来一个简单的例子,看Python如何操作数据库,相比Java的JDBC来说,确实非常简单,省去了很多复杂的重复工作,只关心数据的获取与操作。
准备工作
需要有相应的环境和模块:
- Ubuntu 14.04 64bit
- Python 2.7.6
- MySQLdb
注意:Ubuntu 自带安装了Python,但是要使用Python连接数据库,还需要安装MySQLdb模块,安装方法也很简单:
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sudo apt-get install MySQLdb
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然后进入Python环境,import这个包,如果没有报错,则安装成功了:
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python
Python 2.7.6 (default, Jun 22 2015, 17:58:13)
[GCC 4.8.2] on linux2
Type "help" , "copyright" , "credits" or "license" for more information.
>>> import MySQLdb
>>>
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Python标准的数据库接口的Python DB-API(包括Python操作MySQL)。大多数Python数据库接口坚持这个标准。不同的数据库也就需要不同额模块,由于我本机装的是MySQL,所以使用了MySQLdb模块,对不同的数据库而言,只需要更改底层实现了接口的模块,代码不需要改,这就是模块的作用。
Python数据库操作
首先我们需要一个测试表
建表语句:
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CREATE DATABASE study;
use study;
DROP TABLE IF EXISTS python_demo;
CREATE TABLE python_demo (
id int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键,自增' ,
user_no int NOT NULL COMMENT '用户编号' ,
user_name VARBINARY(50) NOT NULL COMMENT '用户名' ,
password VARBINARY(50) NOT NULL COMMENT '用户密码' ,
remark VARBINARY(255) NOT NULL COMMENT '用户备注' ,
PRIMARY KEY (id,user_no)
)ENGINE =innodb DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT '用户测试表' ;
INSERT INTO python_demo(user_no, user_name, password , remark) VALUES
(1001, '张三01' , 'admin' , '我是张三' );
INSERT INTO python_demo(user_no, user_name, password , remark) VALUES
(1002, '张三02' , 'admin' , '我是张三' );
INSERT INTO python_demo(user_no, user_name, password , remark) VALUES
(1003, '张三03' , 'admin' , '我是张三' );
INSERT INTO python_demo(user_no, user_name, password , remark) VALUES
(1004, '张三04' , 'admin' , '我是张三' );
INSERT INTO python_demo(user_no, user_name, password , remark) VALUES
(1005, '张三05' , 'admin' , '我是张三' );
INSERT INTO python_demo(user_no, user_name, password , remark) VALUES
(1006, '张三06' , 'admin' , '我是张三' );
INSERT INTO python_demo(user_no, user_name, password , remark) VALUES
(1007, '张三07' , 'admin' , '我是张三' );
INSERT INTO python_demo(user_no, user_name, password , remark) VALUES
(1008, '张三08' , 'admin' , '我是张三' );
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Python代码
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# --coding=utf8--
import ConfigParser
import sys
import MySQLdb
def init_db():
try :
conn = MySQLdb.connect(host = conf.get( 'Database' , 'host' ),
user = conf.get( 'Database' , 'user' ),
passwd = conf.get( 'Database' , 'passwd' ),
db = conf.get( 'Database' , 'db' ),
charset = 'utf8' )
return conn
except :
print "Error:数据库连接错误"
return None
def select_demo(conn, sql):
try :
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(sql)
return cursor.fetchall()
except :
print "Error:数据库连接错误"
return None
def update_demo():
pass
def delete_demo():
pass
def insert_demo():
pass
if __name__ = = '__main__' :
conf = ConfigParser.ConfigParser()
conf.read( 'mysql.conf' )
conn = init_db()
sql = "select * from %s" % conf.get( 'Database' , 'table' )
data = select_demo(conn, sql)
pass
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fetchall()字段特殊字符过滤处理
最近在做数据仓库的迁移工作,之前数据仓库的数据都是用的shell脚本来抽取,后来换了python脚本.
但是在把数据抽取存放到hadoop时,出现了一个问题:
由于数据库字段很多,提前也不知道数据库字段会存储什么内容,hive建表是以\t\n做分隔,这就导致了一个问题,如果mysql字段内容里面本身含有\t\n,那么就会出现字段错位情况,并且很头疼的是mysql有100多个字段,也不知道哪个字段会出现这个问题.
shell脚本里的做法是在需要抽取的字段上用mysql的replace函数对字段进行替换,例如,假设mysql里的字段是column1 varchar(2000),那么很可能就会出现有特殊字符的情况,在查询的sql语句里加上
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select replace ( replace ( replace (column1, '\r' , '' ), '\n' , '' ), '\t' , '' )
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之前一直是这么干的,但是这样写sql特别长,特别是有100多个字段,也不知道哪个有特殊字符,只要都加上.
