将python连接pymysql的框架打印出来

以下是使用Python连接MySQL数据库的基本框架，使用的是pymysql模块：

import pymysql

# 打开数据库连接
db = pymysql.connect(host="localhost", user="username", password="password", database="dbname")

# 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor
cursor = db.cursor()

# 使用 execute() 方法执行 SQL 查询
cursor.execute("SELECT VERSION()")

# 使用 fetchone() 方法获取单条数据.
data = cursor.fetchone()

print("Database version : %s " % data)

# 关闭数据库连接
db.close()

其中，你需要将 `host`、`user`、`password`、`database` 替换为你自己的MySQL数据库的相关信息。执行 `cursor.execute()` 方法可以执行SQL查询语句，可以执行任何SQL语句，例如增删改查等。使用 `fetchone()` 方法可以获取一条查询结果。最后别忘了关闭数据库连接。

相关问题

如何用pymysql连接前后端

要用pymysql连接前后端，你需要在后端中安装pymysql，并在前端中使用AJAX技术发送请求到后端。以下是一个简单的示例：

1. 安装pymysql

在你的后端代码中，可以使用以下命令来安装pymysql：

pip install pymysql

2. 后端连接数据库

在你的后端代码中，你需要使用pymysql来连接数据库。以下是一个简单的示例：

import pymysql

# 连接数据库
conn = pymysql.connect(
    host='localhost',
    port=3306,
    user='root',
    password='root',
    db='test',
    charset='utf8mb4'
)

# 获取游标
cursor = conn.cursor()

# 执行查询
cursor.execute('SELECT * FROM users')

# 获取查询结果
result = cursor.fetchall()

# 关闭游标和连接
cursor.close()
conn.close()

3. 前端发送请求

在你的前端代码中，你可以使用AJAX技术来发送请求到后端。以下是一个简单的示例：

$.ajax({
    url: '/api/users',
    type: 'GET',
    success: function(data) {
        console.log(data);
    },
    error: function(xhr, status, error) {
        console.log(xhr.responseText);
    }
});

在这个示例中，我们向后端发送了一个GET请求，URL为`/api/users`。当请求成功时，我们将返回的数据打印出来。如果请求失败，则打印错误信息。

4. 后端返回结果

在你的后端代码中，你需要根据前端发送的请求来处理并返回结果。以下是一个简单的示例：

from flask import Flask, jsonify
import pymysql

app = Flask(__name__)

@app.route('/api/users', methods=['GET'])
def get_users():
    # 连接数据库
    conn = pymysql.connect(
        host='localhost',
        port=3306,
        user='root',
        password='root',
        db='test',
        charset='utf8mb4'
    )

    # 获取游标
    cursor = conn.cursor()

    # 执行查询
    cursor.execute('SELECT * FROM users')

    # 获取查询结果
    result = cursor.fetchall()

    # 关闭游标和连接
    cursor.close()
    conn.close()

    # 返回结果
    return jsonify(result)

if __name__ == '__main__':
    app.run()

在这个示例中，我们使用Flask框架来创建一个API接口，当接收到`/api/users`的GET请求时，我们连接数据库并查询所有用户的信息。然后将查询结果以JSON格式返回给前端。

Python连接数据库Mysql实体类怎么操作的

### 使用 Python ORM 框架 (SQLAlchemy) 与 MySQL 数据库进行交互

当项目规模逐渐增大时，采用对象关系映射(ORM)框架可以实现业务逻辑层与数据库底层之间的松耦合[^1]。下面将展示如何利用 SQLAlchemy 创建实体类并执行基本 CRUD 操作。

#### 安装依赖包
首先确保安装了必要的 Python 库：

pip install sqlalchemy pymysql

#### 配置数据库连接
定义用于建立到 MySQL 数据库连接的 URI 字符串，并初始化 `Engine` 对象:

from sqlalchemy import create_engine

DATABASE_URI = 'mysql+pymysql://username:password@ip/database'
engine = create_engine(DATABASE_URI, echo=True)

此处参数 `echo=True` 表示启用调试模式，在控制台打印 SQL 日志信息以便于开发阶段排查问题[^2]。

#### 建立模型类
基于 Declarative Base 构建表示表结构的数据模型类。这里以名为 "User" 的用户信息表为例：

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String

Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(50))
    fullname = Column(String(50))
    nickname = Column(String(50))

    def __repr__(self):
        return f"<User(name='{self.name}', fullname='{self.fullname}', nickname='{self.nickname}')>"

上述代码片段中声明了一个继承自 `Base` 类的新类 `User`, 并指定了对应的列名及其数据类型[^3]。

#### 执行增删改查操作
借助 Session 来管理事务以及持久化对象状态变化：

from sqlalchemy.orm import sessionmaker

Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

##### 插入记录
向 users 表插入一条新纪录：

new_user = User(name="John", fullname="John Doe", nickname="JD")
session.add(new_user)
session.commit()

##### 查询记录
检索所有 user 记录或按条件查找特定条目：

all_users = session.query(User).all()
specific_user = session.query(User).filter_by(name='John').first()
print(all_users)
print(specific_user)

##### 更新记录
修改已存在用户的属性值后再提交更改：

target_user = session.query(User).get(1)  # 获取 ID 为 1 的用户
if target_user is not None:
    target_user.nickname = "Johnny"
    session.dirty  # 显示标记被改动的对象
    session.commit()

##### 删除记录
移除不再需要的用户实例：

obsolete_user = session.query(User).filter_by(nickname='old_nick').one_or_none()
if obsolete_user is not None:
    session.delete(obsolete_user)
    session.commit()

以上就是使用 SQLAlchemy 进行简单 CURD 操作的方法概述。对于更复杂的查询需求，则可以通过组合多种过滤器、联接子句等方式构建灵活高效的查询语句。