Python и MySQL база данни:практическо въведение

MySQL е една от най-популярните системи за управление на бази данни (СУБД) на пазара днес. Той се класира на второ място след Oracle DBMS в тазгодишната класация на DB-Engines. Тъй като повечето софтуерни приложения трябва да взаимодействат с данни под някаква форма, езиците за програмиране като Python предоставят инструменти за съхранение и достъп до тези източници на данни.

Използвайки техниките, обсъдени в този урок, вие ще можете ефективно да интегрирате MySQL база данни с приложение на Python. Ще разработите малка база данни MySQL за система за оценка на филми и ще научите как да я заявите директно от вашия Python код.

До края на този урок ще можете да:

• Определете уникални характеристики на MySQL
• Свържете приложението си към MySQL база данни
• Направете заявка в базата данни за извличане на необходимите данни
• Обработка на изключенията които възникват при достъп до базата данни
• Използвайте най-добри практики докато създавате приложения за бази данни

За да извлечете максимума от този урок, трябва да имате работни познания за концепции на Python като for цикли, функции, обработка на изключения и инсталиране на Python пакети с помощта на pip . Трябва също така да имате основно разбиране за системите за управление на релационни бази данни и SQL заявки като SELECT , DROP , CREATE и JOIN .

Безплатно изтегляне: Вземете примерна глава от Python Tricks:Книгата, която ви показва най-добрите практики на Python с прости примери, които можете да приложите незабавно, за да пишете по-красив + Pythonic код.

Сравняване на MySQL с други SQL бази данни

SQL означава Structured Query Language и е широко използван език за програмиране за управление на релационни бази данни. Може би сте чували за различните варианти на SQL-базирани СУБД. Най-популярните са MySQL, PostgreSQL, SQLite и SQL Server. Всички тези бази данни са съвместими със стандартите SQL, но с различна степен на съответствие.

Да е отворен код от създаването си през 1995 г. MySQL бързо се превърна в пазарен лидер сред SQL решенията. MySQL също е част от екосистемата на Oracle. Въпреки че основната му функционалност е напълно безплатна, има и някои платени добавки. Понастоящем MySQL се използва от всички големи технологични фирми, включително Google, LinkedIn, Uber, Netflix, Twitter и други.

Освен голяма общност с отворен код за поддръжка, има много други причини за успеха на MySQL:

1. Леснота на инсталиране: MySQL е проектиран да бъде удобен за потребителя. Съвсем лесно е да настроите база данни MySQL, а няколко широко достъпни инструменти на трети страни, като phpMyAdmin, допълнително рационализират процеса на настройка. MySQL е наличен за всички основни операционни системи, включително Windows, macOS, Linux и Solaris.

2. Скорост: MySQL има репутацията на изключително бързо решение за база данни. Той има относително по-малък отпечатък и е изключително мащабируем в дългосрочен план.

3. Потребителски права и сигурност: MySQL идва със скрипт, който ви позволява да зададете нивото на защита на паролата, да зададете администраторски пароли и да добавяте и премахвате привилегии на потребителски акаунт. Този скрипт улеснява административния процес за уеб хостинг портал за управление на потребители. Други СУБД, като PostgreSQL, използват конфигурационни файлове, които са по-сложни за използване.

Докато MySQL е известен със своята скорост и лекота на използване, можете да получите по-разширени функции с PostgreSQL. Също така MySQL не е напълно съвместим с SQL и има определени функционални ограничения, като например липса на поддръжка за FULL JOIN клаузи.

Може също да се сблъскате с някои проблеми с едновременното четене и писане в MySQL. Ако вашият софтуер има много потребители, които пишат данни наведнъж, тогава PostgreSQL може да е по-подходящ избор.

Забележка: За по-задълбочено сравнение на MySQL и PostgreSQL в реален контекст, вижте Защо Uber Engineering премина от Postgres към MySQL.

SQL Server също е много популярна СУБД и е известна със своята надеждност, ефективност и сигурност. Предпочитан е от компании, особено в банковата сфера, които редовно се справят с големи натоварвания на трафик. Това е търговско решение и е една от системите, които са най-съвместими с услугите на Windows.

През 2010 г., когато Oracle придоби Sun Microsystems и MySQL, мнозина бяха притеснени за бъдещето на MySQL. По това време Oracle беше най-големият конкурент на MySQL. Разработчиците се опасяваха, че това е враждебно поглъщане от Oracle с цел унищожаване на MySQL.

Няколко разработчици, водени от Майкъл Видениус, оригиналния автор на MySQL, създадоха разклонение на кодовата база на MySQL и положиха основата на MariaDB. Целта беше да се осигури достъп до MySQL и да се запази безплатен завинаги.

Към днешна дата MariaDB остава изцяло лицензиран за GPL, като го държи изцяло в публичното пространство. Някои функции на MySQL, от друга страна, са достъпни само с платени лицензи. Също така, MariaDB предоставя няколко изключително полезни функции, които не се поддържат от MySQL сървъра, като разпределен SQL и колонно съхранение. Можете да намерите още разлики между MySQL и MariaDB, изброени на уебсайта на MariaDB.

MySQL използва много подобен синтаксис на стандартния SQL. Има обаче някои забележителни разлики, споменати в официалната документация.

Инсталиране на MySQL сървър и MySQL конектор/Python

Сега, за да започнете да работите с този урок, трябва да настроите две неща:MySQL сървър и MySQL конектор . MySQL сървърът ще предостави всички услуги, необходими за работа с вашата база данни. След като сървърът стартира и работи, можете да свържете вашето Python приложение с него чрез MySQL Connector/Python.

Инсталиране на MySQL сървър

Официалната документация описва препоръчания начин за изтегляне и инсталиране на MySQL сървър. Ще намерите инструкции за всички популярни операционни системи, включително Windows, macOS, Solaris, Linux и много други.

За Windows най-добрият начин е да изтеглите MySQL Installer и да го оставите да се погрижи за целия процес. Мениджърът на инсталацията също ви помага да конфигурирате настройките за защита на MySQL сървъра. На страницата „Акаунти и роли“ трябва да въведете парола за root (администраторски) акаунт и също така по избор добавяйте други потребители с различни привилегии:

Въпреки че трябва да посочите идентификационни данни за основния акаунт по време на настройката, можете да промените тези настройки по-късно.

Забележка: Запомнете името на хоста, потребителското име и паролата, тъй като те ще са необходими за установяване на връзка с MySQL сървъра по-късно.

