9 月初,我對 `python 爬蟲` 燃起興趣,但爬取到的數據多通道實時同步讀寫用`文件`並不方便,於是開始用起`mysql`。這篇筆記,我將整理近一個月的實戰中最常用到的 `mysql` 語句,同時也將涉及到如何在`python3`中與 `mysql` 實現數據交換。 ...
9 月初,我對 python 爬蟲
燃起興趣,但爬取到的數據多通道實時同步讀寫用文件
並不方便,於是開始用起mysql
。這篇筆記,我將整理近一個月的實戰中最常用到的 mysql
語句,同時也將涉及到如何在python3
中與 mysql
實現數據交換。
關於工具/庫,特別說明下:
1、我安裝了 mysql
,並直接採用管理員身份運行命令行提示符(cmd)
查看 mysql
,並沒有安裝任何 mysql
的可視化圖形界面工具。
2、在 python
腳本中,我採用 pymysql
和 sqlalchemy
這兩個庫與 mysql
建立連接,用 pandas
來處理數據。
一、建立連接與數據交互
與 mysql 交互的方式,我目前共使用 4 種。其中採用管理員身份運行命令行提示符(cmd)
查看 mysql
,其操作圖示可另寫一篇。這裡就不占篇幅了。mysql的可視化圖形界面工具,我目前並沒有用到,也沒有迫切使用它的需要。另外 3 種方式都是通過 python 腳本進行。
情境A:python 演算得出數據,想要寫入資料庫
python 腳本已得到表格類大量數據,想要一次性寫入資料庫,常用代碼如下:
import pandas as pd
# 與 mysql 建立連接
from sqlalchemy import create_engine
conn_eng = create_engine('mysql+pymysql://username:password@localhost:3306/databasename',encoding='utf8')
# 調用 pandas 的方法,數據寫入mysql
pd.io.sql.to_sql(your_df, "table_name", conn_eng, if_exists='append',index=False)
表格類數據,我用的是 pandas
的 dataframe
結構。pd.io.sql.to_sql()
的參數還有許多其它用途,但上面這種是我個人使用最高頻的。效果是:無需自己提前建表,將自動建新表。美中不足是:表的列屬性自動生成,通常不合心意,還需檢查和修改。
如果不想用 pd.io.sql.to_sql()
或者想更精細、複雜的操作,則用到下麵的情境C。
情境B:python 腳本想從 mysql 拿到數據
如果已經存在某個表格,想要向該表格提交某條指令,需返回數據,我用的是 pandas
的read_sql ()
,返回的數據類型是 pandas
的 dataframe
。sql 查詢語句挺好寫的,具體總結在本文下方。
import pymysql
# 與 mysql 建立連接
conn = pymysql.connect('localhost','username','password','databasename')
# sql 語句定義為一個字元串
sql_search = 'select question_id from topic_monitor where is_title=0 ;'
# 調用 pandas 的 read_sql() 方法拿到 dataframe 結構的數據
question_ids = pd.read_sql(sql_search,conn)
# 關閉連接
conn.close()
情境C:python 腳本單方面向 mysql 發出指令,無需拿到數據
如果已經存在某個表格,想要向該表格提交某條指令而無需返回數據時,比如:建表、對數據的增改刪、對列的名稱、列的屬性修改等,代碼如下。
import pymysql
# 與 mysql 建立連接
conn = pymysql.connect('localhost','username','password','databasename')
cursor = conn.cursor()
# sql 語句定義為一個字元串,插入一行數據
sql_insert = 'INSERT INTO questions(q_id,q_title,q_description,q_keywords,q_people,q_pageview,time) VALUES( "'\
+ str(quesition_id) + '", "' + str(one[0])+ '", "' + str(one[1]) + '", "' + str(one[2]) + '", "' \
+ str(one[3]) + '", "' + str(one[4]) + '", "' + str(datetime.datetime.now()) + '");'
# sql 語句定義為一個字元串,修改某個數據(另一個表格)
sql_update = 'update topic_monitor SET is_title="1" where question_id = "' + str(quesition_id) + '";'
# 提交指令
cursor.execute(sql_insert)
cursor.execute(sql_update)
conn.commit()
# 插入一行數據;僅當該數據與表格已有數據不重覆時才插入,否則就不會插入
sql_insert = 'INSERT INTO `topic_monitor`(question_id,is_title,q_type,topic_id,time) SELECT "'\
+ x[0] + '", "0", "0","' + str(topic_id) + '", "'+ str(now) + '" FROM DUAL WHERE NOT EXISTS(\
SELECT question_id FROM topic_monitor WHERE question_id = "' + x[0] + '")'
cursor.execute(sql_insert)
conn.commit()
# 關閉連接
cursor.close()
conn.close()
通過上面幾種實用情況可以看到,python
與 mysql
