Python使用pymysql和sqlalchemy访问MySQL的区别
1. 两个数据库连接工具的对比
pymysql和sqlalchemy是两个Python中经常用于与MySQL数据库交互的库。都可以连接MySQL数据库，但它们有明显的区别。
（1）特点
pymysql是一个Python模块，它可以用作一个独立的Python文件或作为Python程序中的一个模块。安装pymysql之后，需要导入它并连接到一个MySQL数据库，以开始与之交互。
sqlalchemy是一个Python库和一个ORM（对象关系映射器）。通过SQLAlchemy，可以将Python对象映射到MySQL数据库表中。这种方法可以使MySQL与Python代码的交互更直观和更简单。
（2）区别
pymysql已经足够适合连接到MySQL数据库并执行基本的SQL查询和命令，而sqlalchemy提供了更多的功能。
sqlalchemy包括ORM，它负责数据转换和类型处理。sqlalchemy ORM使用Python类来表示数据库表，这使得查询和数据处理变得无比容易。此外，sqlalchemy还支持高级查询和SQL语句生成，可以在处理复杂查询时更加便捷。
2.访问方式
（1）pymysql
import pymysql
host = "127.0.0.1:3306"
user = "root"
password = "root"
database = "test"
mysql_db = pymysql.connect(host=host,
user=user,
password=password,
database=database,
charset="utf8")
mysql_cursor = mysql_db.cursor()
mysql_cursor.execute('select * from mytable')
cur_rows = mysql_cursor.fetchall()
mysql_cursor.close()
（2）sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine
host = "127.0.0.1:3306"
user = "root"
password = "root"
database = "test"
mysql_engine = create_engine("mysql+pymysql://{user}:{password}@{host}/{database}")
result = mysql_engine.execute('select * from mytable')
# 输出查询结果
for row in result:
print(row)
3.Python对象映射SQLAlchemy
dataframe对象可以通过SQLAlchemy直接保存到MySQL数据库。
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(5,4),
columns=['a','b','c','d'],
index=[1,2,3,4,5])
df.index.name = 'idx'
df.to_sql(
'test_drop', # 定义MySQL表名
mysql_engine ,
index=True, # df 是否包括索引列
if_exists='append', # 追加数据模式
chunksize=20000) # 批量20000条
直接将dataframe保存到MySQL数据库，索引和表结构都字段建成。
idx bigint(20) YES MUL
a bigint(20) YES
b bigint(20) YES
c bigint(20) YES
d bigint(20) YES