python多線程mysql
你可以訪問Python資料庫介面及API查看詳細的支持資料庫列表。不同的資料庫你需要下載不同的DB API模塊，例如你需要訪問Oracle資料庫和Mysql數據，你需要下載Oracle和MySQL資料庫模塊。
DB-API 是一個規范. 它定義了一系列必須的對象和資料庫存取方式, 以便為各種各樣的底層資料庫系統和多種多樣的資料庫介面程序提供一致的訪問介面 。
Python的DB-API，為大多數的資料庫實現了介面，使用它連接各資料庫後，就可以用相同的方式操作各資料庫。
Python DB-API使用流程：
引入 API 模塊。
獲取與資料庫的連接。
執行SQL語句和存儲過程。
關閉資料庫連接。
什麼是MySQLdb?
MySQLdb 是用於Python鏈接Mysql資料庫的介面，它實現了 Python 資料庫 API 規范 V2.0，基於 MySQL C API 上建立的。
如何安裝MySQLdb?
為了用DB-API編寫MySQL腳本，必須確保已經安裝了MySQL。復制以下代碼，並執行：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import MySQLdb
如果執行後的輸出結果如下所示，意味著你沒有安裝 MySQLdb 模塊：
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 3, in <mole>
import MySQLdb
ImportError: No mole named MySQLdb
安裝MySQLdb，請訪問 http://sourceforge.net/projects/mysql-python ，(Linux平台可以訪問：https://pypi.python.org/pypi/MySQL-python)從這里可選擇適合您的平台的安裝包，分為預編譯的二進制文件和源代碼安裝包。
如果您選擇二進制文件發行版本的話，安裝過程基本安裝提示即可完成。如果從源代碼進行安裝的話，則需要切換到MySQLdb發行版本的頂級目錄，並鍵入下列命令:
$ gunzip MySQL-python-1.2.2.tar.gz
$ tar -xvf MySQL-python-1.2.2.tar
$ cd MySQL-python-1.2.2
$ python setup.py build
$ python setup.py install
注意：請確保您有root許可權來安裝上述模塊。
資料庫連接
連接資料庫前，請先確認以下事項：
您已經創建了資料庫 TESTDB.
在TESTDB資料庫中您已經創建了表 EMPLOYEE
EMPLOYEE表欄位為 FIRST_NAME, LAST_NAME, AGE, SEX 和 INCOME。
連接資料庫TESTDB使用的用戶名為 "testuser" ，密碼為 "test123",你可以可以自己設定或者直接使用root用戶名及其密碼，Mysql資料庫用戶授權請使用Grant命令。
在你的機子上已經安裝了 Python MySQLdb 模塊。
如果您對sql語句不熟悉，可以訪問我們的 SQL基礎教程
實例：
以下實例鏈接Mysql的TESTDB資料庫：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import MySQLdb
# 打開資料庫連接
db = MySQLdb.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
# 使用cursor()方法獲取操作游標
cursor = db.cursor()
# 使用execute方法執行SQL語句
cursor.execute("SELECT VERSION()")
# 使用 fetchone() 方法獲取一條資料庫。
data = cursor.fetchone()
print "Database version : %s " % data
# 關閉資料庫連接
db.close()
執行以上腳本輸出結果如下：
Database version : 5.0.45
創建資料庫表
如果資料庫連接存在我們可以使用execute()方法來為資料庫創建表，如下所示創建表EMPLOYEE：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import MySQLdb
# 打開資料庫連接
db = MySQLdb.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
# 使用cursor()方法獲取操作游標
cursor = db.cursor()
# 如果數據表已經存在使用 execute() 方法刪除表。
cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS EMPLOYEE")
# 創建數據表SQL語句
sql = """CREATE TABLE EMPLOYEE (
FIRST_NAME CHAR(20) NOT NULL,
LAST_NAME CHAR(20),
AGE INT,
SEX CHAR(1),
INCOME FLOAT )"""
cursor.execute(sql)
# 關閉資料庫連接
db.close()
資料庫插入操作
以下實例使用執行 SQL INSERT 語句向表 EMPLOYEE 插入記錄：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import MySQLdb
# 打開資料庫連接
db = MySQLdb.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
# 使用cursor()方法獲取操作游標
cursor = db.cursor()
# SQL 插入語句
sql = """INSERT INTO EMPLOYEE(FIRST_NAME,
LAST_NAME, AGE, SEX, INCOME)
VALUES ('Mac', 'Mohan', 20, 'M', 2000)"""
try:
# 執行sql語句
cursor.execute(sql)
# 提交到資料庫執行
db.commit()
except:
# Rollback in case there is any error
db.rollback()
# 關閉資料庫連接
db.close()
以上例子也可以寫成如下形式：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import MySQLdb
# 打開資料庫連接
db = MySQLdb.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
# 使用cursor()方法獲取操作游標
cursor = db.cursor()
# SQL 插入語句
sql = "INSERT INTO EMPLOYEE(FIRST_NAME, \
LAST_NAME, AGE, SEX, INCOME) \
VALUES ('%s', '%s', '%d', '%c', '%d' )" % \
('Mac', 'Mohan', 20, 'M', 2000)
try:
# 執行sql語句
cursor.execute(sql)
# 提交到資料庫執行
db.commit()
except:
# 發生錯誤時回滾
db.rollback()
# 關閉資料庫連接
db.close()
實例：
以下代碼使用變數向SQL語句中傳遞參數:
..................................
