（）操作。而查詢使用的是游標再feachone（）或feachall（）。增刪改則為在游標執行完sql語句后，再進行連接.commit()操作。例子如下

            
              from pymysql import *

try:

    # 連接包括六部分組成：主機、端口、數據庫名、用戶名、密碼、編碼
    
    ## 主機：本地使用"localhost"或127.0.0.1【其他使用ip地址即可】、 端口默認3306、 "test_my" 是數據庫名
    ## 用戶名默認root、密碼為空【若有密碼填入密碼】、編碼'utf8'
    
    conn = connect(host='localhost',port=3306,database='test_my',user='root',passwd='',charset='utf8')  # 1.創建連接
    cur = conn.cursor()                         # 2.創建游標

    ############  不同于上述 查詢的 部分
    name = input('請輸入要插入的姓名:')
    sql_s = 'insert into department(Name) values(%s)' # 3.編寫sql 插入語句 Name是字段
    cur.execute(sql_s,[name])  # 4. 游標執行sql語句【傳入參數】
    conn.commit()              # 5. 連接提交事務
    ###########

    cur.close()    ## 6. 關閉游標
    conn.close()   ## 7. 關閉連接
    print('ok')

except Exception:
    print("錯誤")

            
          

2. 編寫腳本【便于重復使用】

（1） mysql_help.py 【已經編寫好的模塊、用于增刪改查】 ，具體代碼如下

            
              from pymysql import *

class MysqlHelper(object):
    def __init__(self,host,port,database,user,passwd,charset='utf8'):
        self.host = host
        self.port = port
        self.database = database
        self.user = user
        self.passwd = passwd
        self.charset = charset

    def open(self):
        """創建"""
        self.conn = connect(host=self.host,port=self.port,\
                            database=self.database,passwd=self.passwd,charset=self.charset)
        self.cur = self.conn.cursor()


    def close(self):
        """關閉"""
        self.cur.close()
        self.conn.close()


    def cud(self,sql,params):
        """增刪改"""
        self.open()
        self.cur.execute(sql,params)
        self.conn.commit()
        self.close()
        print('修改成功')

    def r_s(self,sql,params):
        """查找"""
        try:
            self.open()
            self.cur.execute(sql,params)
            s_result = self.cur.fetchone()
            self.close()
            return s_result
        
        except Exception:
            print("錯誤")

            
          

（2）調用上述腳本，從而更加便捷的進行增刪改查【更多精力放在SQL語句編寫上】

? ?再編寫一個python文件叫 sql_execute.py ，讓這個文件與上述的基本腳本文件 mysql_help.py 放在同一目錄下。

?

執行前的數據庫內容如圖：

? 1）當需要執行 查詢操作 時，sql_execute.py文件調用的程序如下所示：

            
              import mysql_help

##  1.查找
id_no = input('請輸入要查詢的Id號：')

sql_s = 'select * from department where Id = %s'

mysqlhelper = mysql_help.MysqlHelper('localhost',3306,'test_my','root','')

result = mysqlhelper.r_s(sql_s,[id_no])

print(result)
            
          

結果如下所示：

? ? ? ? 2) 當執行修改操作【這里僅舉例了更新操作、其余類似】時，程序如下所示：

            
              import mysql_help

####  2. 更新操作

id_no = input('請輸入要變更的Id號：')
name = input('請輸入要變更后的姓名：')

sql_u = 'update department set Name = %s where Id = %s'

mysqlhelper = mysql_help.MysqlHelper('localhost',3306,'test_my','root','')
mysqlhelper.cud(sql_u,[name,id_no])
            
          

程序執行結果

執行前的數據庫內容為：

? 執行上述程序后結果為 .

所以以后直接可以使用腳本 mysql_help.py ?作為自己的基礎腳本。直接調用即可，把精力放在SQL語句上。

?

二、使用pandas庫進行數據庫連接查詢

使用pandas.read_sql()

注：這里只針對查詢操作【需要安裝的第三方庫、mysql.connector、pandas、sqlalchemy】

查詢使用如下：

            
              import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

def readsql(sql_lag,db='test_my'):
    engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://root:""@localhost:3306/{0}?charset-utf8'.format(db))
    df = pd.read_sql(sql_lag,engine)
    return df

sql_s = """
select * from department
    """

df1 = readsql(sql_s)

print(type(df1))
print(df1)


            
          

其中輸出結果為DataFrame格式。即數據框格式。便于數據處理分析。

輸出結果如下圖所示：

?

?

?

?