python mysql API

一、环境准备

• mysql安装 https://mp.csdn.net/postedit/81771687
• 下载依赖包 pip3 install pymysql

二、接口调用

以下罗列两种实现方式，

第一种：是原生的；

第二种：集成pandas的，原理是ORM对象关系映射技术，即ORM（Object-Relational Mapping）技术，指的是把关系数据库的表结构映射到对象上，通过使用描述对象和数据库之间映射的元数据，将程序中的对象自动持久化到关系数据库中。用起来很方便，就跟java的Hibernate和mybatis一样。

第一种：

• configuration.properties 

[SQL]
sql_host:172.8.10.xx
sql_port:3306
sql_db:xx
sql_username:xx
sql_password:xx
           

• MysqlClient 

#!/usr/bin/python3
# -*- coding: UTF-8 -*-

import json
import pymysql

config=ConfigParser()
config.read(str(config_file['configPath'].iloc[0]))

# =============================================================================
# initialization
# =============================================================================

SQL_host = config.get('SQL', 'SQL_host')
SQL_port = config.getint('SQL', 'SQL_port')
SQL_username = config.get('SQL', 'SQL_username')
SQL_password = config.get('SQL', 'SQL_password')
SQL_db = config.get('SQL', 'SQL_db')

class MysqlClient:

    def __init__(self):

        self.connection = pymysql.Connect(host=SQL_host, port=SQL_port,
                                          user=SQL_username, passwd=SQL_password,
                                          db=SQL_db, charset='utf8')
        self.cursor = self.connection.cursor()

    def insert(self, query):
        try:
            self.cursor.execute(query)
            self.connection.commit()
        except Exception as e:
            # self.connection.rollback()
            raise Exception(e)
        finally:
            self.cursor.close()
            self.connection.close()

    def query(self, query):
        try:
            cursor = self.connection.cursor(pymysql.cursors.DictCursor)
            cursor.execute(query)
            return cursor.fetchall()
        except Exception as e:
            raise Exception(e)
        finally:
            self.cursor.close()
            self.connection.close()
           

第二种：

下载依赖包

• pip3 install pandas
• pip3 install sqlalchemy
• pip3 install pymysql

       其中，pandas模块提供了read_sql_query（）函数实现了对数据库的查询，to_sql（）函数实现了对数据库的写入。并不需要实现新建MySQL数据表。

       sqlalchemy模块实现了与不同数据库的连接，而pymysql模块则使得Python能够操作MySQL数据库。

#!/usr/bin/python3
# -*- coding: UTF-8 -*-

import json
import pandas as pd
import sqlalchemy
import pymysql

conn_Mysql = create_engine("mysql+pymysql://{SQL_username}:{SQL_password}@{SQL_host}:{SQL_port}/{SQL_db}".format(
    SQL_username=SQL_username, SQL_password=SQL_password,
    SQL_host=SQL_host, SQL_port=SQL_port, SQL_db=SQL_db))
           

案例：

sql_query = '''select alarm_time from xx
        where machine_id={mid} and spindle_name={sid}
        and cutter_location_name={tn} and program_no="{pn}"
        '''.format(mid=machineID, sid=spindleID, tn=toolNum, pn=programNum)

        histAlarmTime = pd.read_sql(sql_query, conn_Mysql)