Въпреки че имате нужда само от MySQL сървъра за този урок, можете също да настроите други полезни инструменти като MySQL Workbench, като използвате тези инсталатори. Ако не искате да инсталирате MySQL директно във вашата операционна система, тогава разполагането на MySQL на Linux с Docker е удобна алтернатива.

Инсталиране на MySQL конектор/Python

Драйверът за база данни е част от софтуера, който позволява на приложение да се свързва и взаимодейства със система от база данни. Езиците за програмиране като Python се нуждаят от специален драйвер, преди да могат да говорят с база данни от конкретен доставчик.

Тези драйвери обикновено се получават като модули на трети страни. API за база данни на Python (DB-API) дефинира стандартния интерфейс, с който трябва да отговарят всички драйвери на база данни на Python. Тези подробности са документирани в PEP 249. Всички драйвери за база данни на Python, като sqlite3 за SQLite, psycopg за PostgreSQL и MySQL Connector/Python за MySQL, следват тези правила за внедряване.

Забележка: Официалната документация на MySQL използва термина конектор вместо шофьор . Технически, конекторите са свързани само със свързване към база данни, а не с взаимодействие с нея. Терминът обаче често се използва за целия модул за достъп до базата данни, включващ конектора и водача.

За да поддържате съгласуваност с документацията, ще видите термина конектор винаги, когато се споменава MySQL.

Много популярни езици за програмиране имат собствен API на база данни. Например Java има API за свързване на база данни на Java (JDBC). Ако трябва да свържете Java приложение към MySQL база данни, тогава трябва да използвате MySQL JDBC конектора, който следва JDBC API.

По същия начин, в Python трябва да инсталирате Python MySQL конектор, за да взаимодействате с MySQL база данни. Много пакети следват стандартите DB-API, но най-популярният сред тях е MySQL Connector/Python. Можете да го получите с pip :

$ pip install mysql-connector-python

pip инсталира конектора като модул на трета страна в активната в момента виртуална среда. Препоръчително е да настроите изолирана виртуална среда за проекта заедно с всички зависимости.

За да проверите дали инсталацията е била успешна, въведете следната команда на вашия Python терминал:

>>> import mysql.connector

Ако горният код се изпълнява без грешки, тогава mysql.connector е инсталиран и готов за употреба. Ако срещнете грешки, уверете се, че сте в правилната виртуална среда и използвате правилния интерпретатор на Python.

Уверете се, че инсталирате правилния mysql-connector-python пакет, който е чисто Python реализация. Пазете се от подобни наименовани, но вече амортизирани конектори като mysql-connector .

Установяване на връзка с MySQL сървър

MySQL е базиран на сървър система за управление на база данни. Един сървър може да съдържа множество бази данни. За да взаимодействате с база данни, първо трябва да установите връзка със сървъра. Общият работен процес на програма на Python, която взаимодейства с база данни, базирана на MySQL, е както следва:

1. Свържете се със сървъра MySQL.
2. Създайте нова база данни.
3. Свържете се с новосъздадената или съществуваща база данни.
4. Изпълнете SQL заявка и извлечете резултатите.
5. Информирайте базата данни, ако са направени промени в таблица.
6. Затворете връзката към MySQL сървъра.

Това е общ работен процес, който може да варира в зависимост от индивидуалното приложение. Но каквото и да е приложението, първата стъпка е да свържете вашата база данни с вашето приложение.

Установяване на връзка

Първата стъпка във взаимодействието с MySQL сървър е да се установи връзка. За да направите това, ви трябва connect() от mysql.connector модул. Тази функция приема параметри като host , user и password и връща MySQLConnection обект. Можете да получите тези идентификационни данни като вход от потребителя и да ги предадете на connect() :

from getpass import getpass
from mysql.connector import connect, Error

try:
    with connect(
        host="localhost",
        user=input("Enter username: "),
        password=getpass("Enter password: "),
    ) as connection:
        print(connection)
except Error as e:
    print(e)

Кодът по-горе използва въведените идентификационни данни за влизане, за да установи връзка с вашия MySQL сървър. В замяна получавате MySQLConnection обект, който се съхранява в connection променлива. Отсега нататък ще използвате тази променлива за достъп до вашия MySQL сървър.

Има няколко важни неща, които трябва да забележите в кода по-горе:

• Винаги трябва да се справяте с изключенията, които могат да бъдат повдигнати при установяване на връзка с MySQL сървъра. Ето защо използвате try … except блокирайте, за да хванете и отпечатате всички изключения, които може да срещнете.

• Винаги трябва да затваряте връзката, след като приключите с достъпа до базата данни. Оставянето на неизползвани отворени връзки може да доведе до няколко неочаквани грешки и проблеми с производителността. Горният код се възползва от контекстен мениджър, използващ with , което абстрахира процеса на почистване на връзката.

• Никога не трябва да кодирате твърдо своите идентификационни данни за вход , тоест вашето потребителско име и парола, директно в скрипт на Python. Това е лоша практика за внедряване и представлява сериозна заплаха за сигурността. Кодът по-горе подканва потребителя за идентификационни данни за вход. Той използва вградения getpass модул за скриване на паролата. Въпреки че това е по-добре от твърдо кодиране, има и други, по-сигурни начини за съхраняване на чувствителна информация, като използване на променливи на средата.

Вече сте установили връзка между вашата програма и вашия MySQL сървър, но все още трябва или да създадете нова база данни, или да се свържете със съществуваща база данни в сървъра.

Създаване на нова база данни

В последния раздел установихте връзка с вашия MySQL сървър. За да създадете нова база данни, трябва да изпълните SQL оператор:

CREATE DATABASE books_db;

Горното изявление ще създаде нова база данни с името books_db .

Забележка: В MySQL е задължително да се постави точка и запетая (; ) в края на оператор, който обозначава прекратяването на заявка. Въпреки това MySQL Connector/Python автоматично добавя точка и запетая в края на вашите заявки, така че няма нужда да го използвате във вашия Python код.

За да изпълните SQL заявка в Python, ще трябва да използвате курсор, който абстрахира достъпа до записите на базата данни. MySQL Connector/Python ви предоставя MySQLCursor клас, който създава обекти, които могат да изпълняват MySQL заявки в Python. Екземпляр на MySQLCursor класът се нарича още cursor .

cursor обектите използват MySQLConnection обект за взаимодействие с вашия MySQL сървър. За да създадете cursor , използвайте .cursor() метод на вашата connection променлива:

cursor = connection.cursor()

Горният код ви дава екземпляр на MySQLCursor клас.

