python mysql教程？python mongodb

老鐵們，大家好，相信還有很多朋友對于python mysql教程和python mongodb的相關問題不太懂，沒關系，今天就由我來為大家分享分享python mysql教程以及python mongodb的問題，文章篇幅可能偏長，希望可以幫助到大家，下面一起來看看吧！

python上怎么安裝mysql

1.下載Python的MySQL支持庫地址：http://sourceforge.net/projects/mysql-python/2.解壓編譯pythonsetup.pyinstall遇到第一個問題：_mysql.c:44:23:error:my_config.h:Nosuchfileordirectory解決辦法，編輯setup_posix.py文件，將mysql_config.path設置成你安裝的mysql的目錄，比如/usr/local/mysql/bin/mysql_config3.在python中"importMySQLdb"，遇到問題：ImportError:libmysqlclient_r.so.16:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory解決辦法，編輯/etc/ld.so.conf.d/mysql-i386.conf文件改成正確的mysql安裝地址，比如我的：usr/local/mysql/lib/mysql存盤后退出，執行ldconfig

如何用python監視mysql數據庫的更新

我遇到過和題主一樣的問題，其實每種數據庫都能找到一些方法去監控數據的變化，比如mysql可以通過配置my.ini將數據庫操作日志寫到文本文件中，然后通過分析文本去獲取變化。但是這樣處理實在缺少Python精神：一是你的代碼同特定數據庫深度耦合，如果后續會遷移到其它數據庫問題很多；二是這種代碼安裝部署很麻煩，需要系統管理員去配合修改mysql設置，而且對mysql的性能影響也需要測試人員進行深度測試。

最終，我選擇了一種看起來有點笨，但卻非常通用，而且對數據庫的性能影響也能預估的方法：使用sql語句去監控數據表的變化。

這種方法具有以下優點：

只使用sql語句，很容易移植到其它數據庫系統中使用。定義好輪詢間隔時間，可以有效的控制對數據庫系統的資源占用。安裝配置非常簡單，無需修改數據庫系統的設置。

設計思路非常簡單，每隔固定間隔檢查一下數據表，如果有新的記錄觸發回調函數。通常的業務需要兩種監控模式，一是新增記錄監聽（我稱之為listen），二是監控已有記錄的變化（稱之為moniter）。

新增記錄的監聽

所有待監聽的表需要有一個自增的字段id，只要判斷上一次輪詢后有沒有新的id出現即可。你需要將上一次處理的最后一個id存儲下來，這里我只用了一個變量去存儲，你可能需要把它持久存在磁盤或數據庫里。代碼原型如下：

#!/usr/bin/python#-*-coding:UTF-8-*-importthreadingclassBaseListener(object):#使用一個線程啟動監聽def__init__(self):self.checkpoint=0self.listen_thread=threading.Thread(name="Listener",target=self.do_listen)self.listen_thread.start()defstart(self):self.stop_flag=Falsedefstop(self):self.stop_flag=Truedefset_checkpoint(self,v):#設置監聽的斷點，如果需要可以持久存儲在磁盤上self.checkpoint=vdefget_checkpoint(self):returnself.checkpointdefdo_listen(self):whileTrue:ifnotself.stop_flag:#監聽用sql語句，應當以id倒排，需要使用WHEREid>{CHECK_POINT}進行篩選，如sql="SELECT*FROMaWHEREid>{CHECK_POINT}ORDERBYidDESC"checkpoint=self.get_checkpoint()sql_listen=sql.replace("{CHECK_POINT}",checkpoint)#fetchall為讀取全部記錄的語句recs=self.fetchall(sql_listen)forrecinrecs:rec_id=rec.get('id')self.callback(rec)self.set_checkpoint(rec_id)#根據情況設置輪詢時間time.sleep(1)defcallback(self,dictdata):#這是do_listen調用的一個回調函數，把數據傳過來處理，在子類中實現print"Shouldbeimplementedinsubclasses！"已有記錄是否變化

為了更加通用，我們可以抽象為，某一個sql語句查詢結果是否有變化。查詢結果通常是一個結構體，在Python里面無法有效的比較一個結構體是否有變化，我們可以使用討巧的辦法：將這個結構體序列化后去做比較，我選擇了pickle去做序列化操作，它比json更加高效和穩定一些。很明顯，這里的一個關鍵是你需要存儲上一次查詢得到的數據才能和最近一次查詢做比較。代碼原型如下：

#!/usr/bin/python#-*-coding:UTF-8-*-importthreadingimportpickleclassBaseMonitor(object):"""監聽數據變化的基類"""def__init__(self):self.prev_data=Noneself.stop_flag=Trueself.monitor_thread=threading.Thread(name="Monitor",target=self.do_monitor)self.monitor_thread.start()defstart(self):self.stop_flag=Falsedefstop(self):self.stop_flag=Truedefdo_monitor(self):whileTrue:ifnotself.stop_flag:self.execute(self.extra_sql)data=self.fetchall(self.base_sql)ifdata:str_data=pickle.dumps(data)ifstr_data!=self.prev_data:self.callback(data)self.prev_data=str_datadefcallback(self,dictdata):#這是do_monitor調用的一個回調函數，把數據傳過來處理，在子類中實現print"Shouldbeimplementedinsubclasses！"如何使用

