数据库MySQL详解_Python版

文章目录

1 数据库基本知识
2 数据库管理系统
3 MySQL 环境搭建
4 客户端 Navicat
5 MySQL 数据类型
6 数据完整性和约束
7 数据库操作流程
8 数据表查询
9 MySQL 高级进阶

1 数据库基本知识

1.1 概念

以一定格式进行组织的数据的集合

1.2 特点

持久性存储
读写速度极高
保证数据有效性
对程序的支持性比较好，容易拓展

1.3 作用

存储数据

1.4 分类

关系型数据库：采用关系模型来组织数据的数据库，关系模型指的就是二维数据表模型
- MySQL：双授权政策，体积小，速度快
- Oracle
- SQL Server
非关系型数据库：NoSQL（Not Only SQL），非关联型。强调Key-Value 存储
- MongoDB

2 数据库管理系统

2.1 概念

DBMS （Database Management System）, 为管理数据库而设计的软件系统

2.2 组成

数据库文件集合：存储数据
数据库服务器
数据库客户端

2.3 SQL 语句

作用：实现数据库客户端和数据库服务端进行通讯
含义：结构化查询语言，用来操作 RDBMS（Relational Database Management System）的数据库语言。

2.4 RDBMS 的核心元素

字段：一列数据类型相同的数据
记录：一行记录某个事物的完整信息的数据
数据表：由若干字段和记录组成
数据库：由若干数据表组成
主键：唯一标识一行记录的字段

3 MySQL 环境搭建

3.1 服务端搭建

安装
1
sudo apt-get install mysql-server

启动

1
2
3

sudo service mysql start

ps -ajx|grep mysql  # 查看进程中是否存在MySQL

停止
1
sudo service mysql stop

3.2 客户端安装

sudo apt-get install mysql-client

mysql -uroot -pmysql    #连接命令

quit  #退出

3.3 MySQL 配置文件

配置文件路径
1
/etc/mysql/mysql.conf.d/mysqld.cnf

配置文件信息

bind -address 表示服务器绑定的ip,默认为127.0.0.1

port 表示端口，默认为3306

datadir 表示数据库目录，默认为/var/lib/mysql

general_log_file 表示普通日志，默认为/var/log/mysql/mysql.log

log_error表示错误日志，默认为/var/log/mysql/error.log

配置文件操作命令

# 进入目录
cd /etc/mysql/mysql.conf.d
# 编辑配置文件
vi mysqld.cnf

4 客户端 Navicat

MySQL 数据库本身自带命令行工具，但使用上功能性和易用性不是太好。

安装

cd #安装文件所在目录

tar -axvf #安装文件名

cd #解压的安装文件

./start.mysql  #运行mysql

5 MySQL 数据类型

5.1 数值

整型

TINYINT  #1Bytes

SMALLINT #2Bytes

MEDIUMINT  #3Bytes

INT   #4Bytes     #-2^31~2^31-1或0~2^32-1

BIGINT #8Bytes

浮点型

float		#保留6位小数

double	    #保留16位小数

decimal  #定点数  例如：decimal(5,2) 5位数字，其中2位小数

5.2 日期 / 时间

date	年-月-日

datetime  年-月-日  时:分:秒

timestamp	年-月-日  时:分:秒

time	时:分:秒

year

5.3 字符串（字符）

char(n) 定长字符串 n 个字符
varchar(n) 变长字符串 n+1 个字符
text

5.4 枚举类型

enum

6 数据完整性和约束

6.1 数据完整性

用于保证数据的正确性，核实其约束条件
参照完整性

约束

作用：保证数据完整性和一致性

约束类型

NOT NULL		非空约束

PRIMARY KEY	    主键约束

UNIQUE KEY      唯一约束

DEFAULT         默认约束

FOREIGN KEY     外键约束

7 数据库操作流程

7.1 安装数据库服务端

1	sudo apt-get install mysql-server

7.2 安装数据库客户端

1	sudo apt-get install mysql-client

7.3 开启服务端

1	sudo service mysql start

7.4 客户端链接服务端

7.5 登录数据库

1
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3

mysql -uroot -pmysql
   
mysql -uroot -p              --输入密码

7.5.1 退出数据库

quit    
 
exit    
 
快捷操作：Ctrl+D

7.5.2 显示数据库版本

1
2
3

select version();     
 
