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10分钟教你Python+MySQL数据库操作( 三 )

Python+MySQL


执行以上代码后，回到workbench，，我们可以看到最终的结果为:
image 3.4.2 改
在cutomers表中更改数据用的是"UPDATE"语句 。例如，我们将最后一条 “Sally”的名字改成“Tiny”:
#将Sally改为Tiny sql="UPDATE customers SET name='Tiny' WHERE name ='Sally'" mycursor.execute(sql) con.commit()
执行代码，回到workbench我们可以看到结果为:
3.4.3 删
关于删，我们在上文提到了删除表格，用的是“DROP TABLE ”语句，“IF EXISTS”关键字是用于判断表是否存在，只有在存在的情况才删除当我们要删除一条数据记录时候，用到的语句是“DELETE FROM”语句 。例如:我们想在customers这个表格当中，删除name为Tiny的这一条记录:
#删除名字为Tiny的记录 sql="DELETE FROM customers WHERE name='Tiny'" mycursor.execute(sql) con.commit()
执行代码，回到workbench我们可以看到结果为:
3.4.4 查普通查询
普通查询数据用的是SELECT语句 。例如:我们想查询customers的所有信息，并且进行打印输出:
#查询这里面所有的人: sql="SELECT * FROM customers" mycursor.execute(sql) myresult = mycursor.fetchall() # fetchall() 获取所有记录 for x in myresult: print(x)
得到最终结果为:
值得注意的是:fetchall()表示的是获得所有记录;fetchone()表示只获取一条数据;fetchmany(size=3)表示获取三条记录;
限定条件查找
为了获取指定条件下的查找结果，我们可以使用where语句 。例如:我们想在查询customers的所有信息基础上，输出年龄大于30岁的消费者的信息:
sql="SELECT * FROM customers WHERE age > 30" mycursor.execute(sql) myresult = mycursor.fetchall() # fetchall() 获取所有记录 for x in myresult: print(x)
最终得到的结果为:
通配符查找
有时候为了进行模糊查询，可以匹配通配符，通过“LIKE”来进行查找:
百分号 (%):代表零个、一个或多个数字或字符;
下划线 (_):代表一个单一的数字或字符 。
例如:查出所有名字中含有t的记录:
#%代表零个、一个或者多个数字或字符 #_代表一个单一的数字或者字符 sql = "SELECT * FROM customers WHERE name LIKE '%t%'" mycursor.execute(sql) myresult=mycursor.fetchall() for x in myresult: print(x)
执行代码，我们得到的结果如下:
值得注意的是:但是使用Like查询时，即使我们在代码输入的是“t”，执行过程中也会将含有“T”的记录同样输出，即用LIKE匹配通配符对大小写不敏感 。为了区分大小写，可以用“GLOB”进行查询 。
排序
查询结果排序可以使用 ORDER BY 语句，默认的排序方式为升序，如果要设置降序排序，可以设置关键字 DESC 。例如:我们要按照年龄对customers进行升序排列:
#排序 #按照年龄排序 sql = "SELECT * FROM customers ORDER BY age" mycursor.execute(sql) myresult=mycursor.fetchall() for x in myresult: print(x)
执行代码，得到的结果为:
nzxx m nb
LIMIT
当数据库数量非常大的时候，为了限制查询的数据量，可以采用"LIMIT"语句来指定，比如我们希望在customers表中找出工资最高的三个人:
#找出其中工资最高的3个人 sql = "SELECT * FROM customers ORDER BY sl DESC LIMIT 3" mycursor.execute(sql) myresult=mycursor.fetchall() for x in myresult: print(x)
执行代码，得到结果为:
二次筛选
有时候我们在进行一次筛选后，还需要设定一个筛选条件进行二次筛选，我们就可以采用“HAVING”语句 。例如:我们希望统计在年龄处于20-30(不包括20岁，但是包括30岁)的人当中，选择薪资大于5000的消费者:
#二次过滤 #统计在年龄处于20-30之间的人中，选择薪资大于5000的人 sql = "SELECT * FROM customers WHERE age>20 and age<=30>5000 " mycursor.execute(sql) myresult=mycursor.fetchall() for x in myresult: print(x) con.commit() con.close()
执行代码后，得到的结果如下:
3.5 分组聚合
在数据库中，分组常用的语句为“GROUP BY”语句，聚合函数，通常是配合分组进行使用，在数据库中常用的聚合函数为:
COUNT(*):表示计算总行数，括号可以写*和字段名字
MAX(column):表示求此列的最大值
MIN(column):表示求此列的最小值
SUM(column):表示求此列的和
AVG(column):表示求此列的平均值
从customers表中统计出男女薪资总和
以sex为类别进行GROUP BY 分组，加上WHERE来做条件判断 。
#统计出男女的薪水总数 sql = "SELECT sex,sum(sl) FROM customers GROUP BY sex" mycursor.execute(sql) myresult=mycursor.fetchall() for x in myresult: print(x)


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