9 月初，我对 python 爬虫 燃起兴趣，但爬取到的数据多通道实时同步读写用文件并不方便，于是开始用起mysql。这篇笔记，我将整理近一个月的实战中最常用到的 mysql 语句，同时也将涉及到如何在python3中与 mysql 实现数据交换。

关于工具/库，特别说明下：

1、我安装了 mysql ，并直接采用管理员身份运行命令行提示符（cmd）查看 mysql，并没有安装任何 mysql 的可视化图形界面工具。

2、在 python 脚本中，我采用 pymysql 和 sqlalchemy 这两个库与 mysql 建立连接，用 pandas 来处理数据。

一、建立连接与数据交互

与 mysql 交互的方式，我目前共使用 4 种。其中采用管理员身份运行命令行提示符（cmd）查看 mysql，其操作图示可另写一篇。这里就不占篇幅了。mysql的可视化图形界面工具，我目前并没有用到，也没有迫切使用它的需要。另外 3 种方式都是通过 python 脚本进行。

情境A：python 演算得出数据，想要写入数据库

python 脚本已得到表格类大量数据，想要一次性写入数据库，常用代码如下：

import pandas as pd
# 与 mysql 建立连接
from sqlalchemy import create_engine
conn_eng = create_engine('mysql+pymysql://username:password@localhost:3306/databasename',encoding='utf8')  

# 调用 pandas 的方法，数据写入mysql
pd.io.sql.to_sql(your_df, "table_name", conn_eng, if_exists='append',index=False)

表格类数据，我用的是 pandas 的 dataframe 结构。pd.io.sql.to_sql() 的参数还有许多其它用途，但上面这种是我个人使用最高频的。效果是：无需自己提前建表，将自动建新表。美中不足是：表的列属性自动生成，通常不合心意，还需检查和修改。

如果不想用 pd.io.sql.to_sql() 或者想更精细、复杂的操作，则用到下面的情境C。

情境B：python 脚本想从 mysql 拿到数据

如果已经存在某个表格，想要向该表格提交某条指令，需返回数据，我用的是 pandas的read_sql () ，返回的数据类型是 pandas 的 dataframe。sql 查询语句挺好写的，具体总结在本文下方。

import pymysql
# 与 mysql 建立连接
conn = pymysql.connect('localhost','username','password','databasename')
# sql 语句定义为一个字符串
sql_search = 'select question_id from topic_monitor where is_title=0 ;'
# 调用 pandas 的 read_sql() 方法拿到 dataframe 结构的数据
question_ids = pd.read_sql(sql_search,conn)
# 关闭连接
conn.close()

情境C：python 脚本单方面向 mysql 发出指令，无需拿到数据

如果已经存在某个表格，想要向该表格提交某条指令而无需返回数据时，比如：建表、对数据的增改删、对列的名称、列的属性修改等，代码如下。

import pymysql
# 与 mysql 建立连接
conn = pymysql.connect('localhost','username','password','databasename')
cursor = conn.cursor()
# sql 语句定义为一个字符串，插入一行数据
sql_insert = 'INSERT INTO questions(q_id,q_title,q_description,q_keywords,q_people,q_pageview,time) VALUES( "'\
                + str(quesition_id) + '", "' + str(one[0])+ '", "' + str(one[1]) + '", "' + str(one[2]) + '", "' \
                + str(one[3]) + '", "' + str(one[4]) + '", "' + str(datetime.datetime.now()) + '");' 
# sql 语句定义为一个字符串，修改某个数据（另一个表格）
sql_update = 'update topic_monitor SET is_title="1" where question_id = "' + str(quesition_id) + '";'
# 提交指令
cursor.execute(sql_insert)
cursor.execute(sql_update)
conn.commit()

# 插入一行数据；仅当该数据与表格已有数据不重复时才插入，否则就不会插入
sql_insert = 'INSERT INTO `topic_monitor`(question_id,is_title,q_type,topic_id,time) SELECT "'\
                    + x[0] + '", "0", "0","'  + str(topic_id) + '", "'+ str(now) + '" FROM DUAL WHERE NOT EXISTS(\
                    SELECT question_id FROM topic_monitor WHERE question_id = "' + x[0] + '")'
cursor.execute(sql_insert)
conn.commit()

# 关闭连接
cursor.close()
conn.close()

通过上面几种实用情况可以看到，python 与 mysql 实现交互的过程，通常分为：建立连接、把sql语句定义为字符串，提交指令、关闭连接。核心的技能在于 sql语句；除了定义sql语句字符串，其余3个处理都是固定的写法。

我在最初一个月的实践中，最常出现的错误有：

• 值的引用没有加上引号；
• 符号错乱：多一个符号，少一个符号；
• 值的类型不符合：不管 mysql 表格中该值是数，还是文本，在定义 sql 语句的字符串时，对每个值都需要转化为字符串；
• 拷贝自己的代码时，忘记修改databasename。

二、sql语句：搜索查询

搜索是指在数据库的某个表格中查询符合特定条件的数据，并返回查询结果。其基本结构为：

SELECT 【范围】FROM table_name 【条件】; 其中，范围是必须指定的，而条件可有可无。

变量A：范围，是指返回查询结果的范围。

返回该表格的所有字段，用 * 表达：

SELECT * FROM table_name ;

仅返回该表格的某个字段：

SELECT column_name FROM table_name ;

仅返回该表格的多个字段：

SELECT column_name_1,colu