数据库管理|数据交互 使用Python连接MySQL数据库的方法与步骤

🔍 Python连接MySQL数据库：从零开始的实战指南

场景引入：
凌晨3点，你盯着电脑屏幕上的Excel表格崩溃——10万行数据卡到闪退，公式计算转圈半小时，这时同事幽幽飘过：“为什么不用数据库？” 💡 别慌！今天手把手教你用Python操作MySQL，告别数据处理的“石器时代”！

🛠️ 准备工作

安装必备工具

确保你的电脑已安装：

• Python 3.6+（推荐3.9+）
• MySQL数据库（本地或远程均可）
• MySQL客户端工具（如MySQL Workbench或DBeaver）

安装Python库

打开终端/CMD，安装这两个神器：

pip install mysql-connector-python  # MySQL官方驱动
pip install pandas  # 可选，方便数据处理

🧩 四步连接MySQL

步骤1：导入库并建立连接

import mysql.connector
# 替换成你的数据库信息
config = {
    "host": "localhost",      # 服务器地址
    "user": "your_username",  # 用户名
    "password": "your_pwd",   # 密码
    "database": "test_db"     # 数据库名
}
try:
    conn = mysql.connector.connect(**config)
    print("✅ 连接成功！")
except Exception as e:
    print(f"❌ 连接失败：{e}")

⚠️ 常见坑点：

• 如果报错Authentication plugin 'caching_sha2_password'，在MySQL执行：

  ALTER USER '用户名'@'localhost' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY '密码';

步骤2：执行SQL查询

# 创建游标
cursor = conn.cursor()
# 示例1：查询数据
cursor.execute("SELECT * FROM employees WHERE salary > 5000")
results = cursor.fetchall()  # 获取全部结果
for row in results:
    print(f"员工：{row[1]}，薪资：{row[3]}元 💰")
# 示例2：插入数据
new_data = ("张三", "开发部", 8000)
cursor.execute("INSERT INTO employees (name, department, salary) VALUES (%s, %s, %s)", new_data)
conn.commit()  # 重要！提交事务
print("📌 数据插入成功")

步骤3：用Pandas优雅处理数据（进阶）

import pandas as pd
# 将查询结果直接转为DataFrame
df = pd.read_sql("SELECT * FROM products WHERE stock < 100", conn)
print(f"库存预警商品：\n{df.head()}")
# 导出到Excel
df.to_excel("low_stock_products.xlsx", index=False)
print("📤 导出完成！")

步骤4：关闭连接（重要！）

cursor.close()
conn.close()
print("🔌 连接已安全关闭")

🚨 忘记关闭的后果：数据库连接泄漏，最终导致服务崩溃！

💼 实战技巧

使用上下文管理器（推荐写法）

with mysql.connector.connect(**config) as conn:
    with conn.cursor() as cursor:
        cursor.execute("UPDATE orders SET status='已完成' WHERE id=101")
        conn.commit()
# 自动关闭连接，无需手动操作

处理特殊字符

# 防止SQL注入的正确方式
search_name = "O'Reilly"
cursor.execute("SELECT * FROM books WHERE author=%s", (search_name,))  # 注意逗号！

批量插入超高效

data_list = [("A", 10), ("B", 20), ("C", 30)]
cursor.executemany("INSERT INTO items (name, value) VALUES (%s, %s)", data_list)
conn.commit()

✅ 核心流程：安装驱动 → 建立连接 → 执行SQL → 关闭连接
✅ 进阶技巧：Pandas整合、事务管理、防注入措施
✅ 避坑指南：记得commit()、用参数化查询、关闭连接

下次面对海量数据时,不妨试试这段代码：

import mysql.connector
conn = mysql.connector.connect(host="localhost", user="root", database="your_data")
print("🎉 欢迎来到数据库的世界！")

（本文方法基于mysql-connector-python 8.1.0版本验证，2025年8月测试通过）