一. PyMySQL
python3使用PyMySQL
在表头应用import pymysql
创建表
execute()方法,执行sql语句
import pymysql
db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
# 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor
cursor = db.cursor()
# 使用 execute() 方法执行 SQL,如果表存在则删除
cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS EMPLOYEE")
# 使用预处理语句创建表
sql = """CREATE TABLE EMPLOYEE (
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()
插入操作
# SQL 插入语句
sql = """INSERT INTO EMPLOYEE(FIRST_NAME,
LAST_NAME, AGE, SEX, INCOME)
VALUES ('Mac', 'Mohan', 20, 'M', 2000)"""
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()
把参数传递进sql中,这个怎么实现呢
user_id = "test123"
password = "password"
con.execute('insert into Login values("%s", "%s")' % (user_id, password))
查询操作
fetchone() 获取单条数据
fetchall() 获取全部结果
rowcount 只读属性,返回execute()方法后影响的行数
例子
# SQL 查询语句
sql = "SELECT * FROM EMPLOYEE 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=%s,lname=%s,age=%d,sex=%s,income=%d" % \
(fname, lname, age, sex, income ))
except:
print ("Error: unable to fecth data")
更新操作
# 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()
删除操作
# 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()
执行事务
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
提供了commit和rollback
比如
# 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()
当游标建立之时,就自动开始了一个隐形的数据库事务
错误处理
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。
二. 多线程
python3两个模块
- _thread(弃用)
- threading(推荐使用)
threading包含_thread的所有方法,还提供了如下方法
- threading.currentThread() 返回当前的线程变量
- threading.enumerate() 返回正在运行线程的list
- threading.activeCount() 正在运行线程的数量
提供了Thread类,如下方法
run(): 用以表示线程活动的方法
start(): 启动线程活动
join([time]): 等待至线程中止。这阻塞调用线程直至线程的join() 方法被调用中止-正常退出或者抛出未处理的异常-或者是可选的超时发生
isAlive(): 返回线程是否活动的
getName(): 返回线程名
setName(): 设置线程名
threading模块创建线程threading.Thread
继承创建一个新的子类,实例化后,调用start()启动线程
#!/usr/bin/python3
import threading
import time
exitFlag = 0
class myThread (threading.Thread):
def __init__(self, threadID, name, counter):
threading.Thread.__init__(self)
self.threadID = threadID
self.name = name
self.counter = counter
def run(self):
print ("开始线程:" + self.name)
print_time(self.name, self.counter, 5)
print ("退出线程:" + self.name)
def print_time(threadName, delay, counter):
while counter:
if exitFlag:
threadName.exit()
time.sleep(delay)
print ("%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time())))
counter -= 1
# 创建新线程
thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)
thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2)
# 开启新线程
thread1.start()
thread2.start()
thread1.join()
thread2.join()
print ("退出主线程")
线程同步
Thread对象的Lock和Rlock可以实现简单的线程同步,这两个对象有acquire和release方法
import threading
import time
class myThread (threading.Thread):
def __init__(self, threadID, name, counter):
threading.Thread.__init__(self)
self.threadID = threadID
self.name = name
self.counter = counter
def run(self):
print ("开启线程: " + self.name)
# 获取锁,用于线程同步
threadLock.acquire()
print_time(self.name, self.counter, 3)
# 释放锁,开启下一个线程
threadLock.release()
def print_time(threadName, delay, counter):
while counter:
time.sleep(delay)
print ("%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time())))
counter -= 1
threadLock = threading.Lock()
threads = []
# 创建新线程
thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)
thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2)
# 开启新线程
thread1.start()
thread2.start()
# 添加线程到线程列表
threads.append(thread1)
threads.append(thread2)
# 等待所有线程完成
for t in threads:
t.join()
print ("退出主线程")
线程优先级队列
Queue模块提供了同步、线程安装的队列
包括:FIFO、LIFO、PriorityQueue
Queue模块常用方法
Queue.qsize() 返回队列的大小
Queue.empty() 如果队列为空,返回True,反之False
Queue.full() 如果队列满了,返回True,反之False
Queue.full 与 maxsize 大小对应
Queue.get([block[, timeout]]) 获取队列,timeout等待时间
Queue.get_nowait() 相当Queue.get(False)
Queue.put(item) 写入队列,timeout等待时间
Queue.put_nowait(item) 相当Queue.put(item, False)
Queue.task_done() 在完成一项工作之后,Queue.task_done()函数向任务已经完成的队列发送一个信号
Queue.join() 实际上意味着等到队列为空,再执行别的操作
import queue
import threading
import time
exitFlag = 0
class myThread (threading.Thread):
def __init__(self, threadID, name, q):
threading.Thread.__init__(self)
self.threadID = threadID
self.name = name
self.q = q
def run(self):
print ("开启线程:" + self.name)
process_data(self.name, self.q)
print ("退出线程:" + self.name)
def process_data(threadName, q):
while not exitFlag:
queueLock.acquire()
if not workQueue.empty():
data = q.get()
queueLock.release()
print ("%s processing %s" % (threadName, data))
else:
queueLock.release()
time.sleep(1)
threadList = ["Thread-1", "Thread-2", "Thread-3"]
nameList = ["One", "Two", "Three", "Four", "Five"]
queueLock = threading.Lock()
workQueue = queue.Queue(10)
threads = []
threadID = 1
# 创建新线程
for tName in threadList:
thread = myThread(threadID, tName, workQueue)
thread.start()
threads.append(thread)
threadID += 1
# 填充队列
queueLock.acquire()
for word in nameList:
workQueue.put(word)
queueLock.release()
# 等待队列清空
while not workQueue.empty():
pass
# 通知线程是时候退出
exitFlag = 1
# 等待所有线程完成
for t in threads:
t.join()
print ("退出主线程")