conn = connect(参数列表)

参数host：连接的mysql主机，如果是本机为'localhost'
参数port：连接的mysql主机的端口，默认为3306
参数database：database的名称
参数user：连接的用户名
参数password：连接的密码
参数的charset：通信采用的编码方式，推荐使用utf8（python3.8中不需要传递该参数）

对象方法：
.close() 关闭连接
.commit() 提交
.rollback() 返回，在提交前可以返回到上一次提交时的数据库内容，当前的sql操作不起作用。
.cursor() 返回Cursor对象，用于执行sql语句并返回结果

Cursor对象

用于执行sql语句，通过connect对象的.cursor()方法获取一个实例。

sc1 = conn.cursor()

对象方法：
.close() 关闭
.execute("执行语句"） 返回受影响的行数
.fetchone() 执行查询时，获取查询结果集的第一个行数据，返回一个元组，当多次调用时依次往下获取结果
.fetchall() 执行查询时，获取结果集的所有行。一行构成一个元组，再将这些元组装入一个元组返回

对象属性：
.rowcount 只读属性，表示最近一次执行语句后影响的行数
.connection 获取当前的连接对象

简单举例：

目前操作的数据库如下：

from pymysql import *

conn = connect(host='localhost', port=3306, user='root', password ='880117', database='hsj')
cs = conn.cursor()

mysql_insert = 'insert into lilho values(0,"hsdj",12,"female");'
cs.execute(mysql_insert)
sql = "ALTER TABLE lilho AUTO_INCREMENT = 1;"
cs.execute(sql)
count = cs.execute("select * from lilho;")

for i in range(count):
    print(cs.fetchone())

# 如果有增删改操作需要将修改提交给数据库
conn.commit()
cs.close()
conn.close()

运行结果：
(1, 'hsj', 23, 'male')
(2, 'shd', None, 'secret')
(3, 'hsdj', 12, 'female')

mysql命令参数

如果数据复杂，组合的sql语句可能无效（如字段汇总含有双引号），因此可以带参数的execute命令：

cursor.execute(带参数的SQL命令,(参数列表))

其中带参数的sql命令是sql把不缺的参数值用参数%s表示，参数列表是对应的参数的值，放在一个元组或列表中。

3.python与sqlite交互

sqlite是一种轻型数据库，它的设计目标是嵌入式的，并且python3自带对sqlite的支持。引入模块后，除了在sqlite中，数据库参数不是%s改为了?，其他操作与mysql基本相同（sqlite的数据类型简单一点）。

引入模块

import sqlite3

连接数据库

con = sqlite3.connect("test.db")  # test.db是sqlite3数据文件

操作数据库

cs = con.cursor()
cs.execute(SQL)
con.submit()
cs.close()
con.close()

举例说明：建立一个学生数据库students.db，并创建一张学生记录表students，包含学号Sno，姓名Sname，性别Sgender，年龄Sage字段。

import sqlite3

sql = """
create table students
(
   Sno int unsigned primary key not null,
   Sname varchar(16),
   Sgender varchar(6) default "secret",
   Sage int unsigned
)
"""

con = sqlite3.connect("students.db")
cs = con.cursor()

cs.execute(sql)
cs.execute('insert into students values(1, "小明", "male", 13),(2,"小红","female",15),(3, "小凯", "secret", 14)')

cs.execute("select * from students")
rows = cs.fetchall()
for row in rows:
    print(row[0], row[1], row[2])
con.commit()

cs.close()
con.close()

运行结果：
1 小明 male
2 小红 female
3 小凯 secret

4. sql注入

sql注入可以理解为与用户交互时，用户恶意输入恒为true的代码来窃取信息（如'or 1=1')。

简单的解决方案：将用户输入的信息传进列表中，让execute函数自动拼装，而不是采用python字符串填充的方法。

# 会导致sql注入
sql = 'select * from lilhoe where name = "{}";'.format(input());
cursor.execute(sql)
# 不会导致sql注入
input_list = [input()]
sql = 'select * from lilhoe where name = {};'
cursor.execute(sql, input_list)

5. sql索引

索引是一种特殊的文件，InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分（linux采用的是InnoDb数据表），它们包含着对数据表里所有记录的引用指针）。

下面通过一个demo来体会一下建立索引之后查找的快速：

首先从终端创建一个测试表：test_index

create table test_index(title varchar(20));

通过python插入100000条数据：

from pymysql import *   

conn = connect(host='localhost', port=3306, user='root', password ='880117', database='hsj')  
cs = conn.cursor()           
for i in range(10000): 
    cs.execute("insert into test_index values('ha{}')".format(i))                                                                  

conn.commit()                                                      
cs.close()
conn.close()

在终端开启所有工作的时间统计功能：

set profiling = 1;

查询第100000条数据：

select * from test_index where title = "ha99999";

查看执行时间：

show profiles;

可以查看当刚刚查询语句执行的时间：
为表test_index的title字段建立一个索引：

--title是字符串类型，所以需要加入长度
create index title_index on test_index(title(20));

再一次执行查询第100000条语句，并查看执时间：

比较两次的时间可以得出结论：在需要查找的字段建立索引后，查找速度明显提高。

注意：

建立太多的索引会影响插入和更新的速度，因为它同样需要更新每个索引文件，且建立索引会占用磁盘空间。

Python与sql交互入门(mysql和sqlite)

1.终端sql操作(mysql数据库)

--连接数据库

--退出数据库

--查看所有数据库

--显示时间

--显示数据库版本

--创建数据库

--查看创建数据库语句

--删除数据库

--查看当前使用的数据库

--使用数据库

--(选择需要修改的数据库后）创建表

--查看所有表

--查看表结构

--查看系统创建表语句（格式化你新建表的语句）

--修改表结构

--插入数据

--查询后的结果一列中显示多种信息

--分页

--读取数据

--子母表同时更新数据

--创建用户并授予权限

--备份

--恢复

2.mysql和python交互

安装模块

引入模块

Connection对象

Cursor对象

mysql命令参数

3.python与sqlite交互

引入模块

连接数据库

操作数据库

4. sql注入

5. sql索引

注意：

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