python如何写入mysql数据库

Python写入MySQL数据库的核心方法有：使用pymysql库、使用MySQL Connector库、使用SQLAlchemy库。下面将详细介绍使用pymysql库的一种写入MySQL数据库的方法，并在后续章节中逐步介绍其他方法和最佳实践。

一、使用pymysql库

pymysql是一个纯Python实现的MySQL客户端库，它使Python代码能够与MySQL数据库进行交互。首先，我们需要安装该库，可以使用以下命令：

pip install pymysql

1.1、连接到MySQL数据库

在编写任何与MySQL的交互代码之前，我们需要先建立与数据库的连接。以下是一个示例代码，展示了如何连接到MySQL数据库：

import pymysql
建立数据库连接
connection = pymysql.connect(
    host='localhost',
    user='your_username',
    password='your_password',
    database='your_database'
)
print("连接成功")

在这个示例中，我们使用了pymysql.connect方法来建立连接，并传入了数据库的主机名、用户名、密码以及数据库名称。

1.2、创建表

在连接成功之后，我们可以在数据库中创建一个表。以下是一个示例代码，展示了如何使用SQL语句创建一个表：

try:
    with connection.cursor() as cursor:
        # 创建表
        create_table_query = """
        CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
            id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
            name VARCHAR(50),
            age INT
        )
        """
        cursor.execute(create_table_query)
        connection.commit()
        print("表创建成功")
finally:
    connection.close()

在这个示例中，我们使用cursor.execute方法执行了一个SQL语句来创建一个名为users的表，该表包含三个字段：id、name和age。

1.3、插入数据

在表创建成功之后，我们可以向表中插入数据。以下是一个示例代码，展示了如何使用SQL语句插入数据：

try:
    with connection.cursor() as cursor:
        # 插入数据
        insert_query = "INSERT INTO users (name, age) VALUES (%s, %s)"
        cursor.execute(insert_query, ("John Doe", 30))
        connection.commit()
        print("数据插入成功")
finally:
    connection.close()

在这个示例中，我们使用cursor.execute方法执行了一个SQL语句来插入一条记录。

二、使用MySQL Connector库

MySQL Connector是MySQL官方提供的Python库，它提供了与MySQL数据库交互的功能。首先，我们需要安装该库，可以使用以下命令：

pip install mysql-connector-python

2.1、连接到MySQL数据库

以下是一个示例代码，展示了如何使用MySQL Connector连接到MySQL数据库：

import mysql.connector
建立数据库连接
connection = mysql.connector.connect(
    host='localhost',
    user='your_username',
    password='your_password',
    database='your_database'
)
print("连接成功")

2.2、创建表

以下是一个示例代码，展示了如何使用MySQL Connector创建一个表：

try:
    cursor = connection.cursor()
    # 创建表
    create_table_query = """
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
        id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
        name VARCHAR(50),
        age INT
    )
    """
    cursor.execute(create_table_query)
    connection.commit()
    print("表创建成功")
finally:
    cursor.close()
    connection.close()

2.3、插入数据

以下是一个示例代码，展示了如何使用MySQL Connector插入数据：

try:
    cursor = connection.cursor()
    # 插入数据
    insert_query = "INSERT INTO users (name, age) VALUES (%s, %s)"
    cursor.execute(insert_query, ("Jane Doe", 25))
    connection.commit()
    print("数据插入成功")
finally:
    cursor.close()
    connection.close()

三、使用SQLAlchemy库

SQLAlchemy是一个功能强大的ORM（对象关系映射）库，它使得我们可以用Python对象来操作数据库。首先，我们需要安装该库，可以使用以下命令：

pip install sqlalchemy

3.1、连接到MySQL数据库

以下是一个示例代码，展示了如何使用SQLAlchemy连接到MySQL数据库：

from sqlalchemy import create_engine
建立数据库连接
engine = create_engine('mysql+pymysql://your_username:your_password@localhost/your_database')
connection = engine.connect()
print("连接成功")