user_id = "test123"
password = "password"
con.execute('insert into Login values("%s", "%s")' % \
(user_id, password))
..................................
資料庫查詢操作
Python查詢Mysql使用 fetchone() 方法獲取單條數據, 使用fetchall() 方法獲取多條數據。
fetchone(): 該方法獲取下一個查詢結果集。結果集是一個對象
fetchall():接收全部的返回結果行.
rowcount: 這是一個只讀屬性，並返回執行execute()方法後影響的行數。
實例：
查詢EMPLOYEE表中salary（工資）欄位大於1000的所有數據：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import MySQLdb
# 打開資料庫連接
db = MySQLdb.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
# 使用cursor()方法獲取操作游標
cursor = db.cursor()
# SQL 查詢語句
sql = "SELECT * FROM EMPLOYEE \
WHERE INCOME > '%d'" % (1000)
try:
# 執行SQL語句
cursor.execute(sql)
# 獲取所有記錄列表
results = cursor.fetchall()
for row in results:
fname = row[0]
lname = row[1]
age = row[2]
sex = row[3]
income = row[4]
# 列印結果
print "fname=%s,lname=%s,age=%d,sex=%s,income=%d" % \
(fname, lname, age, sex, income )
except:
print "Error: unable to fecth data"
# 關閉資料庫連接
db.close()
以上腳本執行結果如下：
fname=Mac, lname=Mohan, age=20, sex=M, income=2000
資料庫更新操作
更新操作用於更新數據表的的數據，以下實例將 TESTDB表中的 SEX 欄位全部修改為 'M'，AGE 欄位遞增1：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import MySQLdb
# 打開資料庫連接
db = MySQLdb.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
# 使用cursor()方法獲取操作游標
cursor = db.cursor()
# SQL 更新語句
sql = "UPDATE EMPLOYEE SET AGE = AGE + 1
WHERE SEX = '%c'" % ('M')
try:
# 執行SQL語句
cursor.execute(sql)
# 提交到資料庫執行
db.commit()
except:
# 發生錯誤時回滾
db.rollback()
# 關閉資料庫連接
db.close()
刪除操作
刪除操作用於刪除數據表中的數據，以下實例演示了刪除數據表 EMPLOYEE 中 AGE 大於 20 的所有數據：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import MySQLdb
# 打開資料庫連接
db = MySQLdb.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
# 使用cursor()方法獲取操作游標
cursor = db.cursor()
# SQL 刪除語句
sql = "DELETE FROM EMPLOYEE WHERE AGE > '%d'" % (20)
try:
# 執行SQL語句
cursor.execute(sql)
# 提交修改
db.commit()
except:
# 發生錯誤時回滾
db.rollback()
# 關閉連接
db.close()
執行事務
事務機制可以確保數據一致性。
事務應該具有4個屬性：原子性、一致性、隔離性、持久性。這四個屬性通常稱為ACID特性。
原子性（atomicity）。一個事務是一個不可分割的工作單位，事務中包括的諸操作要麼都做，要麼都不做。
一致性（consistency）。事務必須是使資料庫從一個一致性狀態變到另一個一致性狀態。一致性與原子性是密切相關的。
隔離性（isolation）。一個事務的執行不能被其他事務干擾。即一個事務內部的操作及使用的數據對並發的其他事務是隔離的，並發執行的各個事務之間不能互相干擾。
持久性（rability）。持續性也稱永久性（permanence），指一個事務一旦提交，它對資料庫中數據的改變就應該是永久性的。接下來的其他操作或故障不應該對其有任何影響。
Python DB API 2.0 的事務提供了兩個方法 commit 或 rollback。
『貳』 python 訪問 Mysql 資料庫，是多線程好還是多進程好
