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如何使用 Python 连接 MySQL 数据库？什么是 ORM（对象关系映射），如何使用

article 2024/9/22 8:48:22

数据库是现代软件开发中的核心部分，而 Python 作为一种流行的编程语言，广泛应用于数据处理和分析工作。通常我们需要通过 Python 连接数据库并执行一些常见的操作，如插入、查询、更新和删除数据。在实际开发中，MySQL 是非常常用的一种数据库管理系统。

本文将介绍如何使用 Python 连接 MySQL 数据库，并解释如何通过 ORM（对象关系映射）这种方式来简化数据库操作，提升开发效率。
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一、MySQL 数据库简介

1.1 什么是 MySQL？

MySQL 是一种开源的关系型数据库管理系统（RDBMS），使用结构化查询语言（SQL）进行数据库操作。它支持多用户、多线程，可以处理大规模的数据集。MySQL 在许多应用场景中都得到了广泛使用，特别是在 Web 开发中。

特点：

开源，支持多种操作系统。
支持大规模数据存储和快速数据访问。
具有强大的安全性和灵活性。
拥有广泛的社区支持和丰富的文档资源。

1.2 数据库的基本操作

在数据库中，数据通常以表的形式存储。每个表由若干行（记录）和列（字段）组成，表之间可以通过外键建立联系。SQL 提供了对这些表进行操作的标准语句，主要包括：

插入：将数据插入表中。
查询：从表中获取数据。
更新：修改表中的数据。
删除：删除表中的数据。

二、使用 Python 连接 MySQL 数据库

在 Python 中，我们可以使用多种库来连接 MySQL 数据库。常用的库包括 MySQL Connector、PyMySQL 和 SQLAlchemy 等。下面以 MySQL Connector 为例，详细讲解如何连接 MySQL 数据库并执行基本的数据库操作。

2.1 安装 MySQL Connector

MySQL Connector 是官方提供的一个用于连接 MySQL 数据库的 Python 库。在安装这个库之前，确保已经安装了 Python 和 MySQL 数据库。如果还没有安装，可以通过以下命令进行安装：

pip install mysql-connector-python

2.2 连接数据库

要连接 MySQL 数据库，首先需要提供一些必要的配置信息，如数据库的地址、用户名、密码等。通过 mysql.connector 模块中的 connect 方法，我们可以创建与数据库的连接。

import mysql.connector

# 连接到 MySQL 数据库
db_connection = mysql.connector.connect(
    host="localhost",   # 数据库主机地址
    user="yourusername", # 用户名
    password="yourpassword", # 密码
    database="yourdatabase"  # 数据库名称
)

# 检查连接是否成功
if db_connection.is_connected():
    print("成功连接到数据库")

2.3 执行 SQL 查询

建立连接后，接下来我们可以使用 SQL 语句对数据库进行操作。为了执行 SQL 语句，我们需要创建一个 游标对象（cursor）。游标用于执行 SQL 语句，并在必要时返回结果。

# 创建游标对象
cursor = db_connection.cursor()

# 执行 SQL 查询
cursor.execute("SELECT * FROM users")

# 获取查询结果
result = cursor.fetchall()

# 输出结果
for row in result:
    print(row)

2.4 插入数据

通过 execute 方法可以执行各种 SQL 语句，比如插入数据。以下是一个插入数据的示例：

# 插入数据
sql = "INSERT INTO users (name, email) VALUES (%s, %s)"
values = ("John", "john@example.com")

cursor.execute(sql, values)

# 提交事务
db_connection.commit()

print(f"插入了 {cursor.rowcount} 条数据")

2.5 更新和删除数据

更新和删除操作与插入数据的方式类似。我们只需要修改 SQL 语句即可：

更新数据：

sql = "UPDATE users SET email = %s WHERE name = %s"
values = ("newemail@example.com", "John")

cursor.execute(sql, values)
db_connection.commit()

print(f"更新了 {cursor.rowcount} 条数据")

删除数据：

sql = "DELETE FROM users WHERE name = %s"
values = ("John",)

cursor.execute(sql, values)
db_connection.commit()

print(f"删除了 {cursor.rowcount} 条数据")

2.6 关闭连接

在完成数据库操作后，记得关闭游标和数据库连接：

# 关闭游标
cursor.close()

# 关闭数据库连接
db_connection.close()

三、什么是 ORM（对象关系映射）？

在传统的数据库操作中，开发者需要编写大量的 SQL 语句，并手动将数据从关系型数据库的表映射到 Python 中的对象。这个过程不仅繁琐，还容易出错。因此，为了简化数据库操作，ORM（对象关系映射）技术应运而生。

3.1 ORM 的定义

ORM（Object-Relational Mapping，对象关系映射）是一种将编程语言中的对象与关系型数据库中的表相互映射的技术。ORM 使得开发者无需直接编写 SQL 语句，而是通过操作编程语言中的对象，来实现对数据库的操作。

通过 ORM，表中的每一行数据可以映射为一个对象，表的列对应对象的属性，数据库的操作（插入、更新、删除等）可以通过对对象的方法调用来完成。

3.2 ORM 的优点

使用 ORM 的主要优点如下：

提高开发效率：使用 ORM 后，开发者可以直接操作对象，而不需要编写繁琐的 SQL 语句。
可维护性强：代码更简洁、清晰，减少了编写 SQL 语句的出错机会。
数据库无关性：很多 ORM 框架支持多种数据库（如 MySQL、PostgreSQL、SQLite 等），因此项目迁移数据库时，只需要修改 ORM 配置即可。

3.3 Python 中常见的 ORM 库

Python 中最流行的 ORM 库是 SQLAlchemy 和 Django ORM。其中，SQLAlchemy 是一个独立的 ORM 库，适用于各种项目，而 Django ORM 则是 Django 框架内置的 ORM，适用于 Django 项目。

3.3.1 SQLAlchemy 示例

我们以 SQLAlchemy 为例，演示如何使用 ORM 来操作数据库。

首先，需要安装 SQLAlchemy：

pip install sqlalchemy

然后，我们可以定义数据库模型，模型类对应数据库中的表，模型的属性对应表的列。

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

# 创建数据库引擎
engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://username:password@localhost:3306/yourdatabase')

# 创建基类
Base = declarative_base()

# 定义一个用户表的模型
class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(50))
    email = Column(String(100))

# 创建表
Base.metadata.create_all(engine)

# 创建会话
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

# 插入数据
new_user = User(name="Alice", email="alice@example.com")
session.add(new_user)
session.commit()

# 查询数据
users = session.query(User).all()
for user in users:
    print(user.name, user.email)

通过 SQLAlchemy，插入、查询、更新、删除等操作都可以通过面向对象的方式来完成，而无需直接编写 SQL 语句。

3.3.2 Django ORM 示例

如果你使用 Django 框架开发 Web 应用，可以直接使用 Django 内置的 ORM。Django ORM 的基本用法与 SQLAlchemy 类似，也是通过定义模型类来操作数据库。

在 Django 中，你可以通过定义模型来创建数据库表，然后使用模型对象来操作数据。

# 在 models.py 中定义模型
from django.db import models

class User(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=50)
    email = models.EmailField()

# 创建表
python manage.py migrate

# 插入数据
user = User(name="Bob", email="bob@example.com")
user.save()

# 查询数据
users = User.objects.all()
for user in users:
    print(user.name, user.email)