Заявка, която трябва да бъде изпълнена, се изпраща до cursor.execute() в низов формат. В този конкретен случай ще изпратите CREATE DATABASE заявка към cursor.execute() :

from getpass import getpass
from mysql.connector import connect, Error

try:
    with connect(
        host="localhost",
        user=input("Enter username: "),
        password=getpass("Enter password: "),
    ) as connection:
        create_db_query = "CREATE DATABASE online_movie_rating"
        with connection.cursor() as cursor:
            cursor.execute(create_db_query)
except Error as e:
    print(e)

След като изпълните кода по-горе, ще имате нова база данни, наречена online_movie_rating във вашия MySQL сървър.

CREATE DATABASE заявката се съхранява като низ в create_db_query променлива и след това се предава на cursor.execute() за изпълнение. Кодът използва контекстен мениджър с cursor обект за обработка на процеса на почистване.

Тук може да получите грешка, ако база данни със същото име вече съществува във вашия сървър. За да потвърдите това, можете да покажете името на всички бази данни във вашия сървър. Използване на същия MySQLConnection обект от по-рано, изпълнете SHOW DATABASES изявление:

>>> show_db_query = "SHOW DATABASES"
>>> with connection.cursor() as cursor:
...     cursor.execute(show_db_query)
...     for db in cursor:
...         print(db)
...
('information_schema',)
('mysql',)
('online_movie_rating',)
('performance_schema',)
('sys',)

Горният код отпечатва имената на всички бази данни в момента във вашия MySQL сървър. SHOW DATABASES командата също така извежда някои бази данни, които не сте създали във вашия сървър, като information_schema , performance_schema , и така нататък. Тези бази данни се генерират автоматично от MySQL сървъра и осигуряват достъп до различни метаданни на базата данни и настройки на MySQL сървъра.

Създадохте нова база данни в този раздел, като изпълните CREATE DATABASE изявление. В следващия раздел ще видите как да се свържете с база данни, която вече съществува.

Свързване със съществуваща база данни

В последния раздел създадохте нова база данни, наречена online_movie_rating . Въпреки това, все още не сте се свързали с него. В много ситуации вече ще имате MySQL база данни, която искате да свържете с вашето Python приложение.

Можете да направите това, като използвате същия connect() функция, която сте използвали по-рано, като изпратите допълнителен параметър, наречен database :

from getpass import getpass
from mysql.connector import connect, Error

try:
    with connect(
        host="localhost",
        user=input("Enter username: "),
        password=getpass("Enter password: "),
        database="online_movie_rating",
    ) as connection:
        print(connection)
except Error as e:
    print(e)

Горният код е много подобен на скрипта за свързване, който сте използвали по-рано. Единствената промяна тук е допълнителна database параметър, където името на вашата база данни се предава на connect() . След като изпълните този скрипт, ще бъдете свързани с online_movie_rating база данни.

Създаване, промяна и пускане на таблица

В този раздел ще научите как да изпълнявате някои основни DDL заявки като CREATE , DROP и ALTER с Python. Ще получите бърз поглед към MySQL базата данни, която ще използвате в останалата част от този урок. Освен това ще създадете всички таблици, необходими за базата данни и ще научите как да извършвате модификации на тези таблици по-късно.

Дефиниране на схемата на базата данни

Можете да започнете със създаване на схема на база данни за онлайн система за оценка на филми. Базата данни ще се състои от три таблици:

1. movies съдържа обща информация за филми и има следните атрибути:
   • id
   • title
   • release_year
   • genre
   • collection_in_mil
2. reviewers съдържа информация за хора, които са публикували отзиви или оценки и има следните атрибути:
   • id
   • first_name
   • last_name
3. ratings съдържа информация за публикувани оценки и има следните атрибути:
   • movie_id (външен ключ)
   • reviewer_id (външен ключ)
   • rating

Една реална система за оценка на филми, като IMDb, би трябвало да съхранява куп други атрибути, като имейли, списъци с актьорски състав и т.н. Ако желаете, можете да добавите още таблици и атрибути към тази база данни. Но тези три таблици ще бъдат достатъчни за целите на този урок.

Изображението по-долу изобразява схемата на базата данни:

Таблиците в тази база данни са свързани една с друга. movies и reviewers ще има много към много връзка, тъй като един филм може да бъде прегледан от множество рецензенти и един рецензент може да прегледа няколко филма. ratings таблицата свързва movies таблица с reviewers таблица.

Създаване на таблици с помощта на CREATE TABLE Изявление

Сега, за да създадете нова таблица в MySQL, трябва да използвате CREATE TABLE изявление. Следната MySQL заявка ще създаде movies таблица за вашия online_movie_rating база данни:

CREATE TABLE movies(
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    title VARCHAR(100),
    release_year YEAR(4),
    genre VARCHAR(100),
    collection_in_mil INT
);

Ако сте разглеждали SQL изрази преди, тогава повечето от горните заявки може да имат смисъл. Но има някои разлики в синтаксиса на MySQL, които трябва да знаете.

Например MySQL има голямо разнообразие от типове данни за вашето разглеждане, включително YEAR , INT , BIGINT , и така нататък. Също така MySQL използва AUTO_INCREMENT ключова дума, когато стойността на колона трябва да се увеличава автоматично при вмъкването на нови записи.

За да създадете нова таблица, трябва да предадете тази заявка на cursor.execute() , който приема MySQL заявка и изпълнява заявката в свързаната база данни MySQL:

create_movies_table_query = """
CREATE TABLE movies(
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    title VARCHAR(100),
    release_year YEAR(4),
    genre VARCHAR(100),
    collection_in_mil INT
)
"""
with connection.cursor() as cursor:
    cursor.execute(create_movies_table_query)
    connection.commit()

Сега имате movies таблица във вашата база данни. Предавате create_movies_table_query към cursor.execute() , който изпълнява необходимото изпълнение.

Забележка: connection променливата се отнася до MySQLConnection обект, който е върнат, когато сте се свързали с вашата база данни.

Също така, обърнете внимание на connection.commit() изявление в края на кода. По подразбиране вашият MySQL конектор не извършва автоматично транзакции. В MySQL модификациите, споменати в транзакция, се случват само когато използвате COMMIT команда в крайна сметка. Винаги извиквайте този метод след всяка транзакция, за да извършите промени в действителната таблица.

Както направихте с movies таблица, изпълнете следния скрипт, за да създадете reviewers таблица:

create_reviewers_table_query = """
CREATE TABLE reviewers (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    first_name VARCHAR(100),
    last_name VARCHAR(100)
)
"""
with connection.cursor() as cursor:
    cursor.execute(create_reviewers_table_query)
    connection.commit()

Ако е необходимо, можете да добавите повече информация за рецензента, като например неговия имейл идентификатор или демографска информация. Но first_name и last_name ще служи на целта ви засега.

