1.方法一:使用pymysql庫的方法
當在Python中使用MySQL進行模糊查詢時,我們通常會使用pymysql
或mysql-connector-python
這樣的庫來連線MySQL資料庫並執行查詢。以下是一個使用pymysql
進行模糊查詢的詳細示例,包括安裝庫、連線資料庫、執行查詢以及處理結果。
1.1 安裝pymysql庫
首先,確保我們已經安裝了pymysql
庫。如果沒有,可以透過pip來安裝:
bash複製程式碼
pip install pymysql
1.2 編寫Python程式碼進行模糊查詢
import pymysql
# 資料庫連線配置
config = {
'host': 'localhost',
'user': 'your_username',
'password': 'your_password',
'database': 'your_database',
'charset': 'utf8mb4',
'cursorclass': pymysql.cursors.DictCursor
}
# 連線資料庫
connection = pymysql.connect(**config)
try:
with connection.cursor() as cursor:
# 編寫SQL查詢語句,使用LIKE進行模糊查詢
# 假設我們有一個名為"articles"的表,其中有一個"content"欄位,我們想要查詢包含"Python"關鍵字的文章
sql = "SELECT * FROM articles WHERE content LIKE %s"
# LIKE查詢中,%是萬用字元,代表任意數量的字元(包括零個字元)
# 我們需要為%s提供一個包含%的字串來構建LIKE查詢
search_term = '%Python%'
cursor.execute(sql, (search_term,))
# 獲取所有查詢結果
results = cursor.fetchall()
# 處理查詢結果
for row in results:
# row是一個字典,其中包含了查詢結果的每一列及其對應的值
print(f"ID: {row['id']}, Title: {row['title']}, Content: {row['content'][:50]}...") # 只列印內容的前50個字元作為示例
finally:
# 關閉資料庫連線
connection.close()
1.3 注意事項
(1)請將your_username
、your_password
、your_database
替換為我們的MySQL資料庫的實際使用者名稱、密碼和資料庫名。
(2)在上面的示例中,我們使用了%
作為萬用字元來構建LIKE查詢。%Python%
將匹配任何包含"Python"的字串,不論其前後是否有其他字元。如果我們只想匹配以"Python"開頭的字串,可以使用Python%
;只想匹配以"Python"結尾的字串,可以使用%Python
。
(3)在執行查詢時,我們使用了一個元組(search_term,)
來傳遞引數給cursor.execute()
方法。注意這個元組只有一個元素,但也需要逗號來標識它是一個元組,而不是一個括號內的普通表示式。
(4)fetchall()
方法用於獲取查詢結果的所有行。如果我們只需要獲取部分結果,可以使用fetchone()
或fetchmany(size)
方法。
(5)在處理完資料庫操作後,確保關閉資料庫連線以釋放資源。在這個示例中,我們使用了一個try...finally
塊來確保即使在發生異常時也能關閉連線。
2.方法二:使用mysql-connector-python
庫的方法
除了使用pymysql
庫進行MySQL的模糊查詢之外,還可以使用mysql-connector-python
庫,這是MySQL官方提供的Python聯結器。以下是使用mysql-connector-python
進行模糊查詢的示例程式碼:
2.1 安裝mysql-connector-python庫
如果還沒有安裝mysql-connector-python
,可以透過pip來安裝:
bash複製程式碼
pip install mysql-connector-python
2.2 編寫Python程式碼進行模糊查詢
import mysql.connector
# 資料庫連線配置
config = {
'host': 'localhost',
'user': 'your_username',
'password': 'your_password',
'database': 'your_database'
}
# 連線資料庫
cnx = mysql.connector.connect(**config)
try:
cursor = cnx.cursor(dictionary=True) # 使用字典遊標以便獲取結果作為字典
# 編寫SQL查詢語句,使用LIKE進行模糊查詢
# 假設我們有一個名為"articles"的表,其中有一個"content"欄位,我們想要查詢包含"Python"關鍵字的文章
query = ("SELECT * FROM articles WHERE content LIKE %s")
search_term = '%Python%' # LIKE查詢中,%是萬用字元
# 注意:mysql-connector-python中的引數化查詢需要確保%是查詢字串的一部分
# 因此我們直接構造完整的LIKE表示式字串
cursor.execute(query, (search_term,))
# 獲取所有查詢結果
results = cursor.fetchall()
# 處理查詢結果
for row in results:
print(f"ID: {row['id']}, Title: {row['title']}, Content: {row['content'][:50]}...") # 只列印內容的前50個字元作為示例
finally:
# 關閉遊標和連線
if cursor:
cursor.close()
if cnx.is_connected():
cnx.close()
2.3 注意事項
(1)同樣需要將your_username
、your_password
、your_database
替換為我們的MySQL資料庫的實際使用者名稱、密碼和資料庫名。
(2)在mysql.connector.connect()
中,我們沒有直接指定字符集和遊標型別,因為mysql-connector-python
的預設配置通常已經足夠好。但是,如果需要,我們可以新增這些配置選項。
(3)使用cursor.close()
和cnx.close()
來確保遊標和連線都被正確關閉。
(4)mysql-connector-python
也支援使用上下文管理器(即with
語句)來自動管理遊標和連線的關閉,但這需要建立一個新的遊標類或使用特定的上下文管理器。在上面的示例中,我們手動關閉了它們以展示基本的資源管理。
(5)在處理資料庫查詢時,務必注意SQL隱碼攻擊的風險。透過使用引數化查詢(如上例所示),我們可以確保使用者輸入被正確地轉義,從而防止SQL隱碼攻擊。