把下面的pyspark代码改成pymysql

把下面的 PySpark 代码改成 PyMySQL 的代码需要了解两个不同的技术栈：PySpark 和 PyMySQL。前者是一个基于 Python 的分布式计算框架，而后者则是一个 Python 的 MySQL 接口库。

在 PySpark 中，我们可以通过一个 SparkSession 对象来连接到数据库。在 PyMySQL 中则需要使用 pymysql.connect() 方法来连接到数据库。

下面是一个将 PySpark 代码改写成 PyMySQL 代码的例子：

# PySpark 代码
from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder \
    .appName("MySQL Data Read") \
    .config("spark.jars", "/path/to/mysql-connector-java.jar") \
    .getOrCreate()

df = spark.read.format("jdbc") \
    .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/mydb") \
    .option("dbtable", "mytable") \
    .option("user", "myuser") \
    .option("password", "mypassword") \
    .load()

# PyMySQL 代码
import pymysql

conn = pymysql.connect(
    host='localhost',
    user='myuser',
    password='mypassword',
    database='mydb'
)

cursor = conn.cursor()

query = "SELECT * FROM mytable"

cursor.execute(query)

result = cursor.fetchall()

for row in result:
    print(row)

cursor.close()

conn.close()

这里我们使用 PyMySQL 的 connect() 方法连接到数据库，并使用 cursor() 方法创建一个游标对象来执行 SQL 查询。然后我们可以通过 fetchall() 方法获取查询结果，并循环遍历输出每一行的数据。

需要注意的是，PySpark 和 PyMySQL 的语法和使用方式有很大的不同，需要根据具体的业务场景来选择使用哪种方法。