MySQL（發音為"myesscueel"，不是"mysequel"）是一種開放源代碼的關系型資料庫管理系統（RDBMS），MySQL資料庫系統使用最常用的資料庫管理語言--結構化查詢語言（SQL）進行資料庫管理。由於MySQL是開放源代碼的，因此任何人都可以在GeneralPublicLicense的許可下下載並根據個性化的需要對其進行修改。MySQL因為其速度、可靠性和適應性而備受關注。大多數人都認為在不需要事務化處理的情況下，MySQL是管理內容最好的選擇。MySQL關系型資料庫於1998年1月發行第一個版本。它使用系統核心提供的多線程機制提供完全的多線程運行模式，提供了面向C、C++、Eiffel、Java、Perl、PHP、Python以及Tcl等編程語言的編程介面（APIs），支持多種欄位類型並且提供了完整的操作符支持查詢中的SELECT和WHERE操作。MySQL開發組計劃於2001年中期公布MySQL4.0版本。在這個版本中將有以下新的特性被提供：新的表定義文件格式、高性能的數據復制功能、更加強大的全文搜索功能。在此之後，MySQL開發著希望提供安全的數據復制機制、在BeOS操作系統上的MySQL實現以及對延時關鍵字的定期刷新選項。隨著時間的推進，MySQL將對ANSI92/ANSI99標准完全兼容。MsSql---->MicroSoftSqlServer,需要money，而且很多呢。(大型項目用，大型網站用)MySql---->免費的。速度快。可以用於小型項目。mysql資料庫和oracle的區別和選擇：LAMP大會的時候我跟Yahoo的一個技術高管聊的時候，我問他Yahoo在選擇MySQL還是Oracle的時候是怎麼考慮，他的答案令我非常驚訝。他說大部分的時候我們是會用MySQL的，因為它的性能已經達到我們的要求。但是什麼時候我們會選用Oracle呢，就是當我們需要存儲收費用戶的數據的時候。我就問為什麼，難道Oracle比MySQL穩定嗎?他說，這個倒沒有特別考慮。關鍵是如果使用Oracle的話，當出現問題的時候我們可以找到負責人，Oracle會負責事故的處理，但是如果用MySQL的話，我們找誰去?
『叄』 MySQL-python連接MySQL資料庫問題，總是拋異常。
不要剛開始學多線程編程就這樣玩。connection 和 cursor 都不是線程安全的。
如果測試環境用多個線程，每個線程要在線程裡面獲取自己的 connection，然後從這個connection 獲取 cursor.
如果生產環境用多個線程，建議使用線程安全的連接池。
『肆』 python sqlalchemy 多線程怎麼寫
首先說下，由於最新的 0.8 版還是開發版本，因此我使用的是 0.79 版，API 也許會有些不同。
因為我是搭配 MySQL InnoDB 使用，所以使用其他資料庫的也不能完全照搬本文。
接著就從安裝開始介紹吧，以 Debian/Ubuntu 為例（請確保有管理員許可權）：
1.MySQL
復制代碼代碼如下:
apt-get install mysql-server
apt-get install mysql-client
apt-get install libmysqlclient15-dev
2.python-mysqldb
復制代碼代碼如下:
apt-get install python-mysqldb
3.easy_install
python ez_setup.py
4.MySQL-Python
復制代碼代碼如下:
easy_install MySQL-Python
5.SQLAlchemy
復制代碼代碼如下:
easy_install SQLAlchemy
如果是用其他操作系統，遇到問題就 Google 一下吧。我是在 Mac OS X 上開發的，途中也遇到些問題，不過當時沒記下來……
值得一提的是我用了 MySQL-Python 來連 MySQL，因為不支持非同步調用，所以和 Tornado 不是很搭。不過性能其實很好，因此以後再去研究下其他方案吧……
裝好後就可以開始使用了：
復制代碼代碼如下:
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
DB_CONNECT_STRING = 'mysql+mysqldb://root:123@localhost/ooxx?charset=utf8'
engine = create_engine(DB_CONNECT_STRING, echo=True)
DB_Session = sessionmaker(bind=engine)
session = DB_Session()
這里的 DB_CONNECT_STRING 就是連接資料庫的路徑。「mysql+mysqldb」指定了使用 MySQL-Python 來連接，「root」和「123」分別是用戶名和密碼，「localhost」是資料庫的域名，「ooxx」是使用的資料庫名（可省略），「charset」指定了連接時使用的字元集（可省略）。
create_engine() 會返回一個資料庫引擎，echo 參數為 True 時，會顯示每條執行的 SQL 語句，生產環境下可關閉。
sessionmaker() 會生成一個資料庫會話類。這個類的實例可以當成一個資料庫連接，它同時還記錄了一些查詢的數據，並決定什麼時候執行 SQL 語句。由於 SQLAlchemy 自己維護了一個資料庫連接池（默認 5 個連接），因此初始化一個會話的開銷並不大。對 Tornado 而言，可以在 BaseHandler 的 initialize() 里初始化：
復制代碼代碼如下:
class BaseHandler(tornado.web.RequestHandler):
def initialize(self):
self.session = models.DB_Session()
def on_finish(self):
self.session.close()
對其他 Web 伺服器來說，可以使用 sqlalchemy.orm.scoped_session，它能保證每個線程獲得的 session 對象都是唯一的。不過 Tornado 本身就是單線程的，如果使用了非同步方式，就可能會出現問題，因此我並沒使用它。
拿到 session 後，就可以執行 SQL 了：
復制代碼代碼如下:
session.execute('create database abc')
print session.execute('show databases').fetchall()
session.execute('use abc')
# 建 user 表的過程略
print session.execute('select * from user where id = 1').first()
print session.execute('select * from user where id = :id', {'id': 1}).first()
不過這和直接使用 MySQL-Python 沒啥區別，所以就不介紹了；我還是喜歡 ORM 的方式，這也是我採用 SQLAlchemy 的唯一原因。
於是來定義一個表：
復制代碼代碼如下:
