【Python之pymysql库学习】一、分析fetchone()、fetchmany()、fetchall()（保姆级图文+实现代码）

目录

• • 实现效果
  • 实现思路
  • 实现代码
  • 总结

实现效果

实现思路

其实有半数代码是创建数据库和创建数据表并插入数据这些环境配置部分····我都写好了，大家运行全部代码k恶意直接拿来即用。
这部分的代码大家可以只运行一次（但我都加入了if判断是否已经建立，也没有关系）

1.fetchone():获取一行数据，用于哪怕是读取一行数据内存都会比较吃力的时候，可以缓解内存压力但是效率最低
2.fetchmany(x):获取x行数据，x为int类型，在fetchone()和fetchall()之间的内存压力和效率，灵活运用
3.fetchall()：一次性读取所有数据，数据量比较少的时候用，虽然效率最高，但是数据量很大的话会卡死
4.读取大量数据时的优雅综合应用，这里介绍一种利用迭代器的优雅写法

1. 连接上主机的数据库

#######连接上主机的数据库#######
conn = pymysql.connect(
    host='localhost',
    user='root',
    password='root',
    port=3306,
    autocommit=False,
    charset="utf8mb4"
)

cursor = conn.cursor()  # 创建游标

2. 创建数据库的sql

########创建数据库的sql#######
# (使用if判断是否已经存在数据库，数据库不存在时才会创建，否则会报错)
cursor.execute("CREATE DATABASE IF NOT EXISTS python")
cursor.execute("USE python")  # 切换到新建的python数据库

3. 创建数据表

########创建数据库的sql#######
# (使用if判断是否已经存在数据库，数据库不存在时才会创建，否则会报错)
cursor.execute("CREATE DATABASE IF NOT EXISTS python")
cursor.execute("USE python")  # 切换到新建的python数据库

4. 插入数据

########创建数据表#######
cursor.execute('drop table if EXISTS student')
# 创建表的sql
sql = '''
    create table student(
    sno int(8) primary key auto_increment,
    sname varchar(30) not null,
    sex varchar(5) ,
    age int(2),
    score float(3,1)
    )
'''
cursor.execute(sql)

5. 读取数据（我们本节的重点）

########插入数据#######
sql = '''
    insert into student(sname,sex,age,score) values(%s,%s,%s,%s)
'''
add_data_list = [('王朝', 'man', 25, 94.6), ('马汉', 'man', 27, 91.1), ('张龙', 'man', 21, 88.1), ('赵虎', 'man', 22, 97.1)]  # 把数据以列表形式批量插入
cursor.executemany(sql, add_data_list)
cursor.close()

########读取数据#######
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='root', database='python', port=3306, autocommit=False)
# # 从excel中读取到学生的sno,sname,sex,age,score并放入数据库
try:
    with conn.cursor() as cursor:  # 创建游标，在这里conn.cursor()==cursor
        # 1.fetchone():获取一行数据，用于哪怕是读取一行数据内存都会比较吃力的时候，可以缓解内存压力但是效率最低
        print("1.fetchone():获取一行数据")
        cursor.execute(
            'select sno,sname,sex,age,score from student'
        )#每一次读取所有数据后，游标放在末尾，所以测试三个函数时，每次都得重写一次cursor.execute
        row = cursor.fetchone()#读取一行数据
        while row:#只要读取到了数据，row不为None也就是不为假就一直读取数据
            print(row)
            row = cursor.fetchone()

        # 2.fetchmany(x):获取x行数据，x为int类型，在fetchone()和fetchall()之间的内存压力和效率，灵活运用
        print("2.fetchmany(x):获取x行数据")
        cursor.execute(
            'select sno,sname,sex,age,score from student'
        )
        row = cursor.fetchmany(2)  # 读取一行数据
        while row:#只要读取到了数据，row不为None也就是不为假就一直读取数据,缺省的话表示不读取数据
            print(row)
            row = cursor.fetchmany(2)

        # 3.fetchall()：一次性读取所有数据，数据量比较少的时候用，虽然效率最高，但是数据量很大的话会卡死
        print("3.fetchall()：一次性读取所有数据")
        cursor.execute(
            'select sno,sname,sex,age,score from student'
        )
        row = cursor.fetchall()  # 读取所有数据，看起来最简单，但是要注意，这是建立在数据量小，硬件跟得上的基础上的。
        print(row)

