Python爬虫（9）Python数据存储实战：基于pymysql的MySQL数据库操作详解

目录

• • • 一、背景与核心价值
    • 二、pymysql核心操作详解
    • • 2.1 环境准备
      • 2.2 数据库连接与基础操作
      • 2.3 事务处理与错误回滚
      • 2.4 高级功能：批量插入与性能优化
      • 三、pymysql进阶技巧
      • • 3.1 连接池管理（推荐使用DBUtils）
        • 3.2 SQL注入防御
        • 3.3 与ORM框架对比
        • 四、总结与最佳实践
        • • 4.1 技术选型建议‌：
          • 4‌.2 性能优化方向‌：
          • 4.3 避坑指南‌：
          • Python爬虫相关文章（推荐）

            一、背景与核心价值

            在数据驱动的互联网时代，数据存储技术是构建应用系统的基石。文件存储（如TXT/CSV）适合简单场景，但面临并发性差、查询效率低等问题。‌MySQL作为关系型数据库的典型代表‌，凭借其开源、高性能、事务支持等特性，成为Web应用、数据分析等领域的主流存储方案。

            ‌为什么选择pymysql？‌

            作为Python连接MySQL的轻量级库，pymysql提供纯Python实现，兼容MySQLdb API，支持Python 3.x，规避了旧库的环境依赖问题，是Python开发者操作MySQL的首选工具。

            二、pymysql核心操作详解

            2.1 环境准备

            # 安装pymysql（需提前安装MySQL服务）
            pip install pymysql
            

            2.2 数据库连接与基础操作

            import pymysql
            # 建立数据库连接
            conn = pymysql.connect(
                host='localhost',
                user='root',
                password='your_password',
                database='test_db',
                charset='utf8mb4',
                cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor  # 返回字典格式数据
            )
            try:
                with conn.cursor() as cursor:
                    # 创建数据表
                    sql_create = """
                    CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
                        id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
                        name VARCHAR(50) NOT NULL,
                        email VARCHAR(100) UNIQUE
                    )
                    """
                    cursor.execute(sql_create)
                    
                    # 插入数据（参数化查询防止SQL注入）
                    sql_insert = "INSERT INTO users (name, email) VALUES (%s, %s)"
                    cursor.execute(sql_insert, ('Alice', 'alice@example.com'))
                
                # 提交事务
                conn.commit()
                
                # 查询数据
                with conn.cursor() as cursor:
                    sql_select = "SELECT * FROM users WHERE name = %s"
                    cursor.execute(sql_select, ('Alice',))
                    result = cursor.fetchone()
                    print(result)  # 输出：{'id': 1, 'name': 'Alice', 'email': 'alice@example.com'}
            finally:
                conn.close()  # 关闭连接
            

            2.3 事务处理与错误回滚

            try:
                conn.begin()  # 显式开启事务
                # 执行多个操作...
                conn.commit()
            except Exception as e:
                conn.rollback()  # 发生错误时回滚
                print(f"操作失败: {e}")
            

            2.4 高级功能：批量插入与性能优化

            data = [('Bob', 'bob@test.com'), ('Charlie', 'charlie@test.com')]
            sql = "INSERT INTO users (name, email) VALUES (%s, %s)"
            with conn.cursor() as cursor:
                cursor.executemany(sql, data)  # 批量插入提升效率
            conn.commit()
            

            三、pymysql进阶技巧

            3.1 连接池管理（推荐使用DBUtils）

            from dbutils.pooled_db import PooledDB
            pool = PooledDB(
                creator=pymysql,
                host='localhost',
                user='root',
                password='your_password',
                database='test_db',
                maxconnections=10  # 控制并发连接数
            )
            

            3.2 SQL注入防御

            • 必须使用参数化查询‌（如%s占位符），避免直接拼接SQL字符串。

              3.3 与ORM框架对比

              场景	说明
              配置文件存储	程序参数、路径配置等（如config.json）
              API数据交互	前后端通过JSON格式传递请求与响应
              结构化日志记录	记录带元数据的操作日志，便于后续分析

              四、总结与最佳实践

              4.1 技术选型建议‌：

              1. 小型项目或需要精细控制SQL时，pymysql是轻量高效的解决方案
              2. 中大型项目建议结合ORM框架（如SQLAlchemy）提升开发效率

              4‌.2 性能优化方向‌：

              1. 使用连接池减少连接开销
              2. 批量操作代替单条提交
              3. 合理设计索引提升查询速度

              4.3 避坑指南‌：

              1. 始终在finally块中关闭连接
              2. 生产环境避免使用root账户
              3. 定期备份数据库并监控慢查询日志

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