from sqlalchemy import Column
from sqlalchemy.types import CHAR, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
BaseModel = declarative_base()
def init_db():
BaseModel.metadata.create_all(engine)
def drop_db():
BaseModel.metadata.drop_all(engine)
class User(BaseModel):
__tablename__ = 'user'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(CHAR(30)) # or Column(String(30))
init_db()
declarative_base() 創建了一個 BaseModel 類，這個類的子類可以自動與一個表關聯。
以 User 類為例，它的 __tablename__ 屬性就是資料庫中該表的名稱，它有 id 和 name 這兩個欄位，分別為整型和 30 個定長字元。Column 還有一些其他的參數，我就不解釋了。
最後，BaseModel.metadata.create_all(engine) 會找到 BaseModel 的所有子類，並在資料庫中建立這些表；drop_all() 則是刪除這些表。
接著就開始使用這個表吧：
復制代碼代碼如下:
from sqlalchemy import func, or_, not_
user = User(name='a')
session.add(user)
user = User(name='b')
session.add(user)
user = User(name='a')
session.add(user)
user = User()
session.add(user)
session.commit()
query = session.query(User)
print query # 顯示SQL 語句
print query.statement # 同上
for user in query: # 遍歷時查詢
print user.name
print query.all() # 返回的是一個類似列表的對象
print query.first().name # 記錄不存在時，first() 會返回 None
# print query.one().name # 不存在，或有多行記錄時會拋出異常
print query.filter(User.id == 2).first().name
print query.get(2).name # 以主鍵獲取，等效於上句
print query.filter('id = 2').first().name # 支持字元串
query2 = session.query(User.name)
print query2.all() # 每行是個元組
print query2.limit(1).all() # 最多返回 1 條記錄
print query2.offset(1).all() # 從第 2 條記錄開始返回
print query2.order_by(User.name).all()
print query2.order_by('name').all()
print query2.order_by(User.name.desc()).all()
print query2.order_by('name desc').all()
print session.query(User.id).order_by(User.name.desc(), User.id).all()
print query2.filter(User.id == 1).scalar() # 如果有記錄，返回第一條記錄的第一個元素
print session.query('id').select_from(User).filter('id = 1').scalar()
print query2.filter(User.id > 1, User.name != 'a').scalar() # and
query3 = query2.filter(User.id > 1) # 多次拼接的 filter 也是 and
query3 = query3.filter(User.name != 'a')
print query3.scalar()
print query2.filter(or_(User.id == 1, User.id == 2)).all() # or
print query2.filter(User.id.in_((1, 2))).all() # in
query4 = session.query(User.id)
print query4.filter(User.name == None).scalar()
print query4.filter('name is null').scalar()
print query4.filter(not_(User.name == None)).all() # not
print query4.filter(User.name != None).all()
print query4.count()
print session.query(func.count('*')).select_from(User).scalar()
print session.query(func.count('1')).select_from(User).scalar()
print session.query(func.count(User.id)).scalar()
print session.query(func.count('*')).filter(User.id > 0).scalar() # filter() 中包含 User，因此不需要指定表
print session.query(func.count('*')).filter(User.name == 'a').limit(1).scalar() == 1 # 可以用 limit() 限制 count() 的返回數