快捷操作：Ctrl +Shift +V

7.5.3 显示时间

1	select now();

7.5.4 快捷操作

Ctrl + a   #到行首
 
Ctrl + l    #清屏
 
Ctrl + e   #到行尾
 
Ctrl + C+回车   #结束

7.6 创建数据库文件

show databases;   --查看所有数据库
   
show create database 数据库名称;  --查看创建的数据信息,包括字符集及名称等
   
select database();  --查看当前使用的数据库
   
create database 数据库名称  charset=utf8;
   
use 数据库名称;  --使用数据库
   
drop database 数据库名称;  --删除指定数据库

7.7 创建数据表

指定字段
字段类型 int varchar
约束

7.8 操作数据表

7.8.1 查看表结构

1	show tables; --查看当前所有的表

1
2
3

desc 表名; --查看表结构

show create table 表名; --查看创建的数据表详细信息

7.8.2 约束

int unsigned --无符号整型

auto_increment  --自动增长

not null --非空

primary key  --主键

7.8.3 创建数据表

create table heima(
     id int unsigned primary key auto_increment not null,
     name varchar(20) not null,
     age int unsigned default 0,
     high decimal(5,2),
     gender enum("男","女"),
     cls_id int unsigned
 );

7.8.4 数据表操作

增

1	alter table 表名 add 列名类型; --增加字段

删

1
2
3

alter table drop table 表名; --删除字段

drop table 表名;   --删除数据表

改

#修改类型及约束
alter table 表名 modify 列名 类型及约束;

# 重命名
alter table 表名 change 原名  新名 类型及约束;

查
1
desc 表名; --查看表结构

7.8.5 表数据操作

增

insert into 表名 values();    --全列插入

insert into 表名 (表头1，表头2) values(值1，值2);   --部分列插入

insert into 表名 values( ),( );   --多行插入

删

1 2	#方法一 delete from 表名 where 条件；

#方法二
alter table 表名 add is_delete bit default 0;   --定义is_delete字段来保留并标识删除的数据
update 表名 set is_delete=1 where 条件;  --将删除的数据的标志物置1
select * from 表名 where is_delete=1;  --查询删除的数据

改

1
2
3

update 表名 set 列名=值;

update 表名 set 列名1=值 where 【条件】;

查

select * from 表名;

select 列1，列2... from 表名;

select 列1 as 别名1， 列名2 as 别名2  from 表名;

文本编辑器

notepad++

sublime Text

8 数据表查询

8.1 去重查询

1	select distinct 列名 from 表名;

8.2 起别名查询

字段起别名

1	select 字段名 as 别名 from 表名;

数据表起别名

1	select 字段名 from 表名 as 别名;

8.3 where 查询

对数据表中的数据进行筛选，结果为 True 的记录会出现在结果集中。

1	select * from 表名 where 条件;

比较运算符：=、>、<、>=、<=、<> 或者！=、!>、!<

-- 查询年龄不为18岁的所有学生的名字
select * from students where age != 18;

select * from students where age <> 18;

逻辑运算符：and、or、not

1 2	-- 不在 18岁以上的女性这个范围内的信息 select * from students where not (age>18 and gender="女");

模糊查询：like、%(替代任意多个)、_(替代任意一个)、[ ]（指定一个字符、字符串或范围）、[^]（指定字符以外的任一个字符）
1
2
--查询姓名中有 "小" 所有的名字
select * from students where name like "%小%";

范围查询：in、between … and …

1
2

--查询身高在165-180，年龄在18-34岁的女性的姓名、性别、身高
select name as '姓名',gender as '性别',height as '身高' from students where (height between 165 and 180) and (age between 18 and 34) and (gender = '女');

空值判断：is null、is not null

1 2	-- 判非空is not null select * from students where height is not null;

order 排序查询

1
2

-- 查询年龄在18到34岁之间的女性，身高从高到矮排序, 如果身高相同的情况下按照年龄从大到小排序
select * from students where (age between 18 and 34) and gender=2 order by height desc, age desc;

1
2

--查询身高在165-180的男性或者年龄在20-40的女性，并以年龄升序排序，如果相同则以身高降序排列。
select * from students where (height between 165 and 180 and gender=1) and (age between 20 and 40 and gender=2) order by age asc,height desc;