3.2、创建表

以下是一个示例代码，展示了如何使用SQLAlchemy创建一个表：

from sqlalchemy import Table, Column, Integer, String, MetaData
metadata = MetaData()
创建表
users = Table(
    'users', metadata,
    Column('id', Integer, primary_key=True, autoincrement=True),
    Column('name', String(50)),
    Column('age', Integer)
)
metadata.create_all(engine)
print("表创建成功")

3.3、插入数据

以下是一个示例代码，展示了如何使用SQLAlchemy插入数据：

from sqlalchemy import insert
插入数据
ins = insert(users).values(name="Alice", age=28)
connection.execute(ins)
print("数据插入成功")

四、最佳实践和性能优化

在处理与数据库交互时，有一些最佳实践和性能优化技巧，可以帮助我们编写高效、可靠的代码。

4.1、使用连接池

在高并发场景下，频繁创建和销毁数据库连接会带来较大的开销。使用连接池可以重用已有的连接，从而提升性能。以下是一个示例代码，展示了如何使用SQLAlchemy创建连接池：

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.pool import QueuePool
创建连接池
engine = create_engine('mysql+pymysql://your_username:your_password@localhost/your_database', poolclass=QueuePool, pool_size=10)
connection = engine.connect()
print("连接池创建成功")

4.2、使用批量插入

在需要插入大量数据时，逐条插入数据会非常低效。使用批量插入可以显著提升插入速度。以下是一个示例代码，展示了如何使用pymysql进行批量插入：

try:
    with connection.cursor() as cursor:
        # 批量插入数据
        insert_query = "INSERT INTO users (name, age) VALUES (%s, %s)"
        data = [("User1", 20), ("User2", 21), ("User3", 22)]
        cursor.executemany(insert_query, data)
        connection.commit()
        print("数据批量插入成功")
finally:
    connection.close()

4.3、使用事务

在执行一组相关的数据库操作时，使用事务可以确保操作的原子性和一致性。如果其中一个操作失败，整个事务将回滚，从而避免数据不一致。以下是一个示例代码，展示了如何使用pymysql进行事务处理：

try:
    with connection.cursor() as cursor:
        # 开启事务
        connection.begin()
        # 执行一组相关操作
        cursor.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES (%s, %s)", ("UserA", 23))
        cursor.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES (%s, %s)", ("UserB", 24))
        # 提交事务
        connection.commit()
        print("事务提交成功")
except Exception as e:
    # 发生错误时回滚事务
    connection.rollback()
    print("事务回滚，错误：", e)
finally:
    connection.close()

五、常见错误及处理

在与MySQL数据库交互时，可能会遇到各种错误。以下是一些常见错误及其处理方法。

5.1、连接错误

连接错误通常由以下原因引起：数据库服务器未启动、网络问题、用户名或密码错误。以下是一个示例代码，展示了如何捕获连接错误：

import pymysql
try:
    connection = pymysql.connect(
        host='localhost',
        user='wrong_username',
        password='wrong_password',
        database='your_database'
    )
    print("连接成功")
except pymysql.MySQLError as e:
    print("连接失败，错误：", e)

5.2、SQL语法错误

SQL语法错误通常由拼写错误或不正确的SQL语法引起。以下是一个示例代码，展示了如何捕获SQL语法错误：

try:
    with connection.cursor() as cursor:
        # 执行错误的SQL语句
        cursor.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES ('John', 'thirty')")
        connection.commit()
except pymysql.MySQLError as e:
    print("SQL语法错误，错误：", e)
finally:
    connection.close()

5.3、数据完整性错误

数据完整性错误通常由违反数据库约束（例如主键唯一约束、外键约束等）引起。以下是一个示例代码，展示了如何捕获数据完整性错误：

try:
    with connection.cursor() as cursor:
        # 插入重复的主键
        cursor.execute("INSERT INTO users (id, name, age) VALUES (1, 'John', 30)")
        connection.commit()
except pymysql.MySQLError as e:
    print("数据完整性错误，错误：", e)
finally:
    connection.close()