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）
python
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。
go
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。
python
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。
python
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。
java
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）。