print session.query(func.sum(User.id)).scalar()
print session.query(func.now()).scalar() # func 後可以跟任意函數名，只要該資料庫支持
print session.query(func.current_timestamp()).scalar()
print session.query(func.md5(User.name)).filter(User.id == 1).scalar()
query.filter(User.id == 1).update({User.name: 'c'})
user = query.get(1)
print user.name
user.name = 'd'
session.flush() # 寫資料庫，但並不提交
print query.get(1).name
session.delete(user)
session.flush()
print query.get(1)
session.rollback()
print query.get(1).name
query.filter(User.id == 1).delete()
session.commit()
print query.get(1)
增刪改查都涉及到了，自己看看輸出的 SQL 語句就知道了，於是基礎知識就介紹到此了。
下面開始介紹一些進階的知識。
如何批量插入大批數據？
可以使用非 ORM 的方式：
復制代碼代碼如下:
session.execute(
User.__table__.insert(),
[{'name': `randint(1, 100)`,'age': randint(1, 100)} for i in xrange(10000)]
)
session.commit()
上面我批量插入了 10000 條記錄，半秒內就執行完了；而 ORM 方式會花掉很長時間。
如何讓執行的 SQL 語句增加前綴？
使用 query 對象的 prefix_with() 方法：
復制代碼代碼如下:
session.query(User.name).prefix_with('HIGH_PRIORITY').all()
session.execute(User.__table__.insert().prefix_with('IGNORE'), {'id': 1, 'name': '1'})
如何替換一個已有主鍵的記錄？
使用 session.merge() 方法替代 session.add()，其實就是 SELECT + UPDATE：
復制代碼代碼如下:
user = User(id=1, name='ooxx')
session.merge(user)
session.commit()
或者使用 MySQL 的 INSERT … ON DUPLICATE KEY UPDATE，需要用到 @compiles 裝飾器，有點難懂，自己搜索看吧：《SQLAlchemy ON DUPLICATE KEY UPDATE》 和 sqlalchemy_mysql_ext。
如何使用無符號整數？
可以使用 MySQL 的方言：
復制代碼代碼如下:
from sqlalchemy.dialects.mysql import INTEGER
id = Column(INTEGER(unsigned=True), primary_key=True)
模型的屬性名需要和表的欄位名不一樣怎麼辦？
開發時遇到過一個奇怪的需求，有個其他系統的表裡包含了一個「from」欄位，這在 Python 里是關鍵字，於是只能這樣處理了：
復制代碼代碼如下:
from_ = Column('from', CHAR(10))
如何獲取欄位的長度？
Column 會生成一個很復雜的對象，想獲取長度比較麻煩，這里以 User.name 為例：
復制代碼代碼如下:
User.name.property.columns[0].type.length
如何指定使用 InnoDB，以及使用 UTF-8 編碼？
最簡單的方式就是修改資料庫的默認配置。如果非要在代碼里指定的話，可以這樣：
復制代碼代碼如下:
class User(BaseModel):
__table_args__ = {
'mysql_engine': 'InnoDB',
'mysql_charset': 'utf8'
}
MySQL 5.5 開始支持存儲 4 位元組的 UTF-8 編碼的字元了，iOS 里自帶的 emoji（如 �� 字元）就屬於這種。
如果是對表來設置的話，可以把上面代碼中的 utf8 改成 utf8mb4，DB_CONNECT_STRING 里的 charset 也這樣更改。
如果對庫或欄位來設置，則還是自己寫 SQL 語句比較方便，具體細節可參考《How to support full Unicode in MySQL databases》。
不建議全用 utf8mb4 代替 utf8，因為前者更慢，索引會佔用更多空間。
如何設置外鍵約束？
復制代碼代碼如下:
from random import randint
from sqlalchemy import ForeignKey
class User(BaseModel):
__tablename__ = 'user'
id = Column(Integer, primary_key=True)
age = Column(Integer)
class Friendship(BaseModel):
__tablename__ = 'friendship'
id = Column(Integer, primary_key=True)
user_id1 = Column(Integer, ForeignKey('user.id'))
user_id2 = Column(Integer, ForeignKey('user.id'))
for i in xrange(100):
session.add(User(age=randint(1, 100)))
session.flush() # 或 session.commit()，執行完後，user 對象的 id 屬性才可以訪問（因為 id 是自增的）
