Python连接MySQL、MongoDB、Redis、memcache数据库实战指南

本文主要介绍了如何使用Python连接和操作MySQL、MongoDB、Redis以及memcache这四种常见的数据库系统。这些方法对于需要通过Python脚本进行数据库交互的开发者来说具有重要的参考价值。 首先，我们来看看Python操作MySQL的方法。Python提供了一个名为`MySQLdb`的库，用于连接MySQL数据库。在Ubuntu系统中，可以通过`apt-get install python-mysqldb`命令来安装这个库。以下是一个简单的示例： ```python #!/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- #------------------------------------------------------------------------------- # 目的：Python连接MySQL示例 # 作者：zhoujy # 创建日期：2013-06-14 # 更新日期：2013-06-14 #------------------------------------------------------------------------------- import MySQLdb import os # 获取当前目录 cwd = os.path.realpath(os.path.dirname(__file__)) # 读取配置文件，或者指定绝对路径 db_conf = os.path.join(cwd, 'db.conf') # 连接MySQL数据库，参数包括主机名、用户名、密码、数据库名、端口号和字符集 conn = MySQLdb.connect(read_default_file=db_conf, host='localhost', db='test', port=3306, charset='utf8') # 创建游标对象 cursor = conn.cursor() # 定义SQL查询语句 query = 'SELECT id FROM t1' # 执行SQL cursor.execute(query) # 获取一条记录，结果以元组形式返回 result = cursor.fetchone() ``` 接下来是Python连接MongoDB的示例，可以使用`pymongo`库。安装方法是通过`pip install pymongo`。以下是一个基本的连接MongoDB的例子： ```python from pymongo import MongoClient # 连接MongoDB，这里假设MongoDB运行在本地且默认端口27017 client = MongoClient('localhost', 27017) # 访问特定数据库 db = client['test_database'] # 访问集合（相当于表） collection = db['my_collection'] # 插入一条记录 collection.insert_one({'name': 'John', 'age': 30}) # 查询数据 for document in collection.find(): print(document) ``` 对于Python连接Redis，我们可以使用`redis`库，安装命令为`pip install redis`。下面是一个基本的Redis连接示例： ```python import redis # 连接Redis，这里假设Redis运行在本地且默认端口6379 r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) # 设置键值对 r.set('key', 'value') # 获取键值 value = r.get('key') print(value) ``` 最后，Python连接memcache数据库可以使用`pylibmc`库，安装命令为`pip install pylibmc`。以下是一个连接memcache的简单例子： ```python import pylibmc # 创建一个客户端实例 mc = pylibmc.Client(["127.0.0.1"], binary=True, behaviors={"tcp_nodelay": True}) # 设置键值 mc.set("key", "value") # 获取键值 value = mc.get("key") print(value) ``` 这些代码示例展示了Python如何与MySQL、MongoDB、Redis和memcache数据库进行连接和交互，对于开发者来说，可以根据具体需求选择合适的数据库，并利用Python进行高效的数据操作。如果需要进行更复杂的数据操作，例如增删改查，可以进一步学习这些库提供的高级API。