實現交互的過程,通常分為:建立連接、把sql語句定義為字元串,提交指令、關閉連接。核心的技能在於 sql語句;除了定義sql語句字元串,其餘3個處理都是固定的寫法。
我在最初一個月的實踐中,最常出現的錯誤有:
- 值的引用沒有加上引號;
- 符號錯亂:多一個符號,少一個符號;
- 值的類型不符合:不管 mysql 表格中該值是數,還是文本,在定義 sql 語句的字元串時,對每個值都需要轉化為字元串;
- 拷貝自己的代碼時,忘記修改databasename。
二、sql語句:搜索查詢
搜索是指在資料庫的某個表格中查詢符合特定條件的數據,並返回查詢結果。其基本結構為:
SELECT 【範圍】FROM table_name 【條件】;
其中,範圍是必須指定的,而條件可有可無。
變數A:範圍,是指返回查詢結果的範圍。
返回該表格的所有欄位,用 * 表達:
SELECT * FROM table_name ;
僅返回該表格的某個欄位:
SELECT column_name FROM table_name ;
僅返回該表格的多個欄位:
SELECT column_name_1,column_name_3,column_name_3 FROM table_name ;
僅返回符合條件的數據個數:
SELECT count(*) FROM table_name ;
變數B:條件是指,期望返回的數據滿足哪些條件。
不限定條件:
SELECT * FROM table_name ;
數值類:某個欄位(數值類型的,比如double或者int),數值比較的操作符都可以使用比如,大於>
,小於<
,等於 =
,大於等於 >=
,小於等於 <=
:
SELECT * FROM table_name WHERE num_column_name >= 1;
文本類:某個欄位(字元串類型的,比如char,text):
SELECT * FROM table_name WHERE str_column_name like “%your_str%”;
也可以表達多個條件,and
,or
等可用於表達條件之間的關係:
SELECT * FROM table_name WHERE num_column_name_1 >= 1 and str_column_name like “%your_str%” ;
三、sql語句:修改表屬性
橫向的一整條數據,叫做行;豎向的一整條數據,叫作列。列的名字,叫做 column
,這是通用的知識點。
這段時間的實戰中,我完全沒有用到修改表的名稱、重設index等知識點。最常用的,就是對列進行操作。每個列具備:列的名稱、列的屬性、列的數值。
列的名稱,需要留心不使用保留詞。我的技巧是,儘量用一些_
來表達該數據,比如 article_title
,press_date
這種命名雖然稍長,但易讀,也不會裝上保留詞。
列的屬性包括:類型,最大長度,是否為空,預設值,是否重覆,是否為索引。通常,直接通過 pandas
的 pd.io.sql.to_sql()
一次性創建表格並保存數據時,列的預設屬性並不合需求。要麼提前自己定義表的結構,設置好每列屬性;要麼事後檢查列屬性,並逐列修改。所以,列的屬性設定、修改是高頻基礎知識點。
列的數值,即除了列名稱外的、該列其它值。修改某個值,也是高頻操作。不過我把這個知識點放到第四部分了。
對列的名稱、列的屬性進行修改,主要的關鍵詞都是 ALTER
,具體又分為以下幾種情況。
情境A:新增一列。關鍵詞 ADD
在你所指定的 column_name
後面定義列的屬性。
ALTER TABLE table_name ADD COLUMN column_name char(20);
情境B:修改某列的名稱。關鍵詞 CHANGE
在修改列名的同時也可以重新指定列的屬性。
ALTER TABLE table_name CHANGE old_column_name new_column_name char(50);
情境C:修改某列的屬性。關鍵詞是 MODIFY
ALTER TABLE table_name MODIFY column_name char(100);
四、sql語句:數據的增改刪
通常提到資料庫操作時,四字以蔽之:增刪改查。
- 查詢,請看第二部分。關鍵詞是
SELECT
。 - 對數據所依賴的屬性的增、改,請看第三部分。關鍵詞是
ALTER
。 - 數據的增加,在第一部分的數據交互中也給出實例,就不重覆了。關鍵詞是
INSERT
。 - 數據的修改,關鍵詞是
UPDATE
。 - 數據(甚至表格、庫)的刪除,關鍵詞是
DELETE
。
數據的修改,副關鍵詞是 set
。
UPDATE table_name SET columns_name = new_value 【條件】;
新數值如果是數值類型的,則直接寫數值即可;如果是文本類型的,必須要加上雙引號,比如,“your_new_value”
。
如果把【條件】部分不寫,就相當於修改整列的值;想要修改特定範圍,就要用到條件表達式,這和前面的查詢部分是一致的,就不再重覆。
數據的刪除,對於新手來說,是必須警惕的操作。因為一旦誤操作,你將無力輓回。即便是職業程式員,也可能犯下無疑刪庫的慘劇。其基本語句為:
DELETE FROM table_name【條件】;
想要修改特定範圍,就要用到條件表達式,這和前面的查詢部分也是一致的,稍微啰嗦兩句:不要對自己設定的條件太自信,最好先用搜索語句檢查一下,然後再執行刪除語句。
- 刪除單行數據:添加能唯一標識該行數據的條件語句。
- 刪除多行數據:添加能標識該範圍的條件語句。
- 刪除整張表格:你是認真的嗎?沒有寫錯表格名字吧?! 做這項操作前,必須確認清楚自己的意圖,畢竟一旦發生,無可輓回。
如果條件留空,將保留表結構,而刪除所有數據行。想要刪除整張表格,什麼都不留下,則執行:
DELETE TABLE table_name;
俗稱的“刪庫”就是刪掉整個資料庫,雖然實戰中幾乎不會用到,但作為新手經常手誤,在練習階段安全起見,最好還是專門創建一個 database 用於練手,練完直接刪掉整個練習庫:
DELETE DATABASE database_name;
如果簡單總結下過去一個月,使用mysql
的體驗,那就是:除了mysql 的安裝激活太麻煩,數據的增刪改查比操作文本方便太多了!!完全值得容忍安裝激活的麻煩。另外 mysql 常用語法確實簡單、非常有規律。
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