原創： 阿亮 Python極客社區

操作MySQL，我們都習慣于用pymsq，基本流程就是

創建連接

創建游標

執行SQL

關閉連接

代碼是這樣的

import pymysql# 1.創建連接conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', password='root', charset='utf8')# 2.創建游標cursor = conn.cursor()# 3.執行sql語句cursor.execute('select * from user where xxx')result=cursor.execute(sql) #執行sql語句，返回sql查詢成功的記錄數目# 關閉連接，游標和連接都要關閉cursor.close()conn.close()

而今天要說的庫，可以快速的進行查詢，比pymysql好使，不再需要操作游標。即：records庫，網上關于這個庫的資料其實并不多。

什么？你沒聽過，所以不敢用？那你總知道requests庫吧，其實這兩個庫都是同一個作者寫的。

這個庫不光支持MySQL，同樣還只是PostgreSQL，SQLite，Oracle等..

項目地址：https://github.com/kennethreitz/records

安裝 ： pip install records mysqlclient

創建一個user_demo表

import records# 獲取數據庫連接db = records.Database('mysql+pymysql://root:root@localhost:3306/records_test')# 創建表的sqlcreate_sql = """CREATE TABLE IF NOT EXISTS user_demo ( id int(11) PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, name varchar(20), age int);"""# 執行db.query(create_sql)

獲取數據庫連接的格式是標準的url格式具體看下圖

插入數據

對于records，插入單條和多條數據都比較方便，而且還支持動態加載數據。

# 獲取數據庫連接db = records.Database('mysql+pymysql://root:root@localhost:3306/records_test')# 插入一條數據db.query("INSERT INTO user_demo(name, age) VALUE ('tom', 19)")# 通過參數傳值動態插入一條user = {'name': 'liming', 'age': 20}db.query("INSERT INTO user_demo(name, age) VALUE (:name, :age)", **user)# 插入多條users = [ {'name': '二狗子', 'age': 14}, {'name': '二柱子', 'age': 12}, {'name': '翠花', 'age': 9}]# records的bulk_query方法支持插入和更新多條數據db.bulk_query ("INSERT INTO user_demo(name, age) VALUES (:name, :age)", users)

執行之后，再查詢數據庫，發現都正常插入了；

mysql> select * from user_demo;+----+--------+------+| id | name | age |+----+--------+------+| 1 | tom | 19 || 2 | liming | 20 || 3 | 二狗子 | 14 || 4 | 二柱子 | 12 || 5 | 翠花 | 9 |+----+--------+------+5 rows in set (0.00 sec)

查詢數據

records默認是返回封裝的RecordCollection對象，當然我們也可以通過調整某些參數，獲取到不一樣的數據類型。

• as_dict = True：通過字典的形式返回數據
• as_ordereddict=True：以排序字典的形式返回數據

代碼示例：

rows = db.query('select * from user_demo')# 獲取全部數據print(rows.all())# 獲取第一條數據print(rows.first()) # # 以字典的形式獲取數據print(rows.all(as_dict=True))print(rows.first(as_dict=True))# 排序字典print(rows.first(as_ordereddict=True)) # OrderedDict([('id', 1), ('name', 'tom'), ('age', 19)])

事務

數據庫事務是構成單一邏輯工作單元的操作合集，生活中最好的例子就是轉賬操作，A給B轉賬100元，先從A的賬戶扣除100，再給B的賬戶加100。如果再給B賬戶加100的過程程序出現異常，就會導致A莫名其妙的被扣了100。事務就是用來解決這種問題的，保證一個執行單元，要么都執行成功，要么就都不成功。

records同樣也支持事務。代碼如下：

with db.transaction() as t: user1 = {'name': '狗蛋', 'age': 8} user2 = {'id': 1, 'name': '錘子', 'age': 10} t.query("INSERT INTO user_demo(name, age) VALUE (:name, :age)", **user1) print("user1 已執行插入...") t.query("INSERT INTO user_demo(id,name, age) VALUE (:id，:name, :age)", **user2) print('user2 已執行插入...')

數據存中已經存在了id為1的信息，因此執行user2的時候，會導致主鍵沖突。 控制臺輸出：

user1 已執行插入...

并沒有輸出‘user2 已執行插入...’ 說明執行插入user2的時候出現了主鍵沖突(數據庫中已經存在id為1的數據了)。再去查看數據庫，發現并沒有name為狗蛋的數據，說明這是一個數據庫事務的過程。在執行user2失敗的時候，將已經執行成功的user1,進行了事務回滾。

數據導出

有時候我們需要將數據庫的數據進行導出，比如存成文本或者Excel。強大的records可以直接進行導出操作。

導出csv文件

rows = db.query('select * from user_demo')with open('user_demo.csv', 'wb') as f: f.write(rows.export('xlsl'))

同樣可以導出yaml、json、xlsl、pandas、html等格式。導出方法為

rows.export('你要導出的格式')

例如導出Html格式：

rows = db.query('select * from user_demo')with open('user_demo.html', 'wb') as f: f.write(rows.export('html').encode('utf-8'))

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的mysql 导出数据字典_操作MySQL？这个库比pymysql香一百倍的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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