怎么把python查询到mysql数据库里的数据列表显示到网页上
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我采用的是MySQLdb操作的MYSQL数据库。先来一个简单的例子吧:
import MySQLdb
try:
conn=MySQLdb.connect(host='localhost',user='root',passwd='root',db='test',port=3306)
cur=conn.cursor()
cur.execute('select * from user')
cur.close()
conn.close()
except MySQLdb.Error,e:
print "Mysql Error %d: %s" % (e.args[0], e.args[1])
请注意修改你的数据库,主机名,用户名,密码。
下面来大致演示一下插入数据,批量插入数据,更新数据的例子吧:
import MySQLdb
try:
conn=MySQLdb.connect(host='localhost',user='root',passwd='root',port=3306)
cur=conn.cursor()
cur.execute('create database if not exists python')
conn.select_db('python')
cur.execute('create table test(id int,info varchar(20))')
value=[1,'hi rollen']
cur.execute('insert into test values(%s,%s)',value)
values=[]
for i in range(20):
values.append((i,'hi rollen'+str(i)))
cur.executemany('insert into test values(%s,%s)',values)
cur.execute('update test set info="I am rollen" where id=3')
conn.commit()
cur.close()
conn.close()
except MySQLdb.Error,e:
print "Mysql Error %d: %s" % (e.args[0], e.args[1])
请注意一定要有conn.commit()这句来提交事务,要不然不能真正的插入数据。
运行之后我的MySQL数据库的结果就不上图了。
import MySQLdb
try:
conn=MySQLdb.connect(host='localhost',user='root',passwd='root',port=3306)
cur=conn.cursor()
conn.select_db('python')
count=cur.execute('select * from test')
print 'there has %s rows record' % count
result=cur.fetchone()
print result
print 'ID: %s info %s' % result
results=cur.fetchmany(5)
for r in results:
print r
print '=='*10
cur.scroll(0,mode='absolute')
results=cur.fetchall()
for r in results:
print r[1]
conn.commit()
cur.close()
conn.close()
except MySQLdb.Error,e:
print "Mysql Error %d: %s" % (e.args[0], e.args[1])
运行结果就不贴了,太长了。
查询后中文会正确显示,但在数据库中却是乱码的。经过我从网上查找,发现用一个属性有可搞定:
在Python代码
conn = MySQLdb.Connect(host='localhost', user='root', passwd='root', db='python') 中加一个属性:
改为:
conn = MySQLdb.Connect(host='localhost', user='root', passwd='root', db='python',charset='utf8')
charset是要跟你数据库的编码一样,如果是数据库是gb2312 ,则写charset='gb2312'。
下面贴一下常用的函数:
然后,这个连接对象也提供了对事务操作的支持,标准的方法
commit() 提交
rollback() 回滚
cursor用来执行命令的方法:
callproc(self, procname, args):用来执行存储过程,接收的参数为存储过程名和参数列表,返回值为受影响的行数
execute(self, query, args):执行单条sql语句,接收的参数为sql语句本身和使用的参数列表,返回值为受影响的行数
executemany(self, query, args):执行单挑sql语句,但是重复执行参数列表里的参数,返回值为受影响的行数
nextset(self):移动到下一个结果集
cursor用来接收返回值的方法:
fetchall(self):接收全部的返回结果行.
fetchmany(self, size=None):接收size条返回结果行.如果size的值大于返回的结果行的数量,则会返回cursor.arraysize条数据.
fetchone(self):返回一条结果行.
scroll(self, value, mode='relative'):移动指针到某一行.如果mode='relative',则表示从当前所在行移动value条,如果 mode='absolute',则表示从结果集的第一行移动value条.