所以在python中对字段不加处理,最终导致hive表字段对应出现偏差,所以在python里从mysql查询到的字段在写到文件之前需要对每个字段进行过滤处理
看个例子,我就以mysql测试为例,首先建一张测试表
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CREATE TABLE `filter_fields` (
`field1` varchar (50) DEFAULT NULL ,
`field2` varchar (50) DEFAULT NULL ,
`field3` varchar (50) DEFAULT NULL ,
`field4` varchar (50) DEFAULT NULL ,
`field5` varchar (50) DEFAULT NULL ,
`field6` varchar (50) DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
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有六个字段,都是varchar类型,插入新数据可以在里面插入特殊字符.简单插入条数据测试看看:
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insert into filter_fields(field1,field2,field3,field4,field5,field6) VALUES
( 'test01' , 'test02' , 'test03' , 'test04' , 'test05' , 'test06' );
insert into filter_fields(field1,field2,field3,field4,field5,field6) VALUES
( 'test11\ntest11' , 'test12\n\n' , 'test13' , 'test14' , 'test15' , 'test16' );
insert into filter_fields(field1,field2,field3,field4,field5,field6) VALUES
( 'test21\ttest21' , 'test22\ttest22\ttest22' , 'test23\t\t\t' , 'test4' , 'test5' , 'test6' );
insert into filter_fields(field1,field2,field3,field4,field5,field6) VALUES
( 'test21\rest21' , 'test22\r\rest22\r\rest22' , 'test23\r\r\r' , 'test4' , 'test5' , 'test6' );
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其中数据里插入的特殊字符,可能连在一起,也有不连在一起的.
python测试代码:
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# coding=utf-8
import MySQLdb
import sys
db_host = '127.0.0.1' # 数据库地址
db_port = 3306 # 数据库端口
db_user = 'root' # mysql用户名
db_pwd = 'yourpassword' # mysql用户密码,换成你的密码
db_name = 'test' # 数据库名
db_table = 'filter_fields' # 数据库表
# 过滤sql字段结果中的\t\n
def extract_data(table_name):
try :
conn = MySQLdb.connect(host = db_host, port = db_port, user = db_user,
passwd = db_pwd, db = db_name, charset = "utf8" )
cursor = conn.cursor()
except MySQLdb.Error, e:
print '数据库连接异常'
sys.exit( 1 )
try :
sql = 'select * from %s;' % (table_name)
cursor.execute(sql)
rows = cursor.fetchall()
print '====字段未过滤查询结果===='
for row in rows:
print row
print '====字段过滤之后结果===='
rows_list = []
for row in rows:
row_list = []
for column in row:
row_list.append(column.replace( '\t' , ' ').replace(' \n ', ' ').replace(' \r ', ' '))
rows_list.append(row_list)
print rows_list[ - 1 ] # [-1]表示列表最后一个元素
return rows_list
except MySQLdb.Error, e:
print '执行sql语句失败'
cursor.close()
conn.close()
sys.exit( 1 )
if __name__ = = '__main__' :
print 'begin:'
rows = extract_data(db_table)
pass
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看看输出结果:
字段未过滤查询结果
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(u'test01', u'test02', u'test03', u'test04', u'test05', u'test06')
(u'test11\ntest11', u'test12\n\n', u'test13', u'test14', u'test15', u'test16')
(u'test21\ttest21', u'test22\ttest22\ttest22', u'test23\t\t\t', u'test4', u'test5', u'test6')
(u'test21\rest21', u'test22\r\rest22\r\rest22', u'test23\r\r\r', u'test4', u'test5', u'test6')
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字段过滤之后结果
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[u'test01', u'test02', u'test03', u'test04', u'test05', u'test06']
[u'test11test11', u'test12', u'test13', u'test14', u'test15', u'test16']
[u'test21test21', u'test22test22test22', u'test23', u'test4', u'test5', u'test6']
[u'test21est21', u'test22est22est22', u'test23', u'test4', u'test5', u'test6']
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可以看到,制表符,换行符,回车都被过滤了.
建议:最后说点题外话,不要小视\r,回车符.很多人以为回车符就是换行符,其实不是的,\r表示回车符,\n表示新行.之前代码里其实是过滤掉了\t\n的,但是抽取的数据还是不对,后来看了源码之后才发现,原来是没有过滤\r,就这个不同导致了很多数据抽取不对.