И накрая, можете да създадете ratings таблица с помощта на следния скрипт:

create_ratings_table_query = """
CREATE TABLE ratings (
    movie_id INT,
    reviewer_id INT,
    rating DECIMAL(2,1),
    FOREIGN KEY(movie_id) REFERENCES movies(id),
    FOREIGN KEY(reviewer_id) REFERENCES reviewers(id),
    PRIMARY KEY(movie_id, reviewer_id)
)
"""
with connection.cursor() as cursor:
    cursor.execute(create_ratings_table_query)
    connection.commit()

Внедряването на връзки с външни ключове в MySQL е малко по-различно и ограничено в сравнение със стандартния SQL. В MySQL и родителят, и детето в ограничението на външния ключ трябва да използват една и съща движка за съхранение .

Машината за съхранение е основният софтуерен компонент, който системата за управление на база данни използва за извършване на SQL операции. В MySQL механизмите за съхранение се предлагат в два различни варианта:

1. Механизми за съхранение на транзакции са безопасни за транзакции и ви позволяват да връщате обратно транзакции с помощта на прости команди като rollback . Много популярни MySQL машини, включително InnoDB и NDB, принадлежат към тази категория.

2. Нетранзакционни механизми за съхранение зависи от сложен ръчен код за отмяна на изрази, записани в база данни. MyISAM, MEMORY и много други MySQL машини са нетранзакционни.

InnoDB е по подразбиране и най-популярната машина за съхранение. Той помага за поддържане на целостта на данните, като поддържа ограничения на външния ключ. Това означава, че всяка CRUD операция върху външен ключ се проверява, за да се гарантира, че не води до несъответствия в различните таблици.

Също така имайте предвид, че ratings таблицата използва колоните movie_id и reviewer_id , двата външни ключа, заедно като първичен ключ . Тази стъпка гарантира, че рецензентът не може да оцени един и същ филм два пъти.

Можете да изберете да използвате повторно същия курсор за множество изпълнения. В този случай всички изпълнения ще станат една атомна транзакция, а не множество отделни транзакции. Например, можете да изпълните всички CREATE TABLE оператори с един курсор и след това завършете транзакцията си само веднъж:

with connection.cursor() as cursor:
    cursor.execute(create_movies_table_query)
    cursor.execute(create_reviewers_table_query)
    cursor.execute(create_ratings_table_query)
    connection.commit()

Горният код първо ще изпълни и трите CREATE изявления. След това ще изпрати COMMIT команда към MySQL сървъра, който извършва вашата транзакция. Можете също да използвате .rollback() за да изпратите ROLLBACK команда към MySQL сървъра и премахнете всички промени в данните от транзакцията.

Показване на схема на таблица с помощта на DESCRIBE Изявление

Сега, след като сте създали и трите таблици, можете да разгледате тяхната схема, като използвате следния SQL израз:

DESCRIBE <table_name>;

За да получите някои резултати обратно от cursor обект, трябва да използвате cursor.fetchall() . Този метод извлича всички редове от последния изпълнен израз. Ако приемем, че вече имате MySQLConnection обект в connection променлива, можете да отпечатате всички резултати, извлечени от cursor.fetchall() :

>>> show_table_query = "DESCRIBE movies"
>>> with connection.cursor() as cursor:
...     cursor.execute(show_table_query)
...     # Fetch rows from last executed query
...     result = cursor.fetchall()
...     for row in result:
...         print(row)
...
('id', 'int(11)', 'NO', 'PRI', None, 'auto_increment')
('title', 'varchar(100)', 'YES', '', None, '')
('release_year', 'year(4)', 'YES', '', None, '')
('genre', 'varchar(100)', 'YES', '', None, '')
('collection_in_mil', 'int(11)', 'YES', '', None, '')

След като изпълните горния код, трябва да получите таблица, съдържаща информация за всички колони в movies маса. За всяка колона ще получите подробности като типа данни на колоната, дали колоната е първичен ключ и т.н.

Промяна на схема на таблица с помощта на ALTER Изявление

Във movies таблица, имате колона, наречена collection_in_mil , който съдържа касовата колекция от филми в милиони долари. Можете да напишете следния MySQL оператор, за да промените типа данни на collection_in_mil атрибут от INT до DECIMAL :

ALTER TABLE movies MODIFY COLUMN collection_in_mil DECIMAL(4,1);

DECIMAL(4,1) означава десетично число, което може да има максимум 4 цифри, от които 1 е десетичен, като 120.1 , 3.4 , 38.0 , и така нататък. След изпълнение на ALTER TABLE израз, можете да покажете актуализираната схема на таблицата, като използвате DESCRIBE :

>>> alter_table_query = """
... ALTER TABLE movies
... MODIFY COLUMN collection_in_mil DECIMAL(4,1)
... """
>>> show_table_query = "DESCRIBE movies"
>>> with connection.cursor() as cursor:
...     cursor.execute(alter_table_query)
...     cursor.execute(show_table_query)
...     # Fetch rows from last executed query
...     result = cursor.fetchall()
...     print("Movie Table Schema after alteration:")
...     for row in result:
...         print(row)
...
Movie Table Schema after alteration
('id', 'int(11)', 'NO', 'PRI', None, 'auto_increment')
('title', 'varchar(100)', 'YES', '', None, '')
('release_year', 'year(4)', 'YES', '', None, '')
('genre', 'varchar(100)', 'YES', '', None, '')
('collection_in_mil', 'decimal(4,1)', 'YES', '', None, '')

Както е показано в изхода, collection_in_mil атрибутът вече е от тип DECIMAL(4,1) . Също така имайте предвид, че в кода по-горе извиквате cursor.execute() два пъти. Но cursor.fetchall() извлича редове само от последната изпълнена заявка, която е show_table_query .

Изтриване на таблици с помощта на DROP Изявление

За да изтриете таблица, трябва да изпълните DROP TABLE изявление в MySQL. Изтриването на таблица е необратимо процес. Ако изпълните кода по-долу, тогава ще трябва да извикате CREATE TABLE потърсете отново, за да използвате ratings таблица в следващите раздели.

За да изтриете ratings таблица, изпратете drop_table_query към cursor.execute() :

drop_table_query = "DROP TABLE ratings"
with connection.cursor() as cursor:
    cursor.execute(drop_table_query)

Ако изпълните горния код, ще сте изтрили успешно ratings таблица.