import MySQLdb
try:
conn=MySQLdb.connect(host='localhost',user='root',passwd='root',db='test',port=3306)
cur=conn.cursor()
cur.execute('select * from user')
cur.close()
conn.close()
except MySQLdb.Error,e:
print "Mysql Error %d: %s" % (e.args[0], e.args[1])
请注意修改你的数据库,主机名,用户名,密码。
下面来大致演示一下插入数据,批量插入数据,更新数据的例子吧:
import MySQLdb
try:
conn=MySQLdb.connect(host='localhost',user='root',passwd='root',port=3306)
cur=conn.cursor()
cur.execute('create database if not exists python')
conn.select_db('python')
cur.execute('create table test(id int,info varchar(20))')
value=[1,'hi rollen']
cur.execute('insert into test values(%s,%s)',value)
values=[]
for i in range(20):
values.append((i,'hi rollen'+str(i)))
cur.executemany('insert into test values(%s,%s)',values)
cur.execute('update test set info="I am rollen" where id=3')
conn.commit()
cur.close()
conn.close()
except MySQLdb.Error,e:
print "Mysql Error %d: %s" % (e.args[0], e.args[1])
请注意一定要有conn.commit()这句来提交事务,要不然不能真正的插入数据。
运行之后我的MySQL数据库的结果就不上图了。
import MySQLdb
try:
conn=MySQLdb.connect(host='localhost',user='root',passwd='root',port=3306)
cur=conn.cursor()
conn.select_db('python')
count=cur.execute('select * from test')
print 'there has %s rows record' % count
result=cur.fetchone()
print result
print 'ID: %s info %s' % result
results=cur.fetchmany(5)
for r in results:
print r
print '=='*10
cur.scroll(0,mode='absolute')
results=cur.fetchall()
for r in results:
print r[1]
conn.commit()
cur.close()
conn.close()
except MySQLdb.Error,e:
print "Mysql Error %d: %s" % (e.args[0], e.args[1])
运行结果就不贴了,太长了。
查询后中文会正确显示,但在数据库中却是乱码的。经过我从网上查找,发现用一个属性有可搞定:
在Python代码
conn = MySQLdb.Connect(host='localhost', user='root', passwd='root', db='python') 中加一个属性:
改为:
conn = MySQLdb.Connect(host='localhost', user='root', passwd='root', db='python',charset='utf8')
charset是要跟你数据库的编码一样,如果是数据库是gb2312 ,则写charset='gb2312'。
下面贴一下常用的函数:
然后,这个连接对象也提供了对事务操作的支持,标准的方法
commit() 提交
rollback() 回滚
cursor用来执行命令的方法:
callproc(self, procname, args):用来执行存储过程,接收的参数为存储过程名和参数列表,返回值为受影响的行数
execute(self, query, args):执行单条sql语句,接收的参数为sql语句本身和使用的参数列表,返回值为受影响的行数
executemany(self, query, args):执行单挑sql语句,但是重复执行参数列表里的参数,返回值为受影响的行数
nextset(self):移动到下一个结果集
cursor用来接收返回值的方法:
fetchall(self):接收全部的返回结果行.
fetchmany(self, size=None):接收size条返回结果行.如果size的值大于返回的结果行的数量,则会返回cursor.arraysize条数据.
fetchone(self):返回一条结果行.
scroll(self, value, mode='relative'):移动指针到某一行.如果mode='relative',则表示从当前所在行移动value条,如果 mode='absolute',则表示从结果集的第一行移动value条.
2021-01-21 · MySQL开源数据库领先者
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MySQL 的 Binlog 记录着 MySQL 数据库的所有变更信息,了解 Binlog 的结构可以帮助我们解析Binlog,甚至对 Binlog 进行一些修改,或者说是“篡改”,例如实现类似于 Oracle 的 flashback 的功能,恢复误删除的记录,把 update 的记录再还原回去等。本文将带您探讨一下这些神奇功能的实现,您会发现比您想象地要简单得多。本文指的 Binlog 是 ROW 模式的 Binlog,这也是 MySQL 8 里的默认模式,STATEMENT 模式因为使用中有很多限制,现在用得越来越少了。
Binlog 由事件(event)组成,请注意是事件(event)不是事务(transaction),一个事务可以包含多个事件。事件描述对数据库的修改内容。
