在 Python 中，mysql-connector-python 是 MySQL 官方提供的驱动程序，能够帮助我们在 Python 代码中与 MySQL 数据库交互。
本教程将 从安装、基本操作，到事务管理、高级应用 一步步带你掌握 mysql-connector-python，并且每个部分都有详细解说。

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1. 安装 mysql-connector-python

在使用 mysql-connector-python 之前，我们需要先安装它：

pip install mysql-connector-python

如果你使用 conda：

conda install -c conda-forge mysql-connector-python

✅ 解说：

• pip install 是 Python 的包管理器，用于安装 MySQL 连接器。
• conda install 适用于 Anaconda 发行版。

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2. 连接 MySQL 数据库

2.1 基本连接

import mysql.connector

conn = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="root",
    password="123456",
    database="test_db"
)

print("连接成功！")

conn.close()

✅ 解说：

• mysql.connector.connect() 用于创建数据库连接对象。
• host="localhost" 表示连接本机数据库（远程可以填写 IP）。
• user 和 password 需要与 MySQL 的账号匹配。
• database="test_db" 连接到指定的数据库。

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3. 执行 SQL 语句

在 mysql-connector-python 中，我们使用 游标（cursor） 来执行 SQL 语句。

3.1 创建游标

cursor = conn.cursor()

✅ 解说：
游标 cursor 是 Python 用于执行 SQL 语句的对象，它可以：

• 执行 SELECT 查询获取数据。
• 执行 INSERT/UPDATE/DELETE 修改数据库内容。

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3.2 创建数据库

cursor.execute("CREATE DATABASE IF NOT EXISTS test_db")
print("数据库创建成功！")

✅ 解说：

• CREATE DATABASE 创建新的数据库，IF NOT EXISTS 避免重复创建。

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3.3 创建表

cursor.execute("""
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
        id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
        name VARCHAR(100),
        age INT
    )
""")
print("表创建成功！")

✅ 解说：

• AUTO_INCREMENT 自动递增主键 id。
• PRIMARY KEY 设定 id 为主键，保证数据唯一性。

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3.4 插入数据

sql = "INSERT INTO users (name, age) VALUES (%s, %s)"
data = ("张三", 25)
cursor.execute(sql, data)
conn.commit()
print("数据插入成功！")

✅ 解说：

• (%s, %s) 作为 占位符，防止 SQL 注入。
• execute(sql, data) 传入参数以安全执行 SQL 语句。
• conn.commit() 提交更改，否则数据不会被写入数据库。

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3.5 查询数据

sql = "SELECT * FROM users"
cursor.execute(sql)

for row in cursor.fetchall():
    print(row)

✅ 解说：

• execute("SELECT * FROM users") 运行查询。
• fetchall() 获取所有查询结果，返回 列表。

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3.6 更新数据

sql = "UPDATE users SET age = %s WHERE name = %s"
cursor.execute(sql, (30, "张三"))
conn.commit()
print("数据更新成功！")

✅ 解说：

• UPDATE users SET age = 30 WHERE name = '张三' 修改数据。

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3.7 删除数据

sql = "DELETE FROM users WHERE name = %s"
cursor.execute(sql, ("张三",))
conn.commit()
print("数据删除成功！")

✅ 解说：

• DELETE FROM users WHERE name = '张三' 删除匹配的数据。

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4. 事务管理

默认情况下，MySQL 在每次执行 SQL 后不会自动提交（除非 autocommit=True），所以我们需要手动控制 事务。

4.1 开启事务

conn.start_transaction()

4.2 提交事务

conn.commit()

4.3 回滚事务

conn.rollback()

4.4 事务示例

try:
    conn.start_transaction()
    cursor.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES (%s, %s)", ("李四", 28))
    cursor.execute("UPDATE users SET age = 35 WHERE name = '王五'")
    conn.commit()
    print("事务提交成功！")
except:
    conn.rollback()
    print("事务回滚！")

✅ 解说：

• start_transaction() 开启事务。
• commit() 只有在所有 SQL 语句成功执行时才会提交。
• rollback() 遇到错误时撤销所有更改。

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5. 批量操作

5.1 批量插入

python复制编辑sql = "INSERT INTO users (name, age) VALUES (%s, %s)"
data = [("小明", 20), ("小红", 22), ("小张", 24)]
cursor.executemany(sql, data)
conn.commit()
print("批量插入成功！")

5.2 批量删除

python复制编辑sql = "DELETE FROM users WHERE name = %s"
data = [("小明",), ("小红",)]
cursor.executemany(sql, data)
conn.commit()
print("批量删除成功！")

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6. 异常处理

python复制编辑import mysql.connector

try:
    conn = mysql.connector.connect(
        host="localhost",
        user="root",
        password="wrong_password",
        database="test_db"
    )
except mysql.connector.Error as err:
    print("错误：", err)
finally:
    if conn.is_connected():
        conn.close()

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7. 存储过程

存储过程是预定义的 SQL 代码块，可提高性能。

7.1 创建存储过程

DELIMITER //
CREATE PROCEDURE GetAllUsers()
BEGIN
    SELECT * FROM users;
END //
DELIMITER ;

7.2 Python 调用存储过程

cursor.callproc("GetAllUsers")

for result in cursor.stored_results():
    print(result.fetchall())

✅ 解说：

• callproc("存储过程名") 调用存储过程，提高数据库查询性能。

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8. 触发器

8.1 创建触发器

sql复制编辑DELIMITER //
CREATE TRIGGER before_insert_users
BEFORE INSERT ON users
FOR EACH ROW
BEGIN
    SET NEW.name = UPPER(NEW.name);
END //
DELIMITER ;

8.2 Python 插入数据

python复制编辑cursor.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES ('zhangsan', 25)")
conn.commit()

（插入的数据 zhangsan 会变为 ZHANGSAN）

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9. 性能优化

9.1 使用 buffered=True

cursor = conn.cursor(buffered=True)

✅ 解说：

• 避免 Unread result found 错误，适用于需要多次查询的情况。

9.2 开启 autocommit

conn.autocommit = True

✅ 解说：

• 适用于查询密集型应用，减少 commit() 开销。

9.3 使用索引

CREATE INDEX idx_name ON users(name);

✅ 解说：

• 索引加速查询 WHERE name='xxx' 的匹配速度。

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10. 连接池

mysql-connector-python 支持 连接池，减少频繁创建连接的开销。

from mysql.connector import pooling

pool = pooling.MySQLConnectionPool(
    pool_name="mypool",
    pool_size=5,
    host="localhost",
    user="root",
    password="123456",
    database="test_db"
)

conn = pool.get_connection()
print("从连接池获取连接！")
conn.close()

✅ 解说：

• pool_size=5 允许同时创建 5 个数据库连接，提高性能。

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11. 关闭连接

cursor.close()
conn.close()

✅ 解说：

• 必须关闭连接，避免资源占用问题。

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