Вмъкване на записи в таблици

В последния раздел създадохте три таблици във вашата база данни:movies , reviewers и ratings . Сега трябва да попълните тези таблици с данни. Този раздел ще обхване два различни начина за вмъкване на записи в MySQL конектора за Python.

Първият метод, .execute() , работи добре, когато броят на записите е малък и записите могат да бъдат твърдо кодирани. Вторият метод, .executemany() , е по-популярен и е по-подходящ за реални сценарии.

Използване на .execute()

Първият подход използва същия cursor.execute() метод, който сте използвали досега. Пишете INSERT INTO заявка в низ и я предайте на cursor.execute() . Можете да използвате този метод, за да вмъкнете данни във movies таблица.

За справка, movies таблицата има пет атрибута:

1. id
2. title
3. release_year
4. genre
5. collection_in_mil

Не е необходимо да добавяте данни за id като AUTO_INCREMENT автоматично изчислява id за теб. Следният скрипт вмъква записи в movies таблица:

insert_movies_query = """
INSERT INTO movies (title, release_year, genre, collection_in_mil)
VALUES
    ("Forrest Gump", 1994, "Drama", 330.2),
    ("3 Idiots", 2009, "Drama", 2.4),
    ("Eternal Sunshine of the Spotless Mind", 2004, "Drama", 34.5),
    ("Good Will Hunting", 1997, "Drama", 138.1),
    ("Skyfall", 2012, "Action", 304.6),
    ("Gladiator", 2000, "Action", 188.7),
    ("Black", 2005, "Drama", 3.0),
    ("Titanic", 1997, "Romance", 659.2),
    ("The Shawshank Redemption", 1994, "Drama",28.4),
    ("Udaan", 2010, "Drama", 1.5),
    ("Home Alone", 1990, "Comedy", 286.9),
    ("Casablanca", 1942, "Romance", 1.0),
    ("Avengers: Endgame", 2019, "Action", 858.8),
    ("Night of the Living Dead", 1968, "Horror", 2.5),
    ("The Godfather", 1972, "Crime", 135.6),
    ("Haider", 2014, "Action", 4.2),
    ("Inception", 2010, "Adventure", 293.7),
    ("Evil", 2003, "Horror", 1.3),
    ("Toy Story 4", 2019, "Animation", 434.9),
    ("Air Force One", 1997, "Drama", 138.1),
    ("The Dark Knight", 2008, "Action",535.4),
    ("Bhaag Milkha Bhaag", 2013, "Sport", 4.1),
    ("The Lion King", 1994, "Animation", 423.6),
    ("Pulp Fiction", 1994, "Crime", 108.8),
    ("Kai Po Che", 2013, "Sport", 6.0),
    ("Beasts of No Nation", 2015, "War", 1.4),
    ("Andadhun", 2018, "Thriller", 2.9),
    ("The Silence of the Lambs", 1991, "Crime", 68.2),
    ("Deadpool", 2016, "Action", 363.6),
    ("Drishyam", 2015, "Mystery", 3.0)
"""
with connection.cursor() as cursor:
    cursor.execute(insert_movies_query)
    connection.commit()

The movies table is now loaded with thirty records. The code calls connection.commit() at the end. It’s crucial to call .commit() after preforming any modifications to a table.

Using .executemany()

The previous approach is more suitable when the number of records is fairly small and you can write these records directly into the code. But this is rarely true. You’ll often have this data stored in some other file, or the data will be generated by a different script and will need to be added to the MySQL database.

This is where .executemany() comes in handy. It accepts two parameters:

1. A query that contains placeholders for the records that need to be inserted
2. A list that contains all records that you wish to insert

The following example inserts records for the reviewers table:

insert_reviewers_query = """
INSERT INTO reviewers
(first_name, last_name)
VALUES ( %s, %s )
"""
reviewers_records = [
    ("Chaitanya", "Baweja"),
    ("Mary", "Cooper"),
    ("John", "Wayne"),
    ("Thomas", "Stoneman"),
    ("Penny", "Hofstadter"),
    ("Mitchell", "Marsh"),
    ("Wyatt", "Skaggs"),
    ("Andre", "Veiga"),
    ("Sheldon", "Cooper"),
    ("Kimbra", "Masters"),
    ("Kat", "Dennings"),
    ("Bruce", "Wayne"),
    ("Domingo", "Cortes"),
    ("Rajesh", "Koothrappali"),
    ("Ben", "Glocker"),
    ("Mahinder", "Dhoni"),
    ("Akbar", "Khan"),
    ("Howard", "Wolowitz"),
    ("Pinkie", "Petit"),
    ("Gurkaran", "Singh"),
    ("Amy", "Farah Fowler"),
    ("Marlon", "Crafford"),
]
with connection.cursor() as cursor:
    cursor.executemany(insert_reviewers_query, reviewers_records)
    connection.commit()

In the script above, you pass both the query and the list of records as arguments to .executemany() . These records could have been fetched from a file or from the user and stored in the reviewers_records list.

The code uses %s as a placeholder for the two strings that had to be inserted in the insert_reviewers_query . Placeholders act as format specifiers and help reserve a spot for a variable inside a string. The specified variable is then added to this spot during execution.

You can similarly use .executemany() to insert records in the ratings table:

insert_ratings_query = """
INSERT INTO ratings
(rating, movie_id, reviewer_id)
VALUES ( %s, %s, %s)
"""
ratings_records = [
    (6.4, 17, 5), (5.6, 19, 1), (6.3, 22, 14), (5.1, 21, 17),
    (5.0, 5, 5), (6.5, 21, 5), (8.5, 30, 13), (9.7, 6, 4),
    (8.5, 24, 12), (9.9, 14, 9), (8.7, 26, 14), (9.9, 6, 10),
    (5.1, 30, 6), (5.4, 18, 16), (6.2, 6, 20), (7.3, 21, 19),
    (8.1, 17, 18), (5.0, 7, 2), (9.8, 23, 3), (8.0, 22, 9),
    (8.5, 11, 13), (5.0, 5, 11), (5.7, 8, 2), (7.6, 25, 19),
    (5.2, 18, 15), (9.7, 13, 3), (5.8, 18, 8), (5.8, 30, 15),
    (8.4, 21, 18), (6.2, 23, 16), (7.0, 10, 18), (9.5, 30, 20),
    (8.9, 3, 19), (6.4, 12, 2), (7.8, 12, 22), (9.9, 15, 13),
    (7.5, 20, 17), (9.0, 25, 6), (8.5, 23, 2), (5.3, 30, 17),
    (6.4, 5, 10), (8.1, 5, 21), (5.7, 22, 1), (6.3, 28, 4),
    (9.8, 13, 1)
]
with connection.cursor() as cursor:
    cursor.executemany(insert_ratings_query, ratings_records)
    connection.commit()

All three tables are now populated with data. You now have a fully functional online movie rating database. The next step is to understand how to interact with this database.

