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Python连接数据库
在数据分析和科学计算领域，数据通常存储在数据库中。Python 连接 MySQL 数据库可以使用多种库，常见的有 mysql-connector-python、PyMySQL等。
一、Python操作数据库
1.1、mysql-connector-python（MySQL官方的纯Python驱动）
import mysql.connector # 连接到 MySQL 数据库 conn = mysql.connector.connect( host="xx.xx.xx.xxx", port=3306, user="write", password="****************", database="dbname" ) # 创建游标 cursor = conn.cursor() # 执行 SQL 查询 sql_text=''' select start_node_id, end_node_id, start_coordinate_x, start_coordinate_y, end_coordinate_x, end_coordinate_y, pipe_length from pt_pipeline_base where credit_code ="91370211727832262X" and is_delete=0 and is_break_point=0 and pipe_status=1 ''' cursor.execute(sql_text) # 获取查询结果 result = cursor.fetchall() # 输出结果 for row in result: print(row) # 关闭游标和连接 cursor.close() conn.close() 1.2、PyMySQL连接MySql数据库
PyMySQL 是一个纯 Python 实现的 MySQL 客户端库，功能类似于 mysql.connector。这种方式较为麻烦。
import pymysql # 创建数据库连接 conn = pymysql.connect( host='xx.xx.xx.xxx', user='read', # 用户名 passwd='****************', # 密码 port=3306, # 端口，默认为3306 db='dbname', # 数据库名称 charset='utf8' # 字符编码 ) # 生成游标对象 cursor cursor = conn.cursor() # 查询数据库版本 cursor.execute("select version()") # 返回值是查询到的数据数量 # 通过 fetchall方法获得数据 data = cursor.fetchone() print("Database Version:%s" % data) sql = ''' SELECT pipe_id, start_node_id, end_node_id, pipe_length FROM pt_pipeline_base WHERE credit_code ="91370211727832262X" ''' cursor.execute(sql) # 返回值是查询到的数据数量 data = cursor.fetchall() # 查询一条数据 print(data) cursor.close() # 关闭游标 conn.close() # 关闭连接 1.3、sqlite3
sqlite3 是 Python 标准库的一部分，用于操作 SQLite 数据库。
import sqlite3 connection = sqlite3.connect('example.db') try: cursor = connection.cursor() cursor.execute("SELECT * FROM mytable") result = cursor.fetchall() for row in result: print(row) finally: connection.close() 1.4、Pandas
Pandas 是一个强大的数据分析库，它提供了 read_sql 函数，用于从 SQL 数据库中读取数据并将其加载到 DataFrame 中。read_sql 函数可以与多种数据库驱动程序一起使用，如 SQLite、MySQL、PostgreSQL 等。以下是一些使用 pandas.read_sql 的示例：
要连接到 MySQL 数据库，可以使用 pymysql 或 mysql.connector 驱动程序。
import pandas as pd import pymysql # 创建数据库连接 conn = pymysql.connect( host='localhost', user='user', password='password', database='database' ) # 使用 read_sql 读取数据 df = pd.read_sql('SELECT * FROM mytable', conn) # 打印 DataFrame print(df) # 关闭连接 conn.close() 二、Java操作数据库（从JDBC到Mybatis）
除了 JDBC 之外，Java 还提供了多种工具和框架，如Mybatis来简化和增强数据库操作。MyBatis 是一个半 ORM 框架，提供了 SQL 映射功能，允许开发者直接编写 SQL 语句，同时支持对象映射。
public interface UserMapper { @Select("SELECT * FROM users WHERE id = #{id}") User getUserById(int id); @Insert("INSERT INTO users(name) VALUES(#{name})") void insertUser(User user); } SqlSessionFactory sqlSessionFactory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(reader); try (SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession()) { UserMapper mapper = session.getMapper(UserMapper.class); User user = mapper.getUserById(1); System.out.println(user.getName()); } 使用jdbc技术连接数据库需要经历一系列的步骤，先要加载驱动，然后获取连接，获取预处理对象，然后通过预处理对象进行查询，得到结果集。查询结束后还需要关闭连接。这一系列的过程都需要我们自己手动去实现，包括对结果集的遍历封对象，可见代码的冗余，这就需要一个工具类来帮我们做这一件事，下面开始介绍mybatis框架。
使用mybatis以后，生成的结果集不需要我们自己来封装对象，mybatis以经帮我们完成了，并且不需要我们来手动注册驱动以及获取连接。还有通过注解的方式我们不需要实现dao接口，就可以完成dao的查询功能，提高了编码是效率与准确性。
总的来说mybatis是基于jdbc而优于Jdbc，除上面所说的之外，MyBatis还对JDBC操作数据库做了一些别的优化： 提供了一级和二级缓存，提高了程序性能。mybatis使用动态SQL语句，提高了SQL维护。（此优势是基于XML配置）。
