Window版 python操作数据库（Anaconda）

1. Windows下载安装mysql

1.1 下载

https://dev.mysql.com/downloads/mysql/
打开mysql下载页面进行下载，选择相匹配的系统，选择下载第一个即可。（第二个为debug-test版本）。

点击下载后，会进入让登录的页面，在这里选择，No thanks, just start my dowload即可。

1.2 解压并配置ini文件

下载完成后，直接解压，解压后的名字根据自己喜好订即可，这里没有更改名字。把解压后的项目文件放置在C:\mysql\mysql-8.0.13-winx64.解压后看到，文件中没有my.ini文件，自己新建即可。最后的文件夹目录如下：

my.ini里面的配置信息如下代码：（把里面C:\mysql\mysql-8.0.13-winx64改成你自己的软件路径，保存）

 [mysqld]
# 设置3306端口
port=3306
# 设置mysql的安装目录
basedir=D:\\mysqL\\mysql-8.0.13-winx64
# 设置mysql数据库的数据的存放目录
datadir=D:\\mysql\\mysql-8.0.13-winx64\\data
# 允许最大连接数
max_connections=200
# 允许连接失败的次数。这是为了防止有人从该主机试图攻击数据库系统
max_connect_errors=10
# 服务端使用的字符集默认为UTF8
character-set-server=utf8
# 创建新表时将使用的默认存储引擎
default-storage-engine=INNODB

终端安装mysql
同时按下win+R,在打开的运行对话框中输入：cmd后，回车打开。
cd到文件夹的bin目录（C:\mysql\mysql-8.0.13-winx64\bin）

1.3 初始化

注：（不先初始化，会出现一系列问题等等）

#1.自动生成无密码的root用户
mysqld --initialize-insecure
#2.自动生成带随机密码的root用户
mysqld --initialize

这里选择1 mysqld --initialize-insecure

1.4 安装mysql

mysqld install

但此种情况会出现“ Install/Remove of the Service Denied!”

解决办法：打开cmd.exe程序的时候选择“用管理员身份打开”。"红色标记"即为cmd.exe的位置，找到后，右击鼠标，点击以“管理员身份运行”即可

之后进入目录，以及安装。同上面同样的操作。

1.5 启动mysql

net start mysql

可能出现上面的无法启动mysql的情况，解决办法：再初始化一次，如果不出现就不用此种情况！

mysqld  --initialize-insecure
net start mysql

1.6 登录mysql

服务启动成功之后，就可以登录了，输入mysql -u root -p（第一次登录没有密码，直接按回车过）,登录成功！

1.7 修改密码

注：在终端的mysql中，输入mysql语句必须以“；”结束

# root用户名 123456密码
ALTER USER root@localhost IDENTIFIED  BY '123456'；

退出及测试修改密码

1.8 关闭mysql

在exit；之后关闭mysql服务。

net stop mysql

屏幕快照 2020-02-23 22.34.27.png

到此，mysql的安装已经完成！！！

2. 添加环境变量

右键我的电脑->属性->高级系统设置->环境变量->系统变量path->编辑，将你的mysql软件下的bin目录的全路径放里面。最后在那个目录的路径后面加个英文的分号（;）保存就行了。如C:\mysql\mysql-8.0.13-winx64\bin;
设置环境变量，不用每次在终端进行切换路径。

设置环境变量后，以管理员身份运行cmd.exe之后直接输入：net start mysql，不用再切换目录！

至此，真正完成！

3. 数据库可视化工具

注: 下载 navicat for mysql 即可

3.1 连接数据库

出现：mysql服务设置远程连接1251 client does not support ..问题

解决办法:

登录mysql
查看用户信息
更改用户密码

mysql -u root -p
select host,user,plugin,authentication_string from mysql.user;
# 更新user为root，host为localhost 的密码为123456
ALTER USER 'root'@'localhost' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY '123456';

3.2 新建数据库

创建数据表

4. windows安装配置anaconda

下载地址：https://www.anaconda.com/download/
本机选择下载python2.7版本。同mysql一样设置Anaconda2环境变量。如果不设置，在win+R->cmd后，查看版本，会出现以下问题：

