Python 操作 pymysql 批量 增、删、改、查

github：https://github.com/PyMySQL/PyMySQL

Python3 MySQL 数据库连接 - PyMySQL 驱动：Python3 MySQL 数据库连接 – PyMySQL 驱动 | 菜鸟教程

pymysql 是线程安全的（ 搜索 thread，可以看到 thread_safe=1，同时函数 thread_safe() 返回 True ）：https://github.com/PyMySQL/PyMySQL/blob/main/pymysql/__init__.py

Mysql  如果数据存在则更新，不存在则插入

：Mysql:如果数据存在则更新，不存在则插入_飞蛾逐月-CSDN博客_mysql 存在更新不存在写入

1、PyMySQL 安装

在使用 PyMySQL 之前，我们需要确保 PyMySQL 已安装。

PyMySQL 下载地址：GitHub - PyMySQL/PyMySQL: Pure Python MySQL Client

安装 PyMySQL 的 Python 包：pip3 install PyMySQL

2、数据库连接

连接数据库前，请先确认以下事项：

• 已经创建了数据库 TESTDB.
• 在 TESTDB 数据库中您已经创建了表 EMPLOYEE
• EMPLOYEE 表字段为 FIRST_NAME, LAST_NAME, AGE, SEX 和 INCOME。
• 连接数据库 TESTDB 使用的用户名为 "testuser" ，密码为 "test123"，你可以可以自己设定或者直接使用 root 用户名及其密码，Mysql 数据库用户授权请使用 Grant 命令。
• 已经安装了 Python MySQLdb 模块。
• 如果您对sql语句不熟悉，可以访问 SQL基础教程

示  例：

链接 Mysql 的 TESTDB 数据库：

import pymysql
 
# 打开数据库连接
db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
 
# 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor
cursor = db.cursor()
 
# 使用 execute()  方法执行 SQL 查询 
cursor.execute("SELECT VERSION()")
 
# 使用 fetchone() 方法获取单条数据.
data = cursor.fetchone()
 
print ("Database version : %s " % data)
 
# 关闭数据库连接
db.close()

3、使用

创建数据库表

如果数据库连接存在我们可以使用execute()方法来为数据库创建表，如下所示创建表EMPLOYEE：

import pymysql
 
# 打开数据库连接
db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
 
# 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor
cursor = db.cursor()
 
# 使用 execute() 方法执行 SQL，如果表存在则删除
cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS EMPLOYEE")
 
# 使用预处理语句创建表
sql = """CREATE TABLE EMPLOYEE (
         FIRST_NAME  CHAR(20) NOT NULL,
         LAST_NAME  CHAR(20),
         AGE INT,  
         SEX CHAR(1),
         INCOME FLOAT )"""
 
cursor.execute(sql)
 
# 关闭数据库连接
db.close()

查询  数据

Python 查询 Mysql 使用 fetchone() 方法获取单条数据，使用 fetchall() 方法获取多条数据。

• fetchone():  该方法获取下一个查询结果集。结果集是一个对象
• fetchall():  接收全部的返回结果行.
• rowcount:  这是一个只读属性，并返回执行execute()方法后影响的行数。

查询 EMPLOYEE 表中 salary（工资）字段大于 1000 的所有数据：

import pymysql
 
# 打开数据库连接
db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
 
# 使用cursor()方法获取操作游标 
cursor = db.cursor()
 
# SQL 查询语句
sql = "SELECT * FROM EMPLOYEE \
       WHERE INCOME > %s" % (1000)
try:
   # 执行SQL语句
   cursor.execute(sql)
   # 获取所有记录列表
   results = cursor.fetchall()
   for row in results:
      fname = row[0]
      lname = row[1]
      age = row[2]
      sex = row[3]
      income = row[4]
       # 打印结果
      print ("fname=%s,lname=%s,age=%s,sex=%s,income=%s" % \
             (fname, lname, age, sex, income ))
except:
   print ("Error: unable to fetch data")
 
# 关闭数据库连接
db.close()

示例：

import pymysql

class DB():
    def __init__(self, host='localhost', port=3306, db='', user='root', passwd='root', charset='utf8'):
        # 建立连接 
        self.conn = pymysql.connect(host=host, port=port, db=db, user=user, passwd=passwd, charset=charset)
        # 创建游标，操作设置为字典类型        
        self.cur = self.conn.cursor(cursor = pymysql.cursors.DictCursor)

    def __enter__(self):
        # 返回游标        
        return self.cur

    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        # 提交数据库并执行        
        self.conn.commit()
        # 关闭游标        
        self.cur.close()
        # 关闭数据库连接        
        self.conn.close()


if __name__ == '__main__':
    with DB(host='192.168.68.129',user='root',passwd='zhumoran',db='text3') as db:
        db.execute('select * from course')
        print(db)
        for i in db:
            print(i)