for i in xrange(100):
session.add(Friendship(user_id1=randint(1, 100), user_id2=randint(1, 100)))
session.commit()
session.query(User).filter(User.age < 50).delete()
執行這段代碼時，你應該會遇到一個錯誤：
復制代碼代碼如下:
sqlalchemy.exc.IntegrityError: (IntegrityError) (1451, 'Cannot delete or update a parent row: a foreign key constraint fails (`ooxx`.`friendship`, CONSTRAINT `friendship_ibfk_1` FOREIGN KEY (`user_id1`) REFERENCES `user` (`id`))') 'DELETE FROM user WHERE user.age < %s' (50,)
原因是刪除 user 表的數據，可能會導致 friendship 的外鍵不指向一個真實存在的記錄。在默認情況下，MySQL 會拒絕這種操作，也就是 RESTRICT。InnoDB 還允許指定 ON DELETE 為 CASCADE 和 SET NULL，前者會刪除 friendship 中無效的記錄，後者會將這些記錄的外鍵設為 NULL。
除了刪除，還有可能更改主鍵，這也會導致 friendship 的外鍵失效。於是相應的就有 ON UPDATE 了。其中 CASCADE 變成了更新相應的外鍵，而不是刪除。
而在 SQLAlchemy 中是這樣處理的：
復制代碼代碼如下:
class Friendship(BaseModel):
__tablename__ = 'friendship'
id = Column(Integer, primary_key=True)
user_id1 = Column(Integer, ForeignKey('user.id', ondelete='CASCADE', onupdate='CASCADE'))
user_id2 = Column(Integer, ForeignKey('user.id', ondelete='CASCADE', onupdate='CASCADE'))
如何連接表？
復制代碼代碼如下:
from sqlalchemy import distinct
from sqlalchemy.orm import aliased
Friend = aliased(User, name='Friend')
print session.query(User.id).join(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).all() # 所有有朋友的用戶
print session.query(distinct(User.id)).join(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).all() # 所有有朋友的用戶（去掉重復的）
print session.query(User.id).join(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).distinct().all() # 同上
print session.query(Friendship.user_id2).join(User, User.id == Friendship.user_id1).order_by(Friendship.user_id2).distinct().all() # 所有被別人當成朋友的用戶
print session.query(Friendship.user_id2).select_from(User).join(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).order_by(Friendship.user_id2).distinct().all() # 同上，join 的方向相反，但因為不是 STRAIGHT_JOIN，所以 MySQL 可以自己選擇順序
print session.query(User.id, Friendship.user_id2).join(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).all() # 用戶及其朋友
print session.query(User.id, Friendship.user_id2).join(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).filter(User.id < 10).all() # id 小於 10 的用戶及其朋友
print session.query(User.id, Friend.id).join(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).join(Friend, Friend.id == Friendship.user_id2).all() # 兩次 join，由於使用到相同的表，因此需要別名
print session.query(User.id, Friendship.user_id2).outerjoin(Friendship, User.id
『伍』 python3.4怎麼連接mysql pymysql連接mysql資料庫
1.pymysql安裝
pymysql就是作為python3環境下mysqldb的替代物,進入命令行,使用pip安裝pymysql
1
pip install pymysql3
2.pymysql使用
如果想使用mysqldb的方式，那麼直接在py文件的開頭加入如下兩行代碼即可。
1
2
3
4
#引入pymysql
import pymysql
#當成是mysqldb一樣使用，當然也可以不寫這句，那就按照pymysql的方式
pymysql.install_as_MySQLdb()