python 版本3.6
系统版本window 10
本文部分内容参考 reference：http://www.runoob.com/python3/python3-mysql.html
1, install the pymysql module on our pc
如果没有安装pymypython module，则不能import pymysql
在cmd 中安装
2， 在py文件中import pymysql
3， 一些常用操作
创建数据库表（一般不在py中建表）
如果数据库连接存在我们可以使用execute()方法来为数据库创建表，如下所示创建表catlog：
实例(Python 3.0+)
sql = """CREATE TABLE catlog(
FIRST_NAME CHAR(20) NOT NULL,
LAST_NAME CHAR(20),
AGE INT,
SEX CHAR(1),
INCOME FLOAT )"""
cursor.execute(sql)
# 关闭数据库连接
db.close()
数据库插入操作
以下实例使用执行 SQL INSERT 语句向表 catlog插入记录：
实例(Python 3.0+)
import pymysql
# 打开数据库连接
db = pymysql.connect(host="localhost",user = "root",passwd = "root",db="skydb" )
# 使用cursor()方法获取操作游标
cursor = db.cursor()
# SQL 插入语句
sql ="insert into catlog(name,url,hits,comment) values('sky','sssssssssss','llllllllllllll','qqqqqqq')"
try:
# 执行sql语句
cursor.execute(sql)
# 提交到数据库执行
db.commit()except:
# 如果发生错误则回滚
db.rollback()
# 关闭数据库连接
db.close()
数据库查询操作
Python查询Mysql使用 fetchone() 方法获取单条数据, 使用fetchall() 方法获取多条数据。
fetchone(): 该方法获取下一个查询结果集。结果集是一个对象
fetchall(): 接收全部的返回结果行.
rowcount: 这是一个只读属性，并返回执行execute()方法后影响的行数。
实例：
查询EMPLOYEE表中salary（工资）字段大于1000的所有数据：
实例(Python 3.0+)
打开数据库连接
db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
# 使用cursor()方法获取操作游标 cursor = db.cursor()
# SQL 查询语句
sql = "SELECT * FROM EMPLOYEE WHERE INCOME > '%d'" % (1000)
try:
# 执行SQL语句
cursor.execute(sql)
# 获取所有记录列表
results = cursor.fetchall()
for row in results:
fname = row[0]
lname = row[1]
age = row[2]
sex = row[3]
income = row[4]
# 打印结果 print(fname, lname, age, sex, income)
except:
print ("Error: unable to fetch data")
# 关闭数据库连接
db.close()
数据库更新操作
更新操作用于更新数据表的的数据，以下实例将 TESTDB表中的 SEX 字段全部修改为 'M'，AGE 字段递增1：
实例(Python 3.0+)
# 打开数据库连接
db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
# 使用cursor()方法获取操作游标
cursor = db.cursor()
# SQL 更新语句sql = "UPDATE EMPLOYEE SET AGE = AGE + 1 WHERE SEX = '%c'" % ('M')
try:
# 执行SQL语句
cursor.execute(sql)
# 提交到数据库执行
db.commit()except:
# 发生错误时回滚
db.rollback()
# 关闭数据库连接
db.close()
删除操作
删除操作用于删除数据表中的数据，以下实例演示了删除数据表 EMPLOYEE 中 AGE 大于 20 的所有数据：
实例(Python 3.0+)
# 打开数据库连接
db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
# 使用cursor()方法获取操作游标
cursor = db.cursor()
# SQL 删除语句
sql = "DELETE FROM EMPLOYEE WHERE AGE > '%d'" % (20)
try:
# 执行SQL语句
cursor.execute(sql)
# 提交修改
db.commit()except:
# 发生错误时回滚
db.rollback()
# 关闭连接
db.close()
执行事务
事务机制可以确保数据一致性。
事务应该具有4个属性：原子性、一致性、隔离性、持久性。这四个属性通常称为ACID特性。
原子性（atomicity）。一个事务是一个不可分割的工作单位，事务中包括的诸操作要么都做，要么都不做。
一致性（consistency）。事务必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。一致性与原子性是密切相关的。
隔离性（isolation）。一个事务的执行不能被其他事务干扰。即一个事务内部的操作及使用的数据对并发的其他事务是隔离的，并发执行的各个事务之间不能互相干扰。
持久性（durability）。持续性也称永久性（permanence），指一个事务一旦提交，它对数据库中数据的改变就应该是永久性的。接下来的其他操作或故障不应该对其有任何影响。
Python DB API 2.0 的事务提供了两个方法 commit 或 rollback。
实例
实例(Python 3.0+)
# SQL删除记录语句
sql = "DELETE FROM EMPLOYEE WHERE AGE > '%d'" % (20)
try:
# 执行SQL语句
cursor.execute(sql)
# 向数据库提交
db.commit()except:
# 发生错误时回滚
db.rollback()
对于支持事务的数据库， 在Python数据库编程中，当游标建立之时，就自动开始了一个隐形的数据库事务。
commit()方法游标的所有更新操作，rollback（）方法回滚当前游标的所有操作。每一个方法都开始了一个新的事务。
错误处理
DB API中定义了一些数据库操作的错误及异常，下表列出了这些错误和异常:
异常描述
Warning当有严重警告时触发，例如插入数据是被截断等等。必须是 StandardError 的子类。
Error警告以外所有其他错误类。必须是 StandardError 的子类。
InterfaceError当有数据库接口模块本身的错误（而不是数据库的错误）发生时触发。 必须是Error的子类。
DatabaseError和数据库有关的错误发生时触发。 必须是Error的子类。
DataError当有数据处理时的错误发生时触发，例如：除零错误，数据超范围等等。 必须是DatabaseError的子类。
OperationalError指非用户控制的，而是操作数据库时发生的错误。例如：连接意外断开、 数据库名未找到、事务处理失败、内存分配错误等等操作数据库是发生的错误。 必须是DatabaseError的子类。
IntegrityError完整性相关的错误，例如外键检查失败等。必须是DatabaseError子类。
InternalError数据库的内部错误，例如游标（cursor）失效了、事务同步失败等等。 必须是DatabaseError子类。
ProgrammingError程序错误，例如数据表（table）没找到或已存在、SQL语句语法错误、 参数数量错误等等。必须是DatabaseError的子类。
NotSupportedError不支持错误，指使用了数据库不支持的函数或API等。例如在连接对象上 使用.rollback()函数，然而数据库并不支持事务或者事务已关闭。 必须是DatabaseError的子类。