Reading Records From the Database

Until now, you’ve been building your database. Now it’s time to perform some queries on it and find some interesting properties from this dataset. In this section, you’ll learn how to read records from database tables using the SELECT statement.

Reading Records Using the SELECT Statement

To retrieve records, you need to send a SELECT query to cursor.execute() . Then you use cursor.fetchall() to extract the retrieved table in the form of a list of rows or records.

Try writing a MySQL query to select all records from the movies table and send it to .execute() :

>>> select_movies_query = "SELECT * FROM movies LIMIT 5"
>>> with connection.cursor() as cursor:
...     cursor.execute(select_movies_query)
...     result = cursor.fetchall()
...     for row in result:
...         print(row)
...
(1, 'Forrest Gump', 1994, 'Drama', Decimal('330.2'))
(2, '3 Idiots', 2009, 'Drama', Decimal('2.4'))
(3, 'Eternal Sunshine of the Spotless Mind', 2004, 'Drama', Decimal('34.5'))
(4, 'Good Will Hunting', 1997, 'Drama', Decimal('138.1'))
(5, 'Skyfall', 2012, 'Action', Decimal('304.6'))

The result variable holds the records returned from using .fetchall() . It’s a list of tuples representing individual records from the table.

In the query above, you use the LIMIT clause to constrain the number of rows that are received from the SELECT statement. Developers often use LIMIT to perform pagination when handling large volumes of data.

In MySQL, the LIMIT clause takes one or two nonnegative numeric arguments. When using one argument, you specify the maximum number of rows to return. Since your query includes LIMIT 5 , only the first 5 records are fetched. When using both arguments, you can also specify the offset of the first row to return:

SELECT * FROM movies LIMIT 2,5;

The first argument specifies an offset of 2 , and the second argument constrains the number of returned rows to 5 . The above query will return rows 3 to 7.

You can also query for selected columns:

>>> select_movies_query = "SELECT title, release_year FROM movies LIMIT 5"
>>> with connection.cursor() as cursor:
...     cursor.execute(select_movies_query)
...     for row in cursor.fetchall():
...         print(row)
...
('Forrest Gump', 1994)
('3 Idiots', 2009)
('Eternal Sunshine of the Spotless Mind', 2004)
('Good Will Hunting', 1997)
('Skyfall', 2012)

Now, the code outputs values only from the two specified columns:title and release_year .

Filtering Results Using the WHERE Clause

You can filter table records by specific criteria using the WHERE клауза. For example, to retrieve all movies with a box office collection greater than $300 million, you could run the following query:

SELECT title, collection_in_mil
FROM movies
WHERE collection_in_mil > 300;

You can also use ORDER BY clause in the last query to sort the results from the highest to the lowest earner:

>>> select_movies_query = """
... SELECT title, collection_in_mil
... FROM movies
... WHERE collection_in_mil > 300
... ORDER BY collection_in_mil DESC
... """
>>> with connection.cursor() as cursor:
...     cursor.execute(select_movies_query)
...     for movie in cursor.fetchall():
...         print(movie)
...
('Avengers: Endgame', Decimal('858.8'))
('Titanic', Decimal('659.2'))
('The Dark Knight', Decimal('535.4'))
('Toy Story 4', Decimal('434.9'))
('The Lion King', Decimal('423.6'))
('Deadpool', Decimal('363.6'))
('Forrest Gump', Decimal('330.2'))
('Skyfall', Decimal('304.6'))

MySQL offers a plethora of string formatting operations like CONCAT for concatenating strings. Often, websites will show the movie title along with its release year to avoid confusion. To retrieve the titles of the top five grossing movies, concatenated with their release years, you can write the following query:

>>> select_movies_query = """
... SELECT CONCAT(title, " (", release_year, ")"),
...       collection_in_mil
... FROM movies
... ORDER BY collection_in_mil DESC
... LIMIT 5
... """
>>> with connection.cursor() as cursor:
...     cursor.execute(select_movies_query)
...     for movie in cursor.fetchall():
...         print(movie)
...
('Avengers: Endgame (2019)', Decimal('858.8'))
('Titanic (1997)', Decimal('659.2'))
('The Dark Knight (2008)', Decimal('535.4'))
('Toy Story 4 (2019)', Decimal('434.9'))
('The Lion King (1994)', Decimal('423.6'))

If you don’t want to use the LIMIT clause and you don’t need to fetch all the records, then the cursor object has .fetchone() and .fetchmany() methods as well:

• .fetchone() retrieves either the next row of the result, as a tuple, or None if no more rows are available.
• .fetchmany() retrieves the next set of rows from the result as a list of tuples. It has a size argument, which defaults to 1 , that you can use to specify the number of rows you need to fetch. If no more rows are available, then the method returns an empty list.

Try retrieving the titles of the five highest-grossing movies concatenated with their release years again, but this time use .fetchmany() :

>>> select_movies_query = """
... SELECT CONCAT(title, " (", release_year, ")"),
...       collection_in_mil
... FROM movies
... ORDER BY collection_in_mil DESC
... """
>>> with connection.cursor() as cursor:
...     cursor.execute(select_movies_query)
...     for movie in cursor.fetchmany(size=5):
...         print(movie)
...     cursor.fetchall()
...
('Avengers: Endgame (2019)', Decimal('858.8'))
('Titanic (1997)', Decimal('659.2'))
('The Dark Knight (2008)', Decimal('535.4'))
('Toy Story 4 (2019)', Decimal('434.9'))
('The Lion King (1994)', Decimal('423.6'))

The output with .fetchmany() is similar to what you received when you used the LIMIT клауза. You might have noticed the additional cursor.fetchall() call at the end. You do this to clean all the remaining results that weren’t read by .fetchmany() .

It’s necessary to clean all unread results before executing any other statements on the same connection. Otherwise, an InternalError: Unread result found exception will be raised.

Handling Multiple Tables Using the JOIN Statement

If you found the queries in the last section to be quite straightforward, don’t worry. You can make your SELECT queries as complex as you want using the same methods from the last section.