插入  数据

执行 SQL INSERT 语句向表 EMPLOYEE 插入记录：

import pymysql
 
# 打开数据库连接
db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
 
# 使用cursor()方法获取操作游标 
cursor = db.cursor()
 
# SQL 插入语句
sql = """INSERT INTO EMPLOYEE(FIRST_NAME,
         LAST_NAME, AGE, SEX, INCOME)
         VALUES ('Mac', 'Mohan', 20, 'M', 2000)"""
try:
   # 执行sql语句
   cursor.execute(sql)
   # 提交到数据库执行
   db.commit()
except:
   # 如果发生错误则回滚
   db.rollback()
 
# 关闭数据库连接
db.close()

以上例子也可以写成如下形式：

import pymysql
 
# 打开数据库连接
db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
 
# 使用cursor()方法获取操作游标 
cursor = db.cursor()
 
# SQL 插入语句
sql = "INSERT INTO EMPLOYEE(FIRST_NAME, \
       LAST_NAME, AGE, SEX, INCOME) \
       VALUES ('%s', '%s',  %s,  '%s',  %s)" % \
       ('Mac', 'Mohan', 20, 'M', 2000)
try:
   # 执行sql语句
   cursor.execute(sql)
   # 执行sql语句
   db.commit()
except:
   # 发生错误时回滚
   db.rollback()
 
# 关闭数据库连接
db.close()

以下代码使用变量向SQL语句中传递参数:

..................................
user_id = "test123"
password = "password"

con.execute('insert into Login values( %s,  %s)' % \
             (user_id, password))
..................................

单条插入数据：

 
#!/usr/bin/python3
 
import pymysql
 
# 打开数据库连接
db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
 
# 使用cursor()方法获取操作游标 
cursor = db.cursor()
 
# SQL 插入语句  里面的数据类型要对应
sql = "INSERT INTO EMPLOYEE(FIRST_NAME, \
       LAST_NAME, AGE, SEX, INCOME) \
       VALUES ('%s', '%s',  %s,  '%s',  %s)" % \
       ('Mac', 'Mohan', 20, 'M', 2000)
try:
   # 执行sql语句
   cursor.execute(sql)
   # 执行sql语句
   db.commit()
except:
   # 发生错误时回滚
   db.rollback()
 
# 关闭数据库连接
db.close()

批量插入数据：

注意：批量插入数据 与 单条插入数据 的区别：

• 批量插入：VALUES (%s, %s, %s, %s, %s,) 里面 不用引号
• 单条插入：VALUES ('%s', '%s', '%s', '%s', '%s') 里面 需要引号

#!/usr/bin/env python
# -*-encoding:utf-8-*-
 
import pymysql
 
# 打开数据库连接
db = pymysql.connect("localhost","root","123","testdb")
 
# 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor
cursor = db.cursor()
 
# SQL 插入语句
sql = "INSERT INTO EMPLOYEE(FIRST_NAME, \
       LAST_NAME, AGE, SEX, INCOME) \
       VALUES (%s,%s,%s,%s,%s)"
# 区别与单条插入数据，VALUES ('%s', '%s',  %s,  '%s', %s) 里面不用引号
 
val = (('li', 'si', 16, 'F', 1000),
       ('Bruse', 'Jerry', 30, 'F', 3000),
       ('Lee', 'Tomcat', 40, 'M', 4000),
       ('zhang', 'san', 18, 'M', 1500))
try:
   # 执行sql语句
   cursor.executemany(sql,val)
   # 提交到数据库执行
   db.commit()
except:
   # 如果发生错误则回滚
   db.rollback()
 
# 关闭数据库连接
db.close()

更新  数据

更新操作用于更新数据表的数据，以下实例将 TESTDB 表中 SEX 为 'M' 的 AGE 字段递增 1：

import pymysql
 
# 打开数据库连接
db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
 
# 使用cursor()方法获取操作游标 
cursor = db.cursor()
 
# SQL 更新语句
sql = "UPDATE EMPLOYEE SET AGE = AGE + 1 WHERE SEX = '%c'" % ('M')
try:
   # 执行SQL语句
   cursor.execute(sql)
   # 提交到数据库执行
   db.commit()
except:
   # 发生错误时回滚
   db.rollback()
 
