MySQLdb是最直接的方法。您可以在连接上执行SQL查询。时期。

我更喜欢使用强大的SQLAlchemy，这也是python化的。下面是一个与查询相关的教程，下面是一个关于SQLALchemy的ORM功能的教程。

PyMySQL 0.10.1 -发布:2020年9月10日，也支持python3。

python3 -m pip install PyMySQL

简单的代码:

import pymysql

# Connect to the database
conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1',user='root',passwd='root',db='fax')

# Create a Cursor object
cur = conn.cursor()

# Execute the query
cur.execute("SELECT * FROM fax.student")

# Read and print records
for row in cur.fetchall():
    print(row)

输出:

(1, 'Petar', 'Petrovic', 1813, 'Njegusi')
(2, 'Donald', 'Tramp', 1946, 'New York')
(3, 'Bill', 'Gates', 1955, 'Seattle')

对于python 3.3

CyMySQL https://github.com/nakagami/CyMySQL

我在windows 7上安装了pip，只是 安装cymysql

(你不需要cython) 快速无痛

再来看看Storm。它是一个简单的SQL映射工具，允许您轻松地编辑和创建SQL条目，而无需编写查询。

这里有一个简单的例子:

from storm.locals import *

# User will be the mapped object; you have to create the table before mapping it
class User(object):
        __storm_table__ = "user" # table name
        ID = Int(primary=True) #field ID
        name= Unicode() # field name

database = create_database("mysql://root:password@localhost:3306/databaseName")
store = Store(database)

user = User()
user.name = u"Mark"

print str(user.ID) # None

store.add(user)  
store.flush() # ID is AUTO_INCREMENT

print str(user.ID) # 1 (ID)

store.commit() # commit all changes to the database

查找和使用对象:

michael = store.find(User, User.name == u"Michael").one()
print str(user.ID) # 10

用主键查找:

print store.get(User, 1).name #Mark

有关更多信息，请参阅教程。

从python连接到MySQL的最佳方法是使用MySQL连接器/ python，因为它是MySQL的官方Oracle驱动程序，用于与python一起工作，并且它可以与python 3和python 2一起工作。

按照下面提到的步骤连接MySQL

使用PIP安装连接器 PIP安装mysql-connector-python

或者您可以从https://dev.mysql.com/downloads/connector/python/下载安装程序

使用mysql connector python的connect()方法连接mysql。将所需的参数传递给connect()方法。即主机、用户名、密码和数据库名。 从connect()方法返回的连接对象创建游标对象以执行SQL查询。 工作完成后关闭连接。

例子:

import mysql.connector
 from mysql.connector import Error
 try:
     conn = mysql.connector.connect(host='hostname',
                         database='db',
                         user='root',
                         password='passcode')
     if conn.is_connected():
       cursor = conn.cursor()
       cursor.execute("select database();")
       record = cursor.fetchall()
       print ("You're connected to - ", record)
 except Error as e :
    print ("Print your error msg", e)
 finally:
    #closing database connection.
    if(conn.is_connected()):
       cursor.close()
       conn.close()

参考资料- https://pynative.com/python-mysql-database-connection/

MySQL连接器Python的重要API

对于DML操作-使用cursor.execute()和cursor.executemany()来运行查询。在此之后，使用connection.commit()将您的更改保存到DB 获取数据—使用cursor.execute()运行查询，使用cursor.fetchall()， cursor.fetchone()， cursor.fetchmany(SIZE)获取数据

对于Python3.6，我找到了两个驱动程序:pymysql和mysqlclient。我测试了它们之间的性能，得到的结果是:mysqlclient更快。

下面是我的测试过程(需要安装python lib profilehooks来分析时间流逝:

select * from FOO;

立即在mysql终端执行: set中有46410行(0.10秒)

pymysql (2 . 4s):

from profilehooks import profile
import pymysql.cursors
import pymysql
connection = pymysql.connect(host='localhost', user='root', db='foo')
c = connection.cursor()

@profile(immediate=True)
def read_by_pymysql():
    c.execute("select * from FOO;")
    res = c.fetchall()

read_by_pymysql()

下面是pymysql的配置文件:

mysqlclient 0.4s)

from profilehooks import profile
import MySQLdb

connection = MySQLdb.connect(host='localhost', user='root', db='foo')
c = connection.cursor()

@profile(immediate=True)
def read_by_mysqlclient():
    c.execute("select * from FOO;")
    res = c.fetchall()

read_by_mysqlclient()

下面是mysqlclient的配置文件:

因此，mysqlclient似乎比pymysql快得多