Python访问MySQL详解

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Python访问数据库

作为Python开发工程师,选择哪个数据库呢?当然是MySQL。因为MySQL不仅免费,普及率最高,出了错,可以很容易找到解决方法。而且,围绕MySQL有一大堆监控和运维的工具,安装和使用很方便。

使用MySQL

MySQL是Web世界中使用最广泛的数据库服务器。SQLite的特点是轻量级、可嵌入,但不能承受高并发访问,适合桌面和移动应用。而MySQL是为服务器端设计的数据库,能承受高并发访问,同时占用的内存也远远大于SQLite。

安装MySQL

可以直接从MySQL官方网站下载最新的Community Server 5.6.x版本。MySQL是跨平台的,选择对应的平台下载安装文件,安装即可。
安装时,MySQL会提示输入root用户的口令,请务必记清楚。
在Windows上,安装时请选择UTF-8编码,以便正确地处理中文。
在Mac或Linux上,需要编辑MySQL的配置文件,把数据库默认的编码全部改为UTF-8。MySQL的配置文件默认存放在/etc/my.cnf或者/etc/mysql/my.cnf:

[client]
default-character-set = utf8

[mysqld]
default-storage-engine = INNODB
character-set-server = utf8
collation-server = utf8_general_ci

重启MySQL后,可以通过MySQL的客户端命令行检查编码:

$ mysql -u root -p
Enter password: 
Welcome to the MySQL monitor...
...

mysql> show variables like '%char%';
+--------------------------+--------------------------------------------------------+
| Variable_name            | Value                                                  |
+--------------------------+--------------------------------------------------------+
| character_set_client     | utf8                                                   |
| character_set_connection | utf8                                                   |
| character_set_database   | utf8                                                   |
| character_set_filesystem | binary                                                 |
| character_set_results    | utf8                                                   |
| character_set_server     | utf8                                                   |
| character_set_system     | utf8                                                   |
| character_sets_dir       | /usr/local/mysql-5.1.65-osx10.6-x86_64/share/charsets/ |
+--------------------------+--------------------------------------------------------+
8 rows in set (0.00 sec)

看到utf8字样就表示编码设置正确。
注:如果MySQL的版本≥5.5.3,可以把编码设置为utf8mb4,utf8mb4和utf8完全兼容,但它支持最新的Unicode标准,可以显示emoji字符。

安装MySQL驱动

MySQL官方提供了mysql-connector-python驱动,但是安装的时候需要给pip命令加上参数--allow-external:

$ pip install mysql-connector-python --allow-external mysql-connector-python

如果上面的命令安装失败,可以试试另一个驱动:

$ pip install mysql-connector

我们演示如何连接到MySQL服务器的test数据库:

# 导入MySQL驱动:
>>> import mysql.connector
# 注意把password设为你的root口令:
>>> conn = mysql.connector.connect(user='root', password='password', database='test')
>>> cursor = conn.cursor()
# 创建user表:
>>> cursor.execute('create table user (id varchar(20) primary key, name varchar(20))')
# 插入一行记录,注意MySQL的占位符是%s:
>>> cursor.execute('insert into user (id, name) values (%s, %s)', ['1', 'Michael'])
>>> cursor.rowcount
1
# 提交事务:
>>> conn.commit()
>>> cursor.close()
# 运行查询:
>>> cursor = conn.cursor()
>>> cursor.execute('select * from user where id = %s', ('1',))
>>> values = cursor.fetchall()
>>> values
[('1', 'Michael')]
# 关闭Cursor和Connection:
>>> cursor.close()
True
>>> conn.close()

使用SQLAlchemy

把一个表的内容用Python的数据结构表示出来的话,可以用一个list表示多行,list的每一个元素是tuple,表示一行记录。但是用tuple表示一行很难看出表的结构。如果把一个tuple用class实例来表示,就可以更容易地看出表的结构来。
这就是传说中的ORM技术:Object-Relational Mapping,把关系数据库的表结构映射到对象上。但是由谁来做这个转换呢?所以ORM框架应运而生。
在Python中,最有名的ORM框架是SQLAlchemy。我们来看看SQLAlchemy的用法。
首先通过pip安装SQLAlchemy:

$ pip install sqlalchemy

然后,利用上次我们在MySQL的test数据库中创建的user表,用SQLAlchemy来试试:
第一步,导入SQLAlchemy,并初始化DBSession:

# 导入:
from sqlalchemy import Column, String, create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

# 创建对象的基类:
Base = declarative_base()

# 定义User对象:
class User(Base):
    # 表的名字:
    __tablename__ = 'user'

    # 表的结构:
    id = Column(String(20), primary_key=True)
    name = Column(String(20))

# 初始化数据库连接:
engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://root:password@localhost:3306/test')
# 创建DBSession类型:
DBSession = sessionmaker(bind=engine)

以上代码完成SQLAlchemy的初始化和具体每个表的class定义。如果有多个表,就继续定义其他class。
create_engine()用来初始化数据库连接。SQLAlchemy用一个字符串表示连接信息:

'数据库类型+数据库驱动名称://用户名:口令@机器地址:端口号/数据库名'

下面,我们看看如何向数据库表中添加一行记录。
由于有了ORM,我们向数据库表中添加一行记录,可以视为添加一个User对象:

# 创建session对象:
session = DBSession()
# 创建新User对象:
new_user = User(id='5', name='Bob')
# 添加到session:
session.add(new_user)
# 提交即保存到数据库:
session.commit()
# 关闭session:
session.close()

可见,关键是获取session,然后把对象添加到session,最后提交并关闭。DBSession对象可视为当前数据库连接。
如何从数据库表中查询数据呢?有了ORM,查询出来的可以不再是tuple,而是User对象。SQLAlchemy提供的查询接口如下:

# 创建Session:
session = DBSession()
# 创建Query查询,filter是where条件,最后调用one()返回唯一行,如果调用all()则返回所有行:
user = session.query(User).filter(User.id=='5').one()
# 打印类型和对象的name属性:
print('type:', type(user))
print('name:', user.name)
# 关闭Session:
session.close()

由于关系数据库的多个表还可以用外键实现一对多、多对多等关联,相应地,ORM框架也可以提供两个对象之间的一对多、多对多等功能。
例如,如果一个User拥有多个Book,就可以定义一对多关系如下:

class User(Base):
    __tablename__ = 'user'

    id = Column(String(20), primary_key=True)
    name = Column(String(20))
    # 一对多:
    books = relationship('Book')

class Book(Base):
    __tablename__ = 'book'

    id = Column(String(20), primary_key=True)
    name = Column(String(20))
    # “多”的一方的book表是通过外键关联到user表的:
    user_id = Column(String(20), ForeignKey('user.id'))

ORM框架的作用就是把数据库表的一行记录与一个对象互相做自动转换。
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