# 关闭数据库连接
db.close()

批量 更新

使用 pymysql 的 course.executemany(sql, update_list) 进行批量更新

• sql：更新一条的 sql 语句模板；
• update_list：一个列表套元组的结构；

示  例：

db = pymysql.connect(user='root', password='mysql', database='test', host='127.0.0.1', port=3306, charset='utf8mb4')
 
name_list = ["re", "gh", "ds", "D"]  # 存储name的值
age_list = ["10", "20", "30", "40"]  # 存储age的值
id_list = ["1", "2", "3", "4"]  # 存储id的值
val_list = [[name_list[i], age_list[i], id_list[i]] for i in range(len(id_list))]
print(val_list)
# [['re', '10', '1'], ['gh', '20', '2'], ['ds', '30', '3'], ['D', '40', '4']]
 
with db.cursor() as cursor:
    try:
        sql = "UPDATE test SET name=(%s), age=(%s) WHERE id=(%s)"
        cursor.executemany(sql, val_list)
        db.commit()
    except:
        db.rollback()
db.close()

pymysql 批量 --- 增、删、改、查

注意：插入数字也是 %s

# coding=utf-8
 
import time
import pymysql.cursors
 
conn= pymysql.connect(host='rm-xxx.mysql.rds.aliyuncs.com',
                       port=3306,
                       user='dba',
                       password='xxxxx',
                       db='app',
                       charset='utf8')
cursor= conn.cursor()
# conn.ping(reconnect=True)
 
count= 0
posts=[]
for postin posts:
    try:
        sql= 'DELETE FROM user_like WHERE user_id=%s and like_post_id=%s'
        ret= cursor.executemany(sql, ((1,2), (3,4), (5,6)))
        conn.commit()
    except Exception as e:
        print("batch Exception:", e)
 
    count+=1
 
cursor.close()
conn.close()
 
 
# 基本sql语句写法
# INSERT INTO star(name,gender) VALUES(“XX”, 20)
# SELECT * FROM app.user_post WHERE post_id LIKE '%xxxx%';
# UPDATE app.user_post SET post_id=replace(post_id,'\'','’);
# UPDATE app.user_post SET  province = ‘xxx', city =‘xxx';
# DELETE FROM app.user_post where updated_at = '0000-00-00 00:00:00’;
 
 
# 带参数构造语句的基本写法
# sql = 'select user_id, post_id from user_post where user_id="{user_id}" and post_id="{post_id}"'.format(user_id=user_id, post_id=post_id)
# sql = 'SELECT count(*) FROM user_like where like_post_id = "%s"' % ("xxx")
# sql = 'update star set gender="{gender}", height="{height}" where star_id="{star_id}"'.format(gender='M', height=180, star_id=123456789)

删除  数据

删除操作用于删除数据表中的数据，以下实例演示了删除数据表 EMPLOYEE 中 AGE 大于 20 的所有数据：

import pymysql
 
# 打开数据库连接
db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
 
# 使用cursor()方法获取操作游标 
cursor = db.cursor()
 
# SQL 删除语句
sql = "DELETE FROM EMPLOYEE WHERE AGE > %s" % (20)
try:
   # 执行SQL语句
   cursor.execute(sql)
   # 提交修改
   db.commit()
except:
   # 发生错误时回滚
   db.rollback()
 
# 关闭连接
db.close()

执行 事务

事务机制可以确保数据一致性。

对于支持事务的数据库， 在 Python 数据库编程中，当游标建立之时，就自动开始了一个隐形的数据库事务。commit()方法游标的所有更新操作，rollback（）方法回滚当前游标的所有操作。每一个方法都开始了一个新的事务。

事务应该具有4个属性：原子性、一致性、隔离性、持久性。这四个属性通常称为ACID特性。

• 原子性（atomicity）。一个事务是一个不可分割的工作单位，事务中包括的诸操作要么都做，要么都不做。
• 一致性（consistency）。事务必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。一致性与原子性是密切相关的。
• 隔离性（isolation）。一个事务的执行不能被其他事务干扰。即一个事务内部的操作及使用的数据对并发的其他事务是隔离的，并发执行的各个事务之间不能互相干扰。
• 持久性（durability）。持续性也称永久性（permanence），指一个事务一旦提交，它对数据库中数据的改变就应该是永久性的。接下来的其他操作或故障不应该对其有任何影响。

示例：

# SQL删除记录语句
sql = "DELETE FROM EMPLOYEE WHERE AGE > %s" % (20)
try:
   # 执行SQL语句
   cursor.execute(sql)
   # 向数据库提交
   db.commit()
except:
   # 发生错误时回滚
   db.rollback()

pymysqlpool

线程安全 pymysqlpool

# -*-coding: utf-8-*-
# Author : Christopher Lee
# License: Apache License
# File   : test_example.py
# Date   : 2017-06-18 01-23
# Version: 0.0.1
# Description: simple test.
 