聚合函数

将当前所在表当做一个组进行统计

count ()：计算总行数

1 2	-- 查询男性有多少人 select count(*) from students where gender=1;

max ()：计算最大值

1 2	-- 查询最大的年龄 select max(age) from students;

min ()：计算最小值

1 2	-- 查询最低身高 select min(height) from students;

sum ()：求和

1 2	-- 计算所有人的年龄总和 select sum(age) from students;

avg ()：求平均值

1 2	-- 计算平均年龄 select avg(age) from students;

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--round() 四舍五入取值
-- 计算所有人的平均年龄，保留2位小数
select round(avg(age),2) from students;

8.4 group 分组查询

group by 将查询结果按照 1 个或者多个字段进行分组

group by

1 2	-- 按照性别分组,查询所有的性别 select gender from students group by gender;

group by + group_concat()

group_concat (字段名) 作用：根据分组结果，使用 group_concat () 来放置每一个分组中某字段的集合
1
2
-- 查询同种性别中的姓名
select group_concat(name),gender from students group by gender;

group by + 聚合函数

作用：聚合函数在和 group by 结合使用的时候统计的对象是每一个分组

-- 计算每种性别中的人数
select gender,count(*) from students group by gender;

-- 查询每组性别的平均年龄
select avg(age),gender from students group by gender;

group by + having

作用 : having 作用和 where 类似，但 having 只能用于 group by 对分组后的每组数据过滤而 where 是用来过滤表数据

1 2	-- 查询平均年龄超过30岁的性别，以及姓名 having avg(age) > 30(重点) select group_concat(name),gender from students group by gender having avg(age) > 30;

group by + with rollup

with rollup 的作用是：在数据表最后新增一行，来记录当前表中该字段对应的操作结果，一般是汇总结果
1
2
-- with rollup 汇总的作用(了解)
select count(*),gender from students group by gender with rollup;

8.5 limit 分页查询

Why：如果数据庞大，直接 select * 会导致数据库崩溃
含义：限制取出记录的数量，limit 要写在 SQL 语句的最后。
语法格式：limit 起始记录记录数

1 2	-- 每页显示2个，显示第4页的信息, 按照年龄从小到大排序 select * from students order by age asc limit 6,2;

8.6 连接查询

当查询结果来源于多个表的时候，需要将多张表的内容连接成一个大的数据集进行汇总显示。

内连接：inner join

查询的结果为两个表符合条件匹配的数据集

语法格式：select 字段 from 表 A inner join 表 B on 表 A. 字段 1 = 表 B. 字段 2

-- select ... from 表A inner join 表B;
select * from students inner join classes;

-- 查询 有能够对应班级的学生以及班级信息
select * from students inner join classes on students.cls_id=classes.id;

-- 显示姓名、班级
select students.name,classes.name from students inner join classes on students.cls_id=classes.id;

-- 给数据表起名字
select s.name,c.name from students as s inner join classes as c on s.cls_id=c.id;

on 和 where 的区别：

on 连接条件

where 连接后进行筛选的条件

外连接

左连接：left join

  主表在SQL语句的左边，连接后主表中未匹配的从表的数据对应字段以Null展示。

语法格式：主表 left join 从表 on 连接条件；

1 2	-- 查询每位学生对应的班级信息 select * from students left join classes on students.cls_id=classes.id;

右连接：right join

  主表在SQL语句的右边，连接后主表中未匹配的从表的数据对应字段以Null展示。

语法格式：主表 right join 从表 on 连接条件；

1 2	-- 将数据表名字互换位置，用left join完成 select * from classes right join students on students.cls_id=classes.id;

自连接

Why：加快查询速度，减少数据表占用空间。
source 资源 # 快速导入资源数据库
1
2
-- 从sql文件中导入文件
source areas.sql

-- 查询省的名称为“广东省”的所有城市
select city.* from 
areas as city
inner join
areas as province
on city.pid=province.aid
where province.atitle="广东省";

8.7 子查询

定义：把一个查询的结果当做另一个查询的条件
分类
- 标量子查询：子查询返回的结果是一个数据 (一行一列)
- 列子查询：返回的结果是一列 (一列多行)
- 行子查询：返回的结果是一行 (一行多列)

语法格式：

--(1)查询出高于平均身高的信息(height)
select * from students where height > (select avg(height) from students);
	
--(2)查询学生的班级号能够对应的 学生名字
select * from students where cls_id in (select id from classes);

