Python + Mysql 数据操作模型与策略

Python + Mysql 数据操作

持久化存储策略与SQL

在任何应用中，都需要持久化存储，目前一般的存储机制包括：稳健、数据库系统以及一些混合类型。一些复杂且要求高响应的项目离不开结构化数据库，而结构化数据库离不开SQL查询语言。
在数据库存储策略中，一般有这样的结构
![数据库存储策略结构](https://img-blog.csdnimg.cn/20201119024640557.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2JhaWR1XzM4NTQ2MTky,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center)

SQL语言整体结构

1. 操作数据库

CREATE DATABASE name_of_new_database     #创建一个新的数据库

SHOW DATABASES                           #展示所有已创建的数据库

USE name_of_new_database                 #使用新建立的数据库

DROP name_of_new_database                #删除新建立的数据库

3. 操作表
4. 操作数据

Python与数据库的连接

Python与数据库的协同已经成为了应用的核心组件，所以Python的BD-API是强需求驱动的。从数据库出发，目前一般的策略分为：数据库 > RDBMS客户端 > Python数据库适配器 >  Python ORM > Python应用。其中Python ORM是通过处理数据库细节来简化应用的策略。

1. 着重介绍一下DB-API
   DB-API是介于数据库和Python适配器之间的标准化接口。由于不同的应用可能会定制开发不同的适配器，同时不同的底层数据库在查询需求上也不同，为了统一应用查询的标准，专门为Python适配器开发出访问底层数据库的标准化接口。换句话讲，显示器需要的信号标准不同，输出设备输出标准不同，需要标准化转换器来当皮条客。
   DS-API要求具有基本的功能和属性。
   | -apilevel-| -接口的版本，需要适配器来兼容这个版本- |
   |-threadsafety-|-本模块的线程安全级别-|
   | -paramstyle- |-参数输入风格- |
   |-connect-|-connect（）通过connection对象访问数据库-|
   在connect()中需要输入属性

以MySQLdb为例，整体策略为：

import MySQLdb                                               #加载DB-API
new_connection=MySQLdb.connect(host='localhost',user='root',password='xxx',db='test',port=3306)           #建立数据库连接对象，注意不是database而是db,port 参数需要输入一个integer对象而不是一个varchar对象
new_connection.query('CREATE DATABASE test') #创建连接对象后可以直接进行数据库级别的查询和操作
new_connection.commit()          #有些数据库适配器可以自动commit，但是有些不行

new_cursor=MySQLdb.cursor()      #如果要针对数据库进行操作和查询，需要建立数据库指针对象
new_cursor.excute("SQL")
result=new_cursor.fetchall()     #new_cursor.fetchall会返回一个包含数据库查询数据的元组
new_connection.commit()                              #先提交本次连接请求
new_cursor.close()
new_connection.close()

MySQLdb安装的一些事情
1. 由于MySQL-Python使用的是API 2.0, 对Python 3.x没有良好的支持，所以只能下载其更新后版本mysqlclient. 注意这里是mysqlclient而不是mysql-client.
2. 在安装好之后如果出现modelErro报错声称找不到mydsql模块，此时需要如下操作

export DYLD_LIBRARY_PATH=/usr/local/mysql/lib/
source ~/.bash_profile

python 适配器策略

为了能够顺利使用数据分析数据，在使用Python构建模型之前需要构建特定的适配器，适配器可以帮助应用完成数据的读取与存储，批量处理，再编辑等操作。

1. I/O操作类构建

• 读和写的具体位置是由指针来决定的，一般从开头开始，逐步完成读写
• 如果逐行读取，在读完数据之后再进行readline()操作会出现所读内容为空的情况
• 根据官方文档的建议，逐行读取不如直接使用文件对象的可迭代属性来读取

for line in new_file:
    print(line)

• 无论如何不要使用w+模式，因为会覆盖掉原数据文件导致数据丢失
• 由于读写操作都需要发出请求以及关闭请求，所以尽量使用with语段可以高效率完成任务

#通过构建读写对象来实现功能
with open(file_dir,mode='r',encoding=None, newline=None) as new_file:
	#mode可以有多种模式
	#r 只读，比较常用  
	#r+ 可以读写
	#a 添加，原先内容会被保留，会添加新的内容
	#为了不影响数据原先结构和内容，最好使用只读模式
	#newline用来设置换行标识
	#使用该对象的read()方法可以读取读写对象的内容
	new_file.read(n) #读取最多n个字符
	new_file.readline(n)#读取单行最多n个字符
	new_file.write(s)#写入所有
	new_file.writeline(s)#写入整行

本文地址：https://blog.csdn.net/baidu_38546192/article/details/109794212