Python操作MySQL数据库
目录
一、引言
二、Python连接MySQL数据库的准备工作
1.安装Python MySQL连接库
（1）mysql-connector-python
（2）PyMySQL
2.建立数据库连接
（1）导入库与配置参数
（2）创建连接对象
（3）创建游标对象
三、常见的MySQL操作
1.数据插入（INSERT）
2. 数据更新（UPDATE）
3. 数据删除（DELETE）
4. 数据查询（SELECT）
四、连接池技术
1.连接池的核心价值
2.使用DBUtils实现连接池
五、事务管理
1. 事务的ACID特性
2.事务控制命令
3.事务隔离级别详解
六、实战案例
1.转账场景的事务控制
七、总结
一、引言
在现代软件开发中，数据库是核心基础设施之一。MySQL作为最流行的开源关系型数据库管理系统（RDBMS），因其高性能、易用性和丰富的功能被广泛应用于各类场景。Python作为一门简洁高效的编程语言，通过与MySQL的结合，能够快速实现数据存储、查询和分析。本章将系统性地讲解Python操作MySQL数据库的核心技术，涵盖连接管理、SQL操作、事务控制及性能优化等内容，并结合实际案例深入剖析关键知识点。
二、Python连接MySQL数据库的准备工作
1.安装Python MySQL连接库
Pythn与MySQL的交互依赖于第三方库。以下是两种主流库的对比与安装方法：
（1）mysql-connector-python
- 特点：MySQL官方维护的库，支持纯Python实现，兼容性高，但性能略低于其他库。
- 安装命令：
pip install mysql-connector-python（2）PyMySQL
- 特点：纯Python编写的轻量级库，性能较好，社区活跃，适合快速开发。
- 安装命令：
pip install pymysql选择建议：若需与MySQL官方特性深度集成，优先选择mysql-connector-python；若追求轻量和灵活，推荐使用PyMySQL。
2.建立数据库连接
连接MySQL数据库的核心步骤如下：
（1）导入库与配置参数
import pymysql
db_config = {
"host": "localhost", # 数据库服务器地址
"user": "root", # 用户名
"password": "password",# 密码
"database": "testdb" # 目标数据库
}（2）创建连接对象
使用 pymysql.connect()方法建立连接：
db = pymysql.connect(**db_config)关键参数解析：
- host：支持IP地址或域名，远程连接时需开放数据库端口（默认3306）。
- charset：可选参数，指定字符集（如utf8mb4），避免中文乱码。
（3）创建游标对象
游标（Cursor）是执行SQL操作的核心接口：
cursor = db.cursor()游标的作用：
- 执行SQL语句（execute（）方法）。
- 获取查询结果（fetchone()、fetchall()）。
- 管理事务（提交或回滚）。
三、常见的MySQL操作
1.数据插入（INSERT）
基本语法：
sql = "INSERT INTO users (name, age) VALUES (%s, %s)"
cursor.execute(sql, ("Alice", 25))
db.commit() # 提交事务注意事项：
- 防SQL注入：必须使用%s占位符，避免直接拼接字符串。
- 批量插入：使用executemany（）方法提升效率：
data = [("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
cursor.executemany(sql, data)
db.commit()2. 数据更新（UPDATE）
语法示例：
sql = "UPDATE users SET age = %s WHERE name = %s"
cursor.execute(sql, (26, "Alice"))
db.commit()关键点：
- WHERE条件：必须明确更新范围，否则可能导致全表更新。
- 影响行数：通过 cursor.rowcount 获取受影响的行数，用于验证操作是否成功。
3. 数据删除（DELETE）
语法示例：
sql = "DELETE FROM users WHERE name = %s"
cursor.execute(sql, ("Alice",))
db.commit()风险控制：
- 备份数据：删除操作不可逆，建议先备份或启用事务回滚机制。
- 软删除：实际开发中更推荐通过标记字段（如 is_deleted）实现逻辑删除。
4. 数据查询（SELECT）
基础查询：
cursor.execute("SELECT * FROM users")
results = cursor.fetchall()
for row in results:
print(row)高级查询技巧：
- 模糊查询：使用 LIKE 和%通配符：
cursor.execute("SELECT * FROM users WHERE name LIKE %s", ("%a%",))- 联合查询：通过 JOIN 关联多表数据：
sql = """
SELECT users.name, orders.amount
FROM users
INNER JOIN orders ON users.id = orders.user_id
"""
cursor.execute(sql)性能优化：
- 限制返回行数：使用 LIMIT 子句减少数据传输量。
- 索引优化：为高频查询字段添加索引，加速检索。
四、连接池技术
1.连接池的核心价值
- 资源复用：避免频繁创建和销毁连接，减少TCP三次握手及MySQL认证开销。
- 并发控制：通过限制最大连接数，防止数据库因过多连接而崩溃。
2.使用DBUtils实现连接池
安装与配置：
pip install dbutils代码示例：
from dbutils.pooled_db import PooledDB
pool = PooledDB(
creator=pymysql,
maxconnections=5, # 最大连接数
**db_config
)
# 从池中获取连接
conn = pool.connection()
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT * FROM users")
conn.close() # 归还连接至池参数详解：
- maxcached ：设置空闲连接的最大数量。
- blocking： 当连接池满时是否阻塞等待（默认为False，直接报错）。
五、事务管理
1. 事务的ACID特性
- 原子性（Atomicity）：事务内的操作要么全部成功，要么全部失败。
- 一致性（Consistency）：事务执行前后数据库状态保持一致。
- 隔离性（Lsolation）：并发事务间互不干扰。
- 持久性（Durability）：事务提交后，数据永久保存。
2.事务控制命令
- 开启事务：
db.autocommit = False # 关闭自动提交
cursor.execute("START TRANSACTION")- 提交事务：
db.commit()- 回滚事务：
db.rollback()3.事务隔离级别详解
| 隔离级别 | 脏读 | 不可重复读 | 幻读 | 性能影响 | 适用场景 |
| DEAD UNCOMMITTED | 是 | 是 | 是 | 低 | 日志分析等非关键场景 |
| READ COMMITTED | 否 | 是 | 是 | 中 | 多数OLTP系统（如Oracle） |
| REPEATEBLE READ | 否 | 否 | 是 | 较高 | MySQL默认（金融交易） |
| SERIALIZABLE | 否 | 否 | 否 | 高 | 高一致性需求（如库存） |
设置方法：
cursor.execute("SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED")六、实战案例
1.转账场景的事务控制
try:
conn.autocommit = False
cursor.execute("UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE user_id = 1")
cursor.execute("UPDATE accounts SET balance = balance + 100 WHERE user_id = 2")
conn.commit()
except Exception as e:
conn.rollback()
print(f"操作失败：{e}")设计要点：
- 原子性保障：通过 try-except 捕获异常并回滚。
- 锁机制：在高并发场景下，结合 SELECT ... FOR UPDATE 锁定记录。
七、总结
Python操作MySQL数据库的核心在于灵活运用连接管理、SQL执行与事务控制。通过连接池技术可显著提升高并发下的性能，而事务隔离级别的选择需权衡一致性与效率。实际开发中，建议遵循以下原则：
- 代码健壮性：始终使用参数化查询防范SQL注入。
- 资源管理：即时关闭游标与连接，避免内存泄漏。
- 监控与优化：通过慢查询日志分析性能瓶颈，针对性优化索引与SQL语句。
掌握这些技能后，开发者能够构建高效、稳定的数据库应用，从容应对复杂业务场景。