9 MySQL 高级进阶

9.1 实战操作

创建数据库

1	create database 数据库 charset=utf8;

打开数据库
1
use 数据库;
- show databases；查看所有数据库
- show create database 数据库；查看创建的数据库信息
创建数据表
1
create table 数据表 (...);
- desc 数据表；查看数据表结构信息
- show tables; 查看所有的数据表列表
插入数据
1
insert into 数据库 values(...);
- select * from 数据表；
常用数据表操作

 - 数据查询

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-- 查询类型 cate_name 为 '超级本' 的商品名称 name 、价格 price ( where )
select name,price from goods where cate_name="超级本";

-- 显示商品的种类
-- 1 分组的方式( group by ) 
select cate_name from goods group by cate_name;

-- 2 去重的方法( distinct )
select distinct cate_name from goods;

-- 求所有电脑产品的平均价格 avg ,并且保留两位小数( round )
select round(avg(price),2) from goods;

-- 显示 每种类型 cate_name (由此可知需要分组)的 平均价格
select avg(price),cate_name from goods group by cate_name;

-- 查询 每种类型 的商品中 最贵 max 、最便宜 min 、平均价 avg 、数量 count
select cate_name,max(price),min(price),avg(price),count(*) from goods group by cate_name;

-- 查询所有价格大于 平均价格 的商品，并且按 价格降序 排序 order desc

-- 1 查询平局价格(avg_price)
select avg(price) as avg_price from goods;

-- 2 使用子查询
select * from goods where price>(select avg(price) as avg_price from goods) order by price desc;

-- 查询每种类型中最贵的电脑信息(难)

-- 1 查找 每种类型 中 最贵的 max_price 价格
select max(price) as max_price,cate_name from goods group by cate_name;

-- 2 关联查询 inner join 每种类型 中最贵的物品信息
select * from goods
inner join
(select max(price) as max_price,cate_name from goods group by cate_name) as max_price_goods
on goods.cate_name=max_price_goods.cate_name and goods.price=max_price_goods.max_price;


 - 数据表优化

   - 优化步骤

     （1）创建商品种类表

     （2）同步数据到商品种类表中

     （3）更新商品信息表数据

     （4）修改商品信息表表结构

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第一步	创建表 (商品种类表 goods_cates )
create table if not exists goods_cates(
    id int unsigned primary key auto_increment,
    name varchar(40) not null
);


第二步	同步 商品分类表 数据 将商品的所有 (种类信息) 写入到 (商品种类表) 中
-- 按照 分组 的方式查询 goods 表中的所有 种类(cate_name)
select cate_name from goods group by cate_name;
--插入分组后的数据，注意：语句中没有values关键字
insert into goods_cates(name) (select cate_name from goods group by cate_name);

第三部 同步 商品表 数据 通过 goods_cates 数据表来更新 goods 表
-- 因为要通过 goods_cates表 更新 goods 表 所以要把两个表连接起来
select * from goods inner join goods_cates on goods.cate_name=goods_cates.name;	
 
-- 把 商品表 goods 中的 cate_name 全部替换成 商品分类表中的 商品id ( update ... set )
update (goods inner join goods_cates on goods.cate_name=goods_cates.name) set goods.cate_name=goods_cates.id;

第四部 修改表结构
-- 查看表结构(注意 两个表中的 外键类型需要一致)
desc goods;

-- 修改表结构 alter table 字段名字不同 change,把 cate_name 改成 cate_id int unsigned not null
alter table goods change cate_name cate_id int unsigned not null;

9.2 外键

定义：一个数据表的主键 A 在另一个数据表 B 中出现，则称为 A 是数据表 B 的外键。
作用：限制无效信息的插入

操作说明

-- 外键的使用

-- 向goods表里插入任意一条数据
insert into goods (name,cate_id,brand_id,price) values('老王牌拖拉机', 10, 10,'6666');

-- 约束 数据的插入 使用 外键 foreign key
-- alter table goods add foreign key (brand_id) references goods_brands(id);
alter table goods add foreign key(cate_id) references goods_cates(id); 
alter table goods add foreign key(brand_id) references goods_brands(id);	

-- 失败原因 老王牌拖拉机 delete
-- delete from goods where name="老王牌拖拉机";
delete from goods where name="老王牌拖拉机";

-- 如何取消外键约束
-- 需要先获取外键约束名称,该名称系统会自动生成,可以通过查看表创建语句来获取名称
show create table goods;