我的路径为：C:\Users\fly\Anaconda2\Scripts;在环境变量Path中添加我的路径即可。这时需要关闭终端，重新win+R->cmd进入即可。

安装完成后可以点击系统左下角的 Windows 图标找到 Anaconda2 文件夹，查看所包含的内容。

5. 连接以及操作数据库

注：基于anaconda的python环境，使用conda创建一个个独立的虚拟环境（可以创建多个）对于在这个环境安装的一些包,其实不会影响其他环境（有的时候不同的项目对于相同的python模块需要不同的版本，使用conda创建不同的虚拟环境就可以解决这个问题）。也可以不进行创建直接进入到安装包的即可,在这里就不进行虚拟环境的创建啦。（mac版有一点介绍，想要了解更多关于conda虚拟环境的操作，可参考：https://blog.csdn.net/ITLearnHall/article/details/81708148

5.1 安装python模块

安装必要的python模块，在安装过程中有关需要(y/n)的，统统y即可。

conda install pandas
conda insrall pymysql
conda install sqlalchemy

编写python脚本，这里使用jupyter notebook（上面图片的第三个，jupyter notebook非常好用！！力荐，可以自己进行使用学习！）
想要终端编写脚本，选择上图中的第二个即可，也可以使用最后一个spyder。

5.2 读取数据库

下面将介绍一个简单的例子来展示如何在pandas中实现对MySQL数据库的读取：

# 导入必要模块
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

# 初始化数据库连接，使用pymysql模块
# MySQL的用户：root, 密码:123456, 端口：3306,数据库：competition
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/competition')

# 查询语句，选出c_user表中的所有数据
sql = "select * from c_type;"
# read_sql_query的两个参数: sql语句， 数据库连接
df = pd.read_sql_query(sql, engine)

# 输出c_type表的查询结果
print(df)

print('成功读取数据!')

read_sql_query（）中可以接受SQL语句，包括增删改查。但是DELETE语句不会返回值（但是会在数据库中执行），UPDATE，SELECT等会返回结果.

5.3 数据写入数据库

DataFrame.to_sql(name, con, flavor='sqlite', schema=None, if_exists='fail', index=True, index_label=None, chunksize=None, dtype=None)
例如：data.to_sql('c_type',engine,if_exists='append',index = False)，把数据写入c_type表中。
if_exists='replace'，如果数据库中有c_type表，则替换。
if_exists='append'，如果数据库中有c_type表，则在表后面添加。
if_exists='fail'，如果数据库中有c_type表，则在写入失败。
chunksize，如果data的数据量太大，数据库无法响应可能会报错，这时候就可以设置chunksize，比如chunksize = 1000，data就会一次1000的循环写入数据库。

# 新建pandas中的DataFrame, 只有name列 
df = pd.DataFrame({'name':[12,34,56,89]}) 
# 将新建的DataFrame储存到MySQL中的c_type数据表，不储存index列,if_exists有三个参数{‘fail’, ‘replace’, ‘append’}, 默认‘fail’；数据量很大的话可以设置chunksize。因为c_type已经存在所以会直接向c_type数据表中插入数据
df.to_sql('t_test', engine, index= False,if_exists='append')

注：数据库中t_test表，id是自增的，sex有默认值，所以查询结果如下：

# 新建pandas中的DataFrame, 只有id,name列 
df = pd.DataFrame({'id':[5,7,8,9],'name':[1,2,3,6]}) 
# 将新建的DataFrame储存为MySQL中的数据表，不储存index列 
df.to_sql('c_test', engine, index= False)

5.4 将CSV文件写入到MySQL中

对于文档的位置不知道的直接把文档拖进终端即可看到路径，但特别注意，就是路径要用这个方向的“/”。

# 导入必要模块
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

# 初始化数据库连接，使用pymysql模块
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/pymysql')

# 读取本地CSV文件 
df = pd.read_csv("C:/Users/fly/Desktop/classname.csv", sep=',')

# 将新建的DataFrame储存为MySQL中的数据表，不储存index列
df.to_sql('t_csv', con=engine, index= False)

print("成功!")

注：对于pandas更多操作数据请参考文档：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.to_sql.html?highlight=sql#pandas.DataFrame.to_sql