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Python 和 MySQL 之间是否有一个漂亮而简单的接口？我查看了 MySQLdb 模块、SQLAlchemy 和 MySQL 提供的模块。它们可以工作，但笨重且难以快速使用。我是 Python 的新手，但我已经在 MATLAB 中完成了这项工作，而且它们的界面非常简单。IE

每次您想在 Python 中执行查询时，您似乎都必须执行以下操作：

import datetime
import mysql.connector
cnx = mysql.connector.connect(user='scott', database='employees')
cursor = cnx.cursor()
query = ("SELECT first_name, last_name, hire_date FROM employees "
     "WHERE hire_date BETWEEN %s AND %s")
hire_start = datetime.date(1999, 1, 1)
hire_end = datetime.date(1999, 12, 31)
cursor.execute(query, (hire_start, hire_end))
for (first_name, last_name, hire_date) in cursor:
print("{}, {} was hired on {:%d %b %Y}".format(
last_name, first_name, hire_date))
cursor.close()
cnx.close()

而在 MATLAB 中，我启动了一次连接（比如在启动程序时，然后检索一些东西就像（从这里）一样简单：

[Fn,Ln,Hd] = mysql(['SELECT first_name, last_name, hire_date FROM employees WHERE hire_date = ',num2str(some_date)])

每次查询时都无需创建游标和连接，只需一个简单的 I/O 查询执行器和数据返回器。我喜欢玩数据库，有很多跨平台项目。能够立即连接并查看 MATLAB 中的数据是一项很棒的功能。是否有 Python 桥可以做到这一点？

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使用熊猫。它有一个很棒的界面。看这里：

python-pandas 和 mysql 等数据库

我用它从 python 访问我的所有数据库。

于 2012-10-25T02:57:35.917 回答
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有一个名为SqlSoup的 SQLAlchemy 扩展，它消除了大部分设置的需要：

from sqlalchemy.ext.sqlsoup import SqlSoup
db = SqlSoup('mysql://scott:mypassword@localhost/employees')

然后要运行 SQL 查询，请参阅SqlSoup 文档的原始 SQL 部分：

rp = db.execute('select name, email from users where name like :name order by name', name='%Bhargan%')
for name, email in rp.fetchall():
    print name, email

或者，如果您只想要一个结果，请使用相同的db.execute调用，然后：

name, email = rp.fetchone()

您还可以使用 SQLAlchemy 的功能，例如它的查询语法而不是编写 SQL。

于 2012-10-08T03:57:55.187 回答
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当然，你可以写一个像这样的生成器

import datetime
import mysql.connector

def do_mysql(query, *args):
    cnx = mysql.connector.connect(user='scott', database='employees')
    cursor = cnx.cursor()
    cursor.execute(query, args)
    for result in cursor:
        yield result
    cursor.close()
    cnx.close()

但是现在usernameanddatabase被硬编码到函数中。不过，MATLAB 也必须将这些参数存储在某个地方。

您可以将usernameanddatabase拉出作为额外参数，但随后您又回到了相同级别的复杂性 - 没有能够控制连接池等的优势。

def do_mysql(user, database, query, *args):
    cnx = mysql.connector.connect(user=user, database=database)
    cursor = cnx.cursor()
    cursor.execute(query, args)
    for result in cursor:
        yield result
    cursor.close()
    cnx.close()

因此，为了从处理大量数据库查询的程序中获得我们需要的性能，我们至少需要将连接传入

def do_mysql(cnx, query, *args):
    cursor = cnx.cursor()
    cursor.execute(query, args)
    for result in cursor:
        yield result
    cursor.close()

啊，现在这个函数没有任何胆量，代码的所有参数部分都被推回给调用者

于 2012-10-08T03:53:36.797 回答