-- 获取名称之后就可以根据名称来删除外键约束
alter table goods drop foreign key goods_ibfk_1;
alter table goods drop foreign key goods_ibfk_2;

9.3 视图

定义：能够把复杂 SQL 语句的功能封装起来的一个虚表
特点
- 视图是对若干张基本表的引用，一张虚表，
- 不存储具体的数据（基本表数据发生了改变，视图也会跟着改变）
- 方便操作，特别是查询操作，减少复杂的 SQL 语句，增强可读性，复用性；

操作说明

-- 视图的定义方式
create view 视图名称(一般使用v开头) as select语句;
	
-- 查出学生的id,姓名,年龄,性别 和 学生的 班级
select s.id,s.name,s.age,s.gender,c.name as cls_name 
	from students as s 
	inner join classes as c 
	on s.cls_id=c.id;

-- 创建上述结果的视图( v_students )
-- create view v_students as 
--注意：连接后的字段名不能相同，若相同，需用as其别名区分。
create view v_students as 
select s.id,s.name,s.age,s.gender,c.name as cls_name 
	from students as s 
	inner join classes as c 
	on s.cls_id=c.id;

--查看视图
show tables;

-- 删除视图（drop view 视图名字）
drop view v_students;

9.4 事务

定义：Transaction，是指作为一个基本工作单元执行的一系列 SQL 语句的操作，要么完全地执行，要么完全地都不执行。
应用

A 用户和 B 用户是银行的储户，现在 A 要给 B 转账 500 元，那么需要做以下几件事：
- 检查 A 的账户余额 > 500 元；
- A 账户中扣除 500 元；
- B 账户中增加 500 元；
事务四大特性 ACID
- 原子性 (Atomicity)[ætəˈmɪsəti]
  
  一个事务必须被视为一个不可分割的最小工作单元，整个事务中的所有操作要么全部提交成功，
  
  要么全部失败回滚，对于一个事务来说，不可能只执行其中的一部分操作。
- 一致性 (Consistency)
  
  数据库总是从一个一致性的状态转换到另一个一致性的状态。（在前面的例子中，一致性确保了即使在执行第三、四条语句之间时系统崩溃，支票账户中也不会损失 500 元，因为事务最终没有提交，所以事务中所做的修改也不会保存到数据库中。）
- 隔离性 (Isolation)
  
  通常来说，一个事务所做的修改在最终提交以前，对其他事务是不可见的。（在前面的例子中，当执行完第三条语句、第四条语句还未开始时，此时有另外的一个账户汇总程序开始运行，则其看到支票帐户的余额并没有被减去 500 元。）
- 持久性 (Durability)
  
  一旦事务提交，则其所做的修改会永久保存到数据库。（此时即使系统崩溃，修改的数据也不会丢失。）
事务的使用
- 开启事务
  
  开启事务后执行修改命令，变更会维护到本地缓存中，而不维护到物理表中 begin; 或者 start transaction;
- 提交事务
  
  将缓存中的数据变更维护到物理表中 commit;
- 回滚事务
  
  放弃缓存中变更的数据表示事务执行失败应该回到开始事务前的状态 rollback;

MySQL 默认的存储引擎：innodb

查看指令：show engines \G;

9.5 索引

定义：一种特殊的文件 (InnoDB 数据表上的索引是表空间的一个组成部分)，它们包含着对数据表里所有记录的位置信息。

使用说明

查看表中已有索引
show index from 表名;

创建索引
alter table 表名 add index 索引名【可选】（字段名，…）;

删除索引
drop index 索引名称 on 表名;

优缺点
- 优点：
  
  加快数据的查询速度
- 缺点：
  
  创建索引会浪费时间和占用磁盘空间，并且随着数据量的增加所耗费的时间会越来越多。
使用原则
- 经常发生数据更新的表避免使用过多的索引
- 数据量小的表没有必要使用索引
- 数据量较大同时不会频发发生数据更改的表可以使用索引

代码实现

-- 创建测试表
create table test_index(title varchar(10));

-- 向表中插入10万条数据
python3 insert_data.py

-- 验证索引性能

-- 没有索引
-- 开启时间检测：
set profiling=1;
-- 查找第1万条数据ha-99999
select * from test_index where title="ha-99999";
-- 查看执行时间
show profiles;