 
import logging
import string
import threading
 
import pandas as pd
import random
 
from pymysqlpool import ConnectionPool
 
config = {
    'pool_name': 'test',
    'host': 'localhost',
    'port': 3306,
    'user': 'root',
    'password': 'chris',
    'database': 'test',
    'pool_resize_boundary': 50,
    'enable_auto_resize': True,
    # 'max_pool_size': 10
}
 
logging.basicConfig(format='[%(asctime)s][%(name)s][%(module)s.%(lineno)d][%(levelname)s] %(message)s',
                    datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S',
                    level=logging.DEBUG)
 
 
def connection_pool():
    # Return a connection pool instance
    pool = ConnectionPool(**config)
    # pool.connect()
    return pool
 
 
def test_pool_cursor(cursor_obj=None):
    cursor_obj = cursor_obj or connection_pool().cursor()
    with cursor_obj as cursor:
        print('Truncate table user')
        cursor.execute('TRUNCATE user')
 
        print('Insert one record')
        result = cursor.execute('INSERT INTO user (name, age) VALUES (%s, %s)', ('Jerry', 20))
        print(result, cursor.lastrowid)
 
        print('Insert multiple records')
        users = [(name, age) for name in ['Jacky', 'Mary', 'Micheal'] for age in range(10, 15)]
        result = cursor.executemany('INSERT INTO user (name, age) VALUES (%s, %s)', users)
        print(result)
 
        print('View items in table user')
        cursor.execute('SELECT * FROM user')
        for user in cursor:
            print(user)
 
        print('Update the name of one user in the table')
        cursor.execute('UPDATE user SET name="Chris", age=29 WHERE id = 16')
        cursor.execute('SELECT * FROM user ORDER BY id DESC LIMIT 1')
        print(cursor.fetchone())
 
        print('Delete the last record')
        cursor.execute('DELETE FROM user WHERE id = 16')
 
 
def test_pool_connection():
    with connection_pool().connection(autocommit=True) as conn:
        test_pool_cursor(conn.cursor())
 
 
def test_with_pandas():
    with connection_pool().connection() as conn:
        df = pd.read_sql('SELECT * FROM user', conn)
        print(df)
 
 
def delete_users():
    with connection_pool().cursor() as cursor:
        cursor.execute('TRUNCATE user')
 
 
def add_users(users, conn):
    def execute(c):
        c.cursor().executemany('INSERT INTO user (name, age) VALUES (%s, %s)', users)
        c.commit()
 
    if conn:
        execute(conn)
        return
    with connection_pool().connection() as conn:
        execute(conn)
 
 
def add_user(user, conn=None):
    def execute(c):
        c.cursor().execute('INSERT INTO user (name, age) VALUES (%s, %s)', user)
        c.commit()
 
    if conn:
        execute(conn)
        return
    with connection_pool().connection() as conn:
        execute(conn)
 
 
def list_users():
    with connection_pool().cursor() as cursor:
        cursor.execute('SELECT * FROM user ORDER BY id DESC LIMIT 5')
        print('...')
        for x in sorted(cursor, key=lambda d: d['id']):
            print(x)
 
 
def random_user():
    name = "".join(random.sample(string.ascii_lowercase, random.randint(4, 10))).capitalize()
    age = random.randint(10, 40)
    return name, age
 
 
def worker(id_, batch_size=1, explicit_conn=True):
    print('[{}] Worker started...'.format(id_))
 
    def do(conn=None):
        for _ in range(batch_size):
            add_user(random_user(), conn)
 
    if not explicit_conn:
        do()
        return
 
    with connection_pool().connection() as c:
        do(c)
 
    print('[{}] Worker finished...'.format(id_))
 
 
def bulk_worker(id_, batch_size=1, explicit_conn=True):
    print('[{}] Bulk worker started...'.format(id_))
 
    def do(conn=None):
        add_users([random_user() for _ in range(batch_size)], conn)
        time.sleep(3)
 
    if not explicit_conn:
        do()
        return
 
    with connection_pool().connection() as c:
        do(c)
 
    print('[{}] Worker finished...'.format(id_))
 
 
def test_with_single_thread(batch_number, batch_size, explicit_conn=False, bulk_insert=False):
    delete_users()
    wk = worker if not bulk_insert else bulk_worker
    for i in range(batch_number):
        wk(i, batch_size, explicit_conn)
    list_users()
 
 
def test_with_multi_threads(batch_number=1, batch_size=1000, explicit_conn=False, bulk_insert=False):
    delete_users()
 
    wk = worker if not bulk_insert else bulk_worker
 
    threads = []
    for i in range(batch_number):
        t = threading.Thread(target=wk, args=(i, batch_size, explicit_conn))
        threads.append(t)
        t.start()
 
    [t.join() for t in threads]
    list_users()
 
 
if __name__ == '__main__':
    import time
 
    start = time.perf_counter()
    test_pool_cursor()
    test_pool_connection()
 
    test_with_pandas()
    test_with_multi_threads(20, 10, True, bulk_insert=True)
    test_with_single_thread(1, 10, True, bulk_insert=True)
    elapsed = time.perf_counter() - start
    print('Elapsed time is: "{}"'.format(elapsed))