现在我们已经了解了 Binlog 的结构,我们可以试着修改 Binlog 里的数据。例如前面举例的 Binlog 删除了一条记录,我们可以试着把这条记录恢复,Binlog 里面有个删除行(DELETE_ROWS_EVENT)的事件,就是这个事件删除了记录,这个事件和写行(WRITE_ROWS_EVENT)的事件的数据结构是完全一样的,只是删除行事件的类型是 32,写行事件的类型是 30,我们把对应的 Binlog 位置的 32 改成 30 即可把已经删除的记录再插入回去。从前面的 “show binlog events” 里面可看到这个 DELETE_ROWS_EVENT 是从位置 378 开始的,这里的位置就是 Binlog 文件的实际位置(以字节为单位)。从事件(event)的结构里面可以看到 type_code 是在 event 的第 5 个字节,我们写个 Python 小程序把把第383(378+5=383)字节改成 30 即可。当然您也可以用二进制编辑工具来改。
找出 Binlog 中的大事务
由于 ROW 模式的 Binlog 是每一个变更都记录一条日志,因此一个简单的 SQL,在 Binlog 里可能会产生一个巨无霸的事务,例如一个不带 where 的 update 或 delete 语句,修改了全表里面的所有记录,每条记录都在 Binlog 里面记录一次,结果是一个巨大的事务记录。这样的大事务经常是产生麻烦的根源。我的一个客户有一次向我抱怨,一个 Binlog 前滚,滚了两天也没有动静,我把那个 Binlog 解析了一下,发现里面有个事务产生了 1.4G 的记录,修改了 66 万条记录!下面是一个简单的找出 Binlog 中大事务的 Python 小程序,我们知道用 mysqlbinlog 解析的 Binlog,每个事务都是以 BEGIN 开头,以 COMMIT 结束。我们找出 BENGIN 前面的 “# at” 的位置,检查 COMMIT 后面的 “# at” 位置,这两个位置相减即可计算出这个事务的大小,下面是这个 Python 程序的例子。
切割 Binlog 中的大事务
对于大的事务,MySQL 会把它分解成多个事件(注意一个是事务 TRANSACTION,另一个是事件 EVENT),事件的大小由参数 binlog-row-event-max-size 决定,这个参数默认是 8K。因此我们可以把若干个事件切割成一个单独的略小的事务
ROW 模式下,即使我们只更新了一条记录的其中某个字段,也会记录每个字段变更前后的值,这个行为是 binlog_row_image 参数控制的,这个参数有 3 个值,默认为 FULL,也就是记录列的所有修改,即使字段没有发生变更也会记录。这样我们就可以实现类似 Oracle 的 flashback 的功能,我个人估计 MySQL 未来的版本从可能会基于 Binlog 推出这样的功能。
了解了 Binlog 的结构,再加上 Python 这把瑞士军刀,我们还可以实现很多功能,例如我们可以统计哪个表被修改地最多?我们还可以把 Binlog 切割成一段一段的,然后再重组,可以灵活地进行 MySQL 数据库的修改和迁移等工作。
Binlog 由事件(event)组成,请注意是事件(event)不是事务(transaction),一个事务可以包含多个事件。事件描述对数据库的修改内容。
现在我们已经了解了 Binlog 的结构,我们可以试着修改 Binlog 里的数据。例如前面举例的 Binlog 删除了一条记录,我们可以试着把这条记录恢复,Binlog 里面有个删除行(DELETE_ROWS_EVENT)的事件,就是这个事件删除了记录,这个事件和写行(WRITE_ROWS_EVENT)的事件的数据结构是完全一样的,只是删除行事件的类型是 32,写行事件的类型是 30,我们把对应的 Binlog 位置的 32 改成 30 即可把已经删除的记录再插入回去。从前面的 “show binlog events” 里面可看到这个 DELETE_ROWS_EVENT 是从位置 378 开始的,这里的位置就是 Binlog 文件的实际位置(以字节为单位)。从事件(event)的结构里面可以看到 type_code 是在 event 的第 5 个字节,我们写个 Python 小程序把把第383(378+5=383)字节改成 30 即可。当然您也可以用二进制编辑工具来改。
找出 Binlog 中的大事务
由于 ROW 模式的 Binlog 是每一个变更都记录一条日志,因此一个简单的 SQL,在 Binlog 里可能会产生一个巨无霸的事务,例如一个不带 where 的 update 或 delete 语句,修改了全表里面的所有记录,每条记录都在 Binlog 里面记录一次,结果是一个巨大的事务记录。这样的大事务经常是产生麻烦的根源。我的一个客户有一次向我抱怨,一个 Binlog 前滚,滚了两天也没有动静,我把那个 Binlog 解析了一下,发现里面有个事务产生了 1.4G 的记录,修改了 66 万条记录!下面是一个简单的找出 Binlog 中大事务的 Python 小程序,我们知道用 mysqlbinlog 解析的 Binlog,每个事务都是以 BEGIN 开头,以 COMMIT 结束。我们找出 BENGIN 前面的 “# at” 的位置,检查 COMMIT 后面的 “# at” 位置,这两个位置相减即可计算出这个事务的大小,下面是这个 Python 程序的例子。
切割 Binlog 中的大事务
对于大的事务,MySQL 会把它分解成多个事件(注意一个是事务 TRANSACTION,另一个是事件 EVENT),事件的大小由参数 binlog-row-event-max-size 决定,这个参数默认是 8K。因此我们可以把若干个事件切割成一个单独的略小的事务
ROW 模式下,即使我们只更新了一条记录的其中某个字段,也会记录每个字段变更前后的值,这个行为是 binlog_row_image 参数控制的,这个参数有 3 个值,默认为 FULL,也就是记录列的所有修改,即使字段没有发生变更也会记录。这样我们就可以实现类似 Oracle 的 flashback 的功能,我个人估计 MySQL 未来的版本从可能会基于 Binlog 推出这样的功能。
了解了 Binlog 的结构,再加上 Python 这把瑞士军刀,我们还可以实现很多功能,例如我们可以统计哪个表被修改地最多?我们还可以把 Binlog 切割成一段一段的,然后再重组,可以灵活地进行 MySQL 数据库的修改和迁移等工作。
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