来一个简单的例子，看Python如何操作数据库，相比Java的JDBC来说，确实非常简单，省去了很多复杂的重复工作，只关心数据的获取与操作。
准备工作
需要有相应的环境和模块：
- Ubuntu 14.04 64bit
- Python 2.7.6
- MySQLdb
注意:Ubuntu 自带安装了Python，但是要使用Python连接数据库，还需要安装MySQLdb模块，安装方法也很简单：
sudo apt-get install MySQLdb
然后进入Python环境，import这个包，如果没有报错，则安装成功了：
python Python 2.7.6 (default, Jun 22 2015, 17:58:13) [GCC 4.8.2] on linux2 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import MySQLdb >>>
Python标准的数据库接口的Python DB-API（包括Python操作MySQL）。大多数Python数据库接口坚持这个标准。不同的数据库也就需要不同额模块，由于我本机装的是MySQL，所以使用了MySQLdb模块，对不同的数据库而言，只需要更改底层实现了接口的模块，代码不需要改，这就是模块的作用。
Python数据库操作
首先我们需要一个测试表
建表语句：
CREATE DATABASE study; use study; DROP TABLE IF EXISTS python_demo; CREATE TABLE python_demo ( id int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键，自增', user_no int NOT NULL COMMENT '用户编号', user_name VARBINARY(50) NOT NULL COMMENT '用户名', password VARBINARY(50) NOT NULL COMMENT '用户密码', remark VARBINARY(255) NOT NULL COMMENT '用户备注', PRIMARY KEY (id,user_no) )ENGINE =innodb DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT '用户测试表'; INSERT INTO python_demo(user_no, user_name, password, remark) VALUES (1001,'张三01','admin','我是张三'); INSERT INTO python_demo(user_no, user_name, password, remark) VALUES (1002,'张三02','admin','我是张三'); INSERT INTO python_demo(user_no, user_name, password, remark) VALUES (1003,'张三03','admin','我是张三'); INSERT INTO python_demo(user_no, user_name, password, remark) VALUES (1004,'张三04','admin','我是张三'); INSERT INTO python_demo(user_no, user_name, password, remark) VALUES (1005,'张三05','admin','我是张三'); INSERT INTO python_demo(user_no, user_name, password, remark) VALUES (1006,'张三06','admin','我是张三'); INSERT INTO python_demo(user_no, user_name, password, remark) VALUES (1007,'张三07','admin','我是张三'); INSERT INTO python_demo(user_no, user_name, password, remark) VALUES (1008,'张三08','admin','我是张三');
Python代码
# --coding=utf8--
import ConfigParser
import sys
import MySQLdb
def init_db():
try:
conn = MySQLdb.connect(host=conf.get('Database', 'host'),
user=conf.get('Database', 'user'),
passwd=conf.get('Database', 'passwd'),
db=conf.get('Database', 'db'),
charset='utf8')
return conn
except:
print "Error:数据库连接错误"
return None
def select_demo(conn, sql):
try:
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(sql)
return cursor.fetchall()
except:
print "Error:数据库连接错误"
return None
def update_demo():
pass
def delete_demo():
pass
def insert_demo():
pass
if __name__ == '__main__':
conf = ConfigParser.ConfigParser()
conf.read('mysql.conf')
conn = init_db()
sql = "select * from %s" % conf.get('Database', 'table')
data = select_demo(conn, sql)
pass
fetchall()字段特殊字符过滤处理
最近在做数据仓库的迁移工作,之前数据仓库的数据都是用的shell脚本来抽取,后来换了python脚本.
但是在把数据抽取存放到hadoop时,出现了一个问题:
由于数据库字段很多,提前也不知道数据库字段会存储什么内容,hive建表是以\t\n做分隔,这就导致了一个问题,如果mysql字段内容里面本身含有\t\n,那么就会出现字段错位情况,并且很头疼的是mysql有100多个字段,也不知道哪个字段会出现这个问题.
shell脚本里的做法是在需要抽取的字段上用mysql的replace函数对字段进行替换,例如,假设mysql里的字段是column1 varchar(2000),那么很可能就会出现有特殊字符的情况,在查询的sql语句里加上
select replace(replace(replace(column1,'\r',''),'\n',''),'\t','')
之前一直是这么干的,但是这样写sql特别长,特别是有100多个字段,也不知道哪个有特殊字符,只要都加上.
