python 操作mysql數據中fetchone()和fetchall()方式

fetchone()

返回單個的元組，也就是一條記錄(row)，如果沒有結果 則返回 None

fetchall()

返回多個元組，即返回多個記錄(rows),如果沒有結果 則返回 ()

需要註明：在MySQL中是NULL，而在Python中則是None

補充知識：python之cur.fetchall與cur.fetchone提取數據並統計處理

數據庫中有一字段type_code，有中文類型和中文類型編碼，現在對type_code字段的數據進行統計處理，編碼對應的字典如下：

 {'ys4ng35toofdviy9ce0pn1uxw2x7trjb':'娛樂', 'vekgqjtw3ax20udsniycjv1hdsa7t4oz':'經濟', 'vjzy0fobzgxkcnlbrsduhp47f8pxcoaj':'軍事', 'uamwbfqlxo7bu0warx6vkhefigkhtoz3':'政治', 'lyr1hbrnmg9qzvwuzlk5fas7v628jiqx':'文化', }

其中數據庫的32位隨機編碼生成程序如下：

string.ascii_letters 對應字母(包括大小寫)， string.digits(對應數字) ，string.punctuation（對應特殊字符）

 import string import random def get_code(): return ''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits + string.punctuation, 32)) print(get_code()) def get_code1(): return ''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, 32)) testresult= get_code1() print(testresult.lower()) print(type(testresult))

結果：

 )@+t37/b|UQ[K;!spj%r9"PokwTe= igwle98kgqtcprke7byvq12xnhucmz4v

cur.fetchall：

 import pymysql import pandas as pd cOnn= pymysql.Connect(host="127.0.0.1",port=3306,user="root",password="123456",charset="utf8",db="sql_prac") cur = conn.cursor() print("連接成功") sql = "SELECT type_code,count(1) as num FROM test GROUP BY type_code ORDER BY num desc" cur.execute(sql) res = cur.fetchall() print(res)

(('ys4ng35toofdviy9ce0pn1uxw2x7trjb', 8), ('vekgqjtw3ax20udsniycjv1hdsa7t4oz', 5), ('vjzy0fobzgxkcnlbrsduhp47f8pxcoaj', 3), ('uamwbfqlxo7bu0warx6vkhefigkhtoz3', 3), ('娛樂', 2), ('lyr1hbrnmg9qzvwuzlk5fas7v628jiqx', 1), ('政治', 1), ('經濟', 1), ('軍事', 1), ('文化', 1))

res = pd.DataFrame(list(res), columns=['name','value'])
print(res)

 dicts = {'ys4ng35toofdviy9ce0pn1uxw2x7trjb':'娛樂', 'vekgqjtw3ax20udsniycjv1hdsa7t4oz':'經濟', 'vjzy0fobzgxkcnlbrsduhp47f8pxcoaj':'軍事', 'uamwbfqlxo7bu0warx6vkhefigkhtoz3':'政治', 'lyr1hbrnmg9qzvwuzlk5fas7v628jiqx':'文化', } res['name'] = res['name'].map(lambda x:dicts[x] if x in dicts else x) print(res)

 name value 0 娛樂 8 1 經濟 5 2 軍事 3 3 政治 3 4 娛樂 2 5 文化 1 6 政治 1 7 經濟 1 8 軍事 1 9 文化 1

 #分組統計 result = res.groupby(['name']).sum().reset_index() print(result)

 name value 0 軍事 4 1 娛樂 10 2 政治 4 3 文化 2 4 經濟 6

#排序
result = result.sort_values(['value'], ascending=False)

 name value 1 娛樂 10 4 經濟 6 0 軍事 4 2 政治 4 3 文化 2

 #輸出為list，前端需要的數據格式 data_dict = result.to_dict(orient='records') print(data_dict)

[{'name': '娛樂', 'value': 10}, {'name': '經濟', 'value': 6}, {'name': '軍事', 'value': 4}, {'name': '政治', 'value': 4}, {'name': '文化', 'value': 2}]

cur.fetchone

先測試SQL：

代碼：

 import pymysql import pandas as pd cOnn= pymysql.Connect(host="127.0.0.1",port=3306,user="root",password="123456",charset="utf8",db="sql_prac") cur = conn.cursor() print("連接成功") sql = "select count(case when type_code in ('ys4ng35toofdviy9ce0pn1uxw2x7trjb','娛樂') then 1 end) 娛樂," "count(case when type_code in ('vekgqjtw3ax20udsniycjv1hdsa7t4oz','經濟') then 1 end) 經濟," "count(case when type_code in ('vjzy0fobzgxkcnlbrsduhp47f8pxcoaj','軍事') then 1 end) 軍事," "count(case when type_code in ('uamwbfqlxo7bu0warx6vkhefigkhtoz3' ,'政治') then 1 end) 政治," "count(case when type_code in ('lyr1hbrnmg9qzvwuzlk5fas7v628jiqx','文化') then 1 end) 文化 from test" cur.execute(sql) res = cur.fetchone() print(res)

返回結果為元組：

(10, 6, 4, 4, 2)

 data = [ {"name": "娛樂", "value": res[0]}, {"name": "經濟", "value": res[1]}, {"name": "軍事", "value": res[2]}, {"name": "政治", "value": res[3]}, {"name": "文化", "value": res[4]} ] result = sorted(data, key=lambda x: x['value'], reverse=True) print(result)

結果和 cur.fetchall返回的結果經過處理後，結果是一樣的：

[{'name': '娛樂', 'value': 10}, {'name': '經濟', 'value': 6}, {'name': '軍事', 'value': 4}, {'name': '政治', 'value': 4}, {'name': '文化', 'value': 2}]