Let’s look at some slightly more complex JOIN queries. If you want to find out the name of the top five highest-rated movies in your database, then you can run the following query:

>>> select_movies_query = """
... SELECT title, AVG(rating) as average_rating
... FROM ratings
... INNER JOIN movies
...     ON movies.id = ratings.movie_id
... GROUP BY movie_id
... ORDER BY average_rating DESC
... LIMIT 5
... """
>>> with connection.cursor() as cursor:
...     cursor.execute(select_movies_query)
...     for movie in cursor.fetchall():
...         print(movie)
...
('Night of the Living Dead', Decimal('9.90000'))
('The Godfather', Decimal('9.90000'))
('Avengers: Endgame', Decimal('9.75000'))
('Eternal Sunshine of the Spotless Mind', Decimal('8.90000'))
('Beasts of No Nation', Decimal('8.70000'))

As shown above, Night of the Living Dead and The Godfather are tied as the highest-rated movies in your online_movie_rating база данни.

To find the name of the reviewer who gave the most ratings, write the following query:

>>> select_movies_query = """
... SELECT CONCAT(first_name, " ", last_name), COUNT(*) as num
... FROM reviewers
... INNER JOIN ratings
...     ON reviewers.id = ratings.reviewer_id
... GROUP BY reviewer_id
... ORDER BY num DESC
... LIMIT 1
... """
>>> with connection.cursor() as cursor:
...     cursor.execute(select_movies_query)
...     for movie in cursor.fetchall():
...         print(movie)
...
('Mary Cooper', 4)

Mary Cooper is the most frequent reviewer in this database. As seen above, it doesn’t matter how complicated the query is because it’s ultimately handled by the MySQL server. Your process for executing a query will always remain the same:pass the query to cursor.execute() and fetch the results using .fetchall() .

Updating and Deleting Records From the Database

In this section, you’ll be updating and deleting records from the database. Both of these operations can be performed on either a single record or multiple records in the table. You’ll select the rows that need to be modified using the WHERE clause.

UPDATE Command

One of the reviewers in your database, Amy Farah Fowler , is now married to Sheldon Cooper . Her last name has now changed to Cooper , so you need to update your database accordingly. For updating records, MySQL uses the UPDATE statement:

update_query = """
UPDATE
    reviewers
SET
    last_name = "Cooper"
WHERE
    first_name = "Amy"
"""
with connection.cursor() as cursor:
    cursor.execute(update_query)
    connection.commit()

The code passes the update query to cursor.execute() , and .commit() brings the required changes to the reviewers table.

Note: In the UPDATE query, the WHERE clause helps specify the records that need to be updated. If you don’t use WHERE , then all records will be updated!

Suppose you need to provide an option that allows reviewers to modify ratings. A reviewer will provide three values, movie_id , reviewer_id , and the new rating . The code will display the record after performing the specified modification.

Assuming that movie_id = 18 , reviewer_id = 15 , and the new rating = 5.0 , you can use the following MySQL queries to perform the required modification:

UPDATE
    ratings
SET
    rating = 5.0
WHERE
    movie_id = 18 AND reviewer_id = 15;

SELECT *
FROM ratings
WHERE
    movie_id = 18 AND reviewer_id = 15;

The above queries first update the rating and then display it. You can create a complete Python script that establises a connection with the database and allows the reviewer to modify a rating:

from getpass import getpass
from mysql.connector import connect, Error

movie_id = input("Enter movie id: ")
reviewer_id = input("Enter reviewer id: ")
new_rating = input("Enter new rating: ")
update_query = """
UPDATE
    ratings
SET
    rating = "%s"
WHERE
    movie_id = "%s" AND reviewer_id = "%s";

SELECT *
FROM ratings
WHERE
    movie_id = "%s" AND reviewer_id = "%s"
""" % (
    new_rating,
    movie_id,
    reviewer_id,
    movie_id,
    reviewer_id,
)

try:
    with connect(
        host="localhost",
        user=input("Enter username: "),
        password=getpass("Enter password: "),
        database="online_movie_rating",
    ) as connection:
        with connection.cursor() as cursor:
            for result in cursor.execute(update_query, multi=True):
                if result.with_rows:
                    print(result.fetchall())
            connection.commit()
except Error as e:
    print(e)

Save this code to a file named modify_ratings.py . The above code uses %s placeholders to insert the received input in the update_query низ. For the first time in this tutorial, you have multiple queries inside a single string. To pass multiple queries to a single cursor.execute() , you need to set the method’s multi argument to True .

If multi is True , then cursor.execute() returns an iterator. Each item in the iterator corresponds to a cursor object that executes a statement passed in the query. The above code runs a for loop on this iterator and then calls .fetchall() on each cursor object.

Note: Running .fetchall() on all cursor objects is important. To execute a new statement on the same connection, you must ensure that there are no unread results from previous executions. If there are unread results, then you’ll receive an exception.

If no result set is fetched on an operation, then .fetchall() raises an exception. To avoid this error, in the code above you use the cursor.with_rows property, which indicates whether the most recently executed operation produced rows.

While this code should solve your purpose, the WHERE clause is a prime target for web hackers in its current state. It’s vulnerable to what is called a SQL injection attack, which can allow malicious actors to either corrupt or misuse your database.

Warning :Don’t try the below inputs on your database! They will corrupt your table and you’ll need to recreate it.

For example, if a user sends movie_id=18 , reviewer_id=15 , and the new rating=5.0 as input, then the output looks like this:

$ python modify_ratings.py
Enter movie id: 18
Enter reviewer id: 15
Enter new rating: 5.0
Enter username: <user_name>
Enter password:
[(18, 15, Decimal('5.0'))]

The rating with movie_id=18 and reviewer_id=15 has been changed to 5.0 . But if you were hacker, then you might send a hidden command in your input:

$ python modify_ratings.py
Enter movie id: 18
Enter reviewer id: 15"; UPDATE reviewers SET last_name = "A
Enter new rating: 5.0
Enter username: <user_name>
Enter password:
[(18, 15, Decimal('5.0'))]

Again, the output shows that the specified rating has been changed to 5.0 . What’s changed?