        # 4.读取大量数据时的优雅综合应用，这里介绍一种利用迭代器的优雅写法
        print("4.读取大量数据时的优雅综合应用")
        cursor.execute(
            'select sno,sname,sex,age,score from student'
        )
        for row in iter(lambda:cursor.fetchone(),None):#逐行读取row，如果cursor.fetchone()为None，结束for循环
            print(row)



except pymysql.MySQLError as err:  # 捕获异常
    print(err)  # 如果出现异常，打印错误信息
finally:
    conn.close()  # 无论如何都要关闭连接，节省资源占用

实现代码

# @Time    : 2022/1/16 16:44
# @Author  : 南黎
# @FileName: 一.分析三种fetch.py
import pymysql
import openpyxl  # 用户操作excel的库

#######连接上主机的数据库#######
conn = pymysql.connect(
    host='localhost',
    user='root',
    password='root',
    port=3306,
    autocommit=False,
    charset="utf8mb4"
)

cursor = conn.cursor()  # 创建游标

########创建数据库的sql#######
# (使用if判断是否已经存在数据库，数据库不存在时才会创建，否则会报错)
cursor.execute("CREATE DATABASE IF NOT EXISTS python")
cursor.execute("USE python")  # 切换到新建的python数据库

########创建数据表#######
cursor.execute('drop table if EXISTS student')
# 创建表的sql
sql = '''
    create table student(
    sno int(8) primary key auto_increment,
    sname varchar(30) not null,
    sex varchar(5) ,
    age int(2),
    score float(3,1)
    )
'''
cursor.execute(sql)

########插入数据#######
sql = '''
    insert into student(sname,sex,age,score) values(%s,%s,%s,%s)
'''
add_data_list = [('王朝', 'man', 25, 94.6), ('马汉', 'man', 27, 91.1), ('张龙', 'man', 21, 88.1), ('赵虎', 'man', 22, 97.1)]  # 把数据以列表形式批量插入
cursor.executemany(sql, add_data_list)
cursor.close()

########读取数据#######
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='root', database='python', port=3306, autocommit=False)
# # 从excel中读取到学生的sno,sname,sex,age,score并放入数据库
try:
    with conn.cursor() as cursor:  # 创建游标，在这里conn.cursor()==cursor
        # 1.fetchone():获取一行数据，用于哪怕是读取一行数据内存都会比较吃力的时候，可以缓解内存压力但是效率最低
        print("1.fetchone():获取一行数据")
        cursor.execute(
            'select sno,sname,sex,age,score from student'
        )#每一次读取所有数据后，游标放在末尾，所以测试三个函数时，每次都得重写一次cursor.execute
        row = cursor.fetchone()#读取一行数据
        while row:#只要读取到了数据，row不为None也就是不为假就一直读取数据
            print(row)
            row = cursor.fetchone()

        # 2.fetchmany(x):获取x行数据，x为int类型，在fetchone()和fetchall()之间的内存压力和效率，灵活运用
        print("2.fetchmany(x):获取x行数据")
        cursor.execute(
            'select sno,sname,sex,age,score from student'
        )
        row = cursor.fetchmany(2)  # 读取一行数据
        while row:#只要读取到了数据，row不为None也就是不为假就一直读取数据,缺省的话表示不读取数据
            print(row)
            row = cursor.fetchmany(2)

        # 3.fetchall()：一次性读取所有数据，数据量比较少的时候用，虽然效率最高，但是数据量很大的话会卡死
        print("3.fetchall()：一次性读取所有数据")
        cursor.execute(
            'select sno,sname,sex,age,score from student'
        )
        row = cursor.fetchall()  # 读取所有数据，看起来最简单，但是要注意，这是建立在数据量小，硬件跟得上的基础上的。
        print(row)

        # 4.读取大量数据时的优雅综合应用，这里介绍一种利用迭代器的优雅写法
        print("4.读取大量数据时的优雅综合应用")
        cursor.execute(
            'select sno,sname,sex,age,score from student'
        )
        for row in iter(lambda:cursor.fetchone(),None):#逐行读取row，如果cursor.fetchone()为None，结束for循环
            print(row)



except pymysql.MySQLError as err:  # 捕获异常
    print(err)  # 如果出现异常，打印错误信息
finally:
    conn.close()  # 无论如何都要关闭连接，节省资源占用

总结

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