python代码，执行一个mysql模糊匹配，用%s做占位符

好的，以下是一段Python代码，可以执行一个MySQL模糊匹配：

import pymysql

# 连接数据库
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', db='database_name')
cur = conn.cursor()

# 执行模糊匹配
keyword = 'apple'
sql = "SELECT * FROM table_name WHERE column_name LIKE %s"
cur.execute(sql, ("%" + keyword + "%",))

# 输出结果
results = cur.fetchall()
for row in results:
   print(row)

# 关闭连接
cur.close()
conn.close()

这段代码中，我们使用了`pymysql`库来连接MySQL数据库，并执行了一个模糊匹配的SQL查询语句。其中，`%s`被用作占位符，而`%`符号则用于拼接模糊匹配的字符串。最后，我们将查询结果输出，并关闭了数据库连接。

相关问题

假设我们有一个表Course，需要根据用户输入的关键词name进行模糊查询,用代码实现

假设我们使用MySQL数据库，可以使用如下代码实现：

import mysql.connector

# 连接数据库
mydb = mysql.connector.connect(
  host="localhost",
  user="yourusername",
  password="yourpassword",
  database="yourdatabase"
)

# 获取用户输入的关键词
keyword = input("请输入关键词：")

# 执行模糊查询
mycursor = mydb.cursor()
sql = "SELECT * FROM Course WHERE name LIKE %s"
val = ("%" + keyword + "%", )
mycursor.execute(sql, val)
result = mycursor.fetchall()

# 输出查询结果
for x in result:
  print(x)

其中，%s表示占位符，用于接收后面传入的参数，%后面的字符串用于对关键词进行模糊匹配。具体使用时，需要将yourusername、yourpassword、yourdatabase替换为实际情况。

后端传输sql语句模糊查询

### 后端实现 SQL 模糊查询的方法

#### 使用 PHP 和 MySQL 实现中文模糊查询
为了在 PHP 中实现针对 MySQL 数据库的中文模糊查询，可以采用如下方法。此方式适用于需要根据用户输入的内容来查找相似记录的情况。

<?php
// 建立数据库连接 (注意替换为自己的数据库信息)
$servername = "localhost";
$username = "username";
$password = "password";
$dbname = "database";

$conn = new mysqli($servername, $username, $password, $dbname);

if ($conn->connect_error) {
    die("Connection failed: " . $conn->connect_error);
}

$searchTerm = $_GET['search']; // 获取来自用户的搜索关键词
$sql = "SELECT * FROM table_name WHERE column LIKE '%" . htmlspecialchars($searchTerm) . "%'"; 

$result = $conn->query($sql);

while($row = $result->fetch_assoc()) {
    echo "id: " . $row["id"]. " - Name: " . $row["name"]. "<br>";
}
$conn->close();
?>

这段代码展示了如何接收前端传来的参数并将其应用于 `LIKE` 子句中以完成模糊匹配操作[^1]。

#### 动态构建 SQL 查询语句支持空值和模糊匹配
当涉及到更复杂的场景，比如允许某些字段为空的同时也支持其他字段上的模糊匹配时，可以通过编程语言特性动态创建 SQL 语句。这里给出 Python Flask 结合 SQLAlchemy ORM 的例子：

from flask import request
from sqlalchemy import or_

class QueryBuilder(object):

    @staticmethod
    def build_query(model_class):
        query = model_class.query
        
        form_data = request.form.to_dict()
        
        for key, value in form_data.items():
            if not value.strip(): continue
            
            field = getattr(model_class, key, None)

            if isinstance(field.property.columns[0].type, String):                
                condition = field.ilike(f'%{value}%')
                query = query.filter(or_(field == value, condition))
            
        return query.all()

# 调用示例
results = QueryBuilder.build_query(UserModel)
for result in results:
    print(result.name)

上述片段说明了怎样通过遍历表单数据字典，并仅对非空白条目应用过滤条件的方式来进行灵活高效的查询[^2].

#### JPA 编程中的 Like 操作符使用技巧
对于 Java 开发者来说，在 Spring Data JPA 或 Hibernate 上下文中执行模糊查询是非常常见的需求之一。下面是一个具体的实例展示如何正确运用 JPQL 来达成目的:

public interface ShareRepository extends JpaRepository<Share, Long> {

    @Query("select DISTINCT s from Share s where lower(s.tags) like %?1% ORDER BY s.subject ASC")
    List<Share> findByTagsLike(String tag);
    
}

值得注意的是，在定义JPQL查询字符串的时候应该移除掉围绕占位符 `%` 符号之外多余的单引号，从而确保能够成功检索到预期的结果集[^3].

#### MyBatis resultMap 处理多条件模糊查询
最后介绍一种利用MyBatis框架下的 `<foreach>` 标签配合自定义 `resultMap` 映射关系解决复杂业务逻辑问题的办法——即从前端获取一组可能含有不确定数量成员的集合作为筛选依据，再由后端负责组装最终要发送给DBMS解析执行的有效SQL指令.

<select id="findWithFuzzyConditions" parameterType="map" resultMap="BaseResultMap">
    SELECT *
    FROM some_table t
    <where>
      <foreach collection="fuzzyList" item="item" open="" close="" separator="OR">
          CONCAT(t.fieldA,'-',t.fieldB) LIKE #{item}
      </foreach>
    </where>
</select>

<!-- 定义 resultMap -->
<resultMap id="BaseResultMap" type="com.example.SomeEntity">
    <!-- 字段映射配置... -->
</resultMap>

以上XML片断描述了一个典型的基于MyBatis技术栈的应用程序里头怎么设置一个带有多个潜在变量参与运算过程内的联合属性进行模式化比较的过程[^4].