The hacker sneaked in an update query while entering the reviewer_id . The update query, update reviewers set last_name = "A , changes the last_name of all records in the reviewers table to "A" . You can see this change if you print out the reviewers table:

>>> select_query = """
... SELECT first_name, last_name
... FROM reviewers
... """
>>> with connection.cursor() as cursor:
...     cursor.execute(select_query)
...     for reviewer in cursor.fetchall():
...         print(reviewer)
...
('Chaitanya', 'A')
('Mary', 'A')
('John', 'A')
('Thomas', 'A')
('Penny', 'A')
('Mitchell', 'A')
('Wyatt', 'A')
('Andre', 'A')
('Sheldon', 'A')
('Kimbra', 'A')
('Kat', 'A')
('Bruce', 'A')
('Domingo', 'A')
('Rajesh', 'A')
('Ben', 'A')
('Mahinder', 'A')
('Akbar', 'A')
('Howard', 'A')
('Pinkie', 'A')
('Gurkaran', 'A')
('Amy', 'A')
('Marlon', 'A')

The above code displays the first_name and last_name for all records in the reviewers маса. The SQL injection attack corrupted this table by changing the last_name of all records to "A" .

There’s a quick fix to prevent such attacks. Don’t add the query values provided by the user directly to your query string. Instead, update the modify_ratings.py script to send these query values as arguments to .execute() :

from getpass import getpass
from mysql.connector import connect, Error

movie_id = input("Enter movie id: ")
reviewer_id = input("Enter reviewer id: ")
new_rating = input("Enter new rating: ")
update_query = """
UPDATE
    ratings
SET
    rating = %s
WHERE
    movie_id = %s AND reviewer_id = %s;

SELECT *
FROM ratings
WHERE
    movie_id = %s AND reviewer_id = %s
"""
val_tuple = (
    new_rating,
    movie_id,
    reviewer_id,
    movie_id,
    reviewer_id,
)

try:
    with connect(
        host="localhost",
        user=input("Enter username: "),
        password=getpass("Enter password: "),
        database="online_movie_rating",
    ) as connection:
        with connection.cursor() as cursor:
            for result in cursor.execute(update_query, val_tuple, multi=True):
                if result.with_rows:
                    print(result.fetchall())
            connection.commit()
except Error as e:
    print(e)

Notice that the %s placeholders are no longer in string quotes. Strings passed to the placeholders might contain some special characters. If necessary, these can be correctly escaped by the underlying library.

cursor.execute() makes sure that the values in the tuple received as argument are of the required data type. If a user tries to sneak in some problematic characters, then the code will raise an exception:

$ python modify_ratings.py
Enter movie id: 18
Enter reviewer id: 15"; UPDATE reviewers SET last_name = "A
Enter new rating: 5.0
Enter username: <user_name>
Enter password:
1292 (22007): Truncated incorrect DOUBLE value: '15";
UPDATE reviewers SET last_name = "A'

cursor.execute() will raise an exception if it finds any unwanted characters in the user input. You should use this approach whenever you incorporate user input in a query. There are other ways of preventing SQL injection attacks as well.

DELETE Command

Deleting records works very similarly to updating records. You use the DELETE statement to remove selected records.

Note: Deleting is an irreversible процес. If you don’t use the WHERE clause, then all records from the specified table will be deleted. You’ll need to run the INSERT INTO query again to get back the deleted records.

It’s recommended that you first run a SELECT query with the same filter to make sure that you’re deleting the right records. For example, to remove all ratings given by reviewer_id = 2 , you should first run the corresponding SELECT query:

>>> select_movies_query = """
... SELECT reviewer_id, movie_id FROM ratings
... WHERE reviewer_id = 2
... """
>>> with connection.cursor() as cursor:
...     cursor.execute(select_movies_query)
...     for movie in cursor.fetchall():
...         print(movie)
...
(2, 7)
(2, 8)
(2, 12)
(2, 23)

The above code snippet outputs the reviewer_id and movie_id for records in the ratings table where reviewer_id = 2 . Once you’ve confirmed that these are the records that you need to delete, you can run a DELETE query with the same filter:

delete_query = "DELETE FROM ratings WHERE reviewer_id = 2"
with connection.cursor() as cursor:
    cursor.execute(delete_query)
    connection.commit()

With this query, you remove all ratings given by the reviewer with reviewer_id = 2 from the ratings table.

Other Ways to Connect Python and MySQL

In this tutorial, you saw MySQL Connector/Python, which is the officially recommended means of interacting with a MySQL database from a Python application. There are two other popular connectors:

1. mysqlclient is a library that is a close competitor to the official connector and is actively updated with new features. Because its core is written in C, it has better performance than the pure-Python official connector. A big drawback is that it’s fairly difficult to set up and install, especially on Windows.

2. MySQLdb is a legacy software that’s still used in commercial applications. It’s written in C and is faster than MySQL Connector/Python but is available only for Python 2.

These connectors act as interfaces between your program and a MySQL database, and you send your SQL queries through them. But many developers prefer using an object-oriented paradigm rather than SQL queries to manipulate data.

Object-relational mapping (ORM) is a technique that allows you to query and manipulate data from a database directly using an object-oriented language. An ORM library encapsulates the code needed to manipulate data, which eliminates the need to use even a tiny bit of SQL. Here are the most popular Python ORMs for SQL-based databases:

1. SQLAlchemy is an ORM that facilitates communication between Python and other SQL databases. You can create different engines for different databases like MySQL, PostgreSQL, SQLite, and so on. SQLAlchemy is commonly used alongside the pandas library to provide complete data-handling functionality.

2. peewee is a lightweight and fast ORM that’s quick to set up. This is quite useful when your interaction with the database is limited to extracting a few records. For example, if you need to copy selected records from a MySQL database into a CSV file, then peewee might be your best choice.

3. Django ORM is one of the most powerful features of Django and is supplied alongside the Django web framework. It can interact with a variety of databases such as SQLite, PostgreSQL, and MySQL. Many Django-based applications use the Django ORM for data modeling and basic queries but often switch to SQLAlchemy for more complex requirements.

You might find one of these approaches to be more suitable for your application. If you’re not sure which one to use, then it’s best to go with the officially recommended MySQL Connector/Python that you saw in action in this tutorial.

Заключение

In this tutorial, you saw how to use MySQL Connector/Python to integrate a MySQL database with your Python application. You also saw some unique features of a MySQL database that differentiate it from other SQL databases.

Along the way, you learned some programming best practices that are worth considering when it comes to establishing a connection, creating tables, and inserting and updating records in a database application. You also developed a sample MySQL database for an online movie rating system and interacted with it directly from your Python application.

In this tutorial, you learned how to:

• Connect your Python app with a MySQL database
• Bring data from a MySQL database into Python for further analysis
• Execute SQL queries from your Python application
• Handle exceptions while accessing the database
• Prevent SQL injection attacks on your application

If you’re interested, Python also has connectors for other DBMSs like MongoDB and PostgreSQL. For more information, check out Python Database Tutorials.