所以在python中对字段不加处理,最终导致hive表字段对应出现偏差,所以在python里从mysql查询到的字段在写到文件之前需要对每个字段进行过滤处理
看个例子,我就以mysql测试为例,首先建一张测试表
CREATE TABLE `filter_fields` ( `field1` varchar(50) DEFAULT NULL, `field2` varchar(50) DEFAULT NULL, `field3` varchar(50) DEFAULT NULL, `field4` varchar(50) DEFAULT NULL, `field5` varchar(50) DEFAULT NULL, `field6` varchar(50) DEFAULT NULL ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
有六个字段,都是varchar类型,插入新数据可以在里面插入特殊字符.简单插入条数据测试看看:
insert into filter_fields(field1,field2,field3,field4,field5,field6) VALUES
('test01','test02','test03','test04','test05','test06');
insert into filter_fields(field1,field2,field3,field4,field5,field6) VALUES
('test11\ntest11','test12\n\n','test13','test14','test15','test16');
insert into filter_fields(field1,field2,field3,field4,field5,field6) VALUES
('test21\ttest21','test22\ttest22\ttest22','test23\t\t\t','test4','test5','test6');
insert into filter_fields(field1,field2,field3,field4,field5,field6) VALUES
('test21\rest21','test22\r\rest22\r\rest22','test23\r\r\r','test4','test5','test6');
其中数据里插入的特殊字符,可能连在一起,也有不连在一起的.
python测试代码:
# coding=utf-8
import MySQLdb
import sys
db_host = '127.0.0.1' # 数据库地址
db_port = 3306 # 数据库端口
db_user = 'root' # mysql用户名
db_pwd = 'yourpassword' # mysql用户密码,换成你的密码
db_name = 'test' # 数据库名
db_table = 'filter_fields' # 数据库表
# 过滤sql字段结果中的\t\n
def extract_data(table_name):
try:
conn = MySQLdb.connect(host=db_host, port = db_port, user=db_user,
passwd = db_pwd, db = db_name, charset = "utf8")
cursor = conn.cursor()
except MySQLdb.Error, e:
print '数据库连接异常'
sys.exit(1)
try:
sql = 'select * from %s;'%(table_name)
cursor.execute(sql)
rows = cursor.fetchall()
print '====字段未过滤查询结果===='
for row in rows:
print row
print '====字段过滤之后结果===='
rows_list = []
for row in rows:
row_list = []
for column in row:
row_list.append(column.replace('\t', '').replace('\n', '').replace('\r', ''))
rows_list.append(row_list)
print rows_list[-1] # [-1]表示列表最后一个元素
return rows_list
except MySQLdb.Error, e:
print '执行sql语句失败'
cursor.close()
conn.close()
sys.exit(1)
if __name__ == '__main__':
print 'begin:'
rows = extract_data(db_table)
pass
看看输出结果:
字段未过滤查询结果
(u'test01', u'test02', u'test03', u'test04', u'test05', u'test06') (u'test11\ntest11', u'test12\n\n', u'test13', u'test14', u'test15', u'test16') (u'test21\ttest21', u'test22\ttest22\ttest22', u'test23\t\t\t', u'test4', u'test5', u'test6') (u'test21\rest21', u'test22\r\rest22\r\rest22', u'test23\r\r\r', u'test4', u'test5', u'test6')
字段过滤之后结果
[u'test01', u'test02', u'test03', u'test04', u'test05', u'test06'] [u'test11test11', u'test12', u'test13', u'test14', u'test15', u'test16'] [u'test21test21', u'test22test22test22', u'test23', u'test4', u'test5', u'test6'] [u'test21est21', u'test22est22est22', u'test23', u'test4', u'test5', u'test6']
可以看到,制表符,换行符,回车都被过滤了.
建议:最后说点题外话,不要小视\r,回车符.很多人以为回车符就是换行符,其实不是的,\r表示回车符,\n表示新行.之前代码里其实是过滤掉了\t\n的,但是抽取的数据还是不对,后来看了源码之后才发现,原来是没有过滤\r,就这个不同导致了很多数据抽取不对.
以上就是Python连接MySQL并使用fetchall()方法过滤特殊字符。人生好比爬山，人生这座山，只是有的人才刚爬到半山腰就放弃了，看到的只是身边小片的风景；只有下来的“会当凌绝顶”的人，才能“一览终山小”，收获大片大片美丽的风景。当人生遇到时，只有坚持，才能使我们走向。更多关于Python连接MySQL并使用fetchall()方法过滤特殊字符请关注haodaima.com其它相关文章！