使用這兩個類，只需要繼承它們，并實現callback函數就好。如：

classListenTest(BaseListener):defcallback(self,dictdata):print"LISTEN:",dictdataif__name__=="__main__":ad=ListenTest()ad.start()

希望上面的思路或多或少能幫到你。

python3.6怎么使用MySQL

沒有給出錯誤貼圖，這個只能靠猜了。首先確定mysql服務是否啟動，其次是否安裝了pymysql這個包（注意，不是MySQLdb包，這個包只針對python2.x，python3.x是pymysql，目前python2.x也已添加了pymysql這個包）,下面我就可能的原因介紹一下，實驗環境win7+python3.6+mysql5.5+pycharm，主要步驟如下：

1.檢查mysql服務是否啟動，這個簡單，打開“控制面板”，搜索“服務”，找到“管理工具”下面的“服務”，雙擊打開就行，找到mysql服務，如下圖：

2.安裝pymysql這個包，如果你已配置好了python環境變量和pip命令的話，直接打開cmd窗口，輸入"pipinstallpymysql"命令安裝就行，這個包也就幾百k，很快就能安裝完畢，如下圖，我的已經安裝：

3.上面兩步就序后，我們就可以進行測試了，我以下面這個數據表的數據為例，主要介紹一下如何查詢mysql中的數據，增刪改我就不具體介紹了，參考網上教程吧，基本類似，就是需要commit一下才能成功：

對應的查詢代碼如下：

運行結果如圖所示，已經成功查詢并打印出了mysql數據表中的數據：

至此，一個完整的python操作mysql數據的過程便結束。我大概介紹了一下可能出現的原因，你對照著檢查一下，一般情況下，出現這種原因的可能性比較小，很快就能調通，還有就是如果你的電腦上安裝了多個版本的python，你需要切換到已經安裝了pymysql包的python才行，不然會出錯，提示沒有安裝這個模塊，網上相關的教程也很多，你可以參考一下，對你學習也有一定幫助，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧。

python怎么和MySQL鏈接

python怎么和mysql連接？目前來說，有3種基本方法，分別是pymysql、sqlalchemy和pandas，下面我分別簡單介紹一下，感興趣的朋友可以嘗試一下：

01、pymysql

這是最基礎、也是最基本的python操作mysql的第三方包，相信許多朋友都接觸過，封裝了對mysql的基本操作，包括增刪改查等，只需幾行代碼即可輕松完成對mysql讀寫，簡單易用、非常容易學習，安裝的話，直接在cmd窗口輸入命令“pipinstallpymysql”即可：

安裝完成后，我們就可以直接對mysql進行操作了，如下，先創建連接，然后獲取游標，最后直接執行sql語句即可，這里需要注意的是，增刪改后不要忘記commit提交更新數據庫，否則數據不會更新：

02、sqlalchemy

這是基于對象關系映射模型ORM開發的一個開源數據庫框架，將python類和數據表關聯起來，摒棄了底層繁瑣的數據庫操作，只需編寫一套代碼即可在主流的數據庫之間來回切換，操作簡單、便于移植，安裝的話，直接在cmd窗口輸入命令“pipinstallsqlalchemy”即可，程序會自動檢測相關依賴并安裝：

安裝完成后，我們就可以直接開始數據庫操作了，如下，先創建數據庫連接，然后定義對象類（對應于具體數據表），最后直接進行增刪改查即可，需要注意的是，更新操作也需要commit提交數據庫，否則數據不會更新：

03、pandas

這是python一個非常著名的數據分析包，相信許多朋友都聽說或使用過，功能強大、易于操作，可輕松處理日常各種文件，包括txt、excel、csv、json等，對應于mysql，也提供了現成的函數，可直接對mysql進行讀寫，代碼量更少，也更易于掌握，安裝的話，直接在cmd窗口輸入命令“pipinstallpandas”即可，程序會自動檢測相關依賴并安裝：

安裝完成后，我們就可以直接調用現成函數來對mysql進行操作了，這里依賴于sqlalchemy框架，因此需要先安裝才行，如下，讀取的話，先創建數據庫連接，然后輸入需要執行的sql語句，最后直接獲取數據即可，這里會將數據封裝為DataFrame類型，方便后期處理和篩選，插入的話，先將數據封裝為DataFrame類型，接著直接調用to_sql函數即可：

至此，我們就完成了python連接操作mysql數據庫。總的來說，這3種方法都非常簡單，只要你有一定python基礎，熟悉一下相關代碼和示例，很快就能掌握的，網上也有相關教程和資料，介紹的非常詳細，感興趣的話，可以搜一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言進行補充。