-- 有索引
-- 给title字段创建索引
alter table test_index add index(title);
-- 查找第1万条数据ha-99999
select * from test_index where title="ha-99999";
-- 查看执行时间
show profiles;

9.6 数据库设计三范式

定义：设计关系数据库时，遵从不同的规范要求，设计出合理的关系型数据库，这些不同的规范要求被称为不同的范式，

各种范式呈递次规范，越高的范式数据库冗余越小。
第一范式（1NF）: 强调的是字段的原子性，即一个字段不能够再分成其他几个字段。
第二范式（2NF）: 满足 1NF 的基础上，另外包含两部分内容：
- 一是表必须有一个主键
- 二是非主键字段必须完全依赖于主键，而不能只依赖于主键的一部分
主键可以由多个字段共同组成
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create table test (
name varchar(19),
id int,
primary key (name,id)
)
第三范式（3NF）: 满足 2NF，另外非主键字段必须直接依赖于主键，不能存在传递依赖。即不能存在：非主键字段 A 依赖于非主键字段 B，非主键字段 B 依赖于主键的情况。
其他范式：巴斯科德范式、第五范式等

9.7 E-R 模型及表间关系

定义：实体 - 关系模型，用来描述数据库存储数据的结构模型
表现形式；
- 实体：用矩形表示，并标注实体名称
- 属性：用椭圆表示，并标注属性名称
- 关系：用菱形表示，并标注关系名称
E-R 模型三种关系:
- 一对一
- 一对多 (1-n)
- 多对多 (n-n)

9.8 Python 连接 MySQL

数据库编程：通过使用程序代码的方式去连接 MySQL 数据库，然后对 MySQL 数据库进行增删改查的方式。
使用步骤：（调用 pymysql）

①导入 pymysql 包
```
 import pymysql
```
②创建连接对象
```
 connect()
```
③获取游标对象
```
 连接对象.cursor()
```
④ pymysql 完成数据的查询操作
```
 游标对象.execute()
```
⑤ 关闭游标和连接
```
   游标对象.close()   

 连接对象.close()
```

代码实现

查询操作

# 导入pymysql包
import pymysql

# 创建连接对象
conn = pymysql.connect(host="localhost", port=3306, user="root", password="mysql", database="python_test_1", charset="utf8")
# 获取游标对象
cur = conn.cursor()

# pymysql完成数据的查询操作
sql = "select * from students;"
# 这里content获取的是sql影响的行数
# content = cur.execute(sql)
# print(content)
cur.execute(sql)
content = cur.fetchone()
print(content)
content = cur.fetchall()
print(content)

# 关闭游标和连接
cur.close()
conn.close()

增删改操作

# 导入pymysql包
import pymysql

# 创建连接对象
conn = pymysql.connect(host="localhost", port=3306, user="root", password="mysql", database="python_test_1", charset="utf8")
# 获取游标对象
cs = conn.cursor()

# 增加数据
# sql = "insert into students(name) values('老王')"
# cs.execute(sql)
# 删除数据
# sql = "delete from students where id=18"
# cs.execute(sql)
# 修改数据
sql = "update students set name='老王' where id=1;"
cs.execute(sql)

for i in content:
    print(i)

# 提交操作
conn.commit()

# 关闭游标和连接
cs.close()
conn.close()

9.9 SQL 语句参数化

目的：防止 SQL 注入

SQL 注入：用户提交带有恶意的数据与 SQL 语句进行字符串方式的拼接，从而影响了 SQL 语句的语义，最终产生数据泄露的现象。

参数化实现

# 导入pymysql包
import pymysql

# 创建连接对象
conn = pymysql.connect(host="localhost", port=3306, user="root", password="mysql", database="python_test_1", charset="utf8")
# 获取游标对象
cs = conn.cursor()

# 不安全的方式
# 根据id查询学生信息
# find_name = input("请输入您要查询的学生姓名:")
# sql = "select * from students where name='%s'" % find_name
# # 显示所有的数据
# cs.execute(sql)
# content = cs.fetchall()
# for i in content:
#     print(i)

# 安全的方式
# 根据id查询学生信息
find_name = input("请输入您要查询的学生姓名:")
sql = "select * from students where name=%s"
# 显示所有的数据
cs.execute(sql, [find_name])
content = cs.fetchall()
for i in content:
    print(i)

# 关闭游标和连接
cs.close()
conn.close()