因为在操作数据库的时候是先在程序中执行sql语句,这种操作并没有在本地数据库中更新,当我们只想commit时才会真正更新。这样就可以避免我们操作途中遇到问题,导致数据只操作一般的问题。
因为在操作数据库的时候是先在程序中执行sql语句,这种操作并没有在本地数据库中更新,当我们只想commit时才会真正更新。这样就可以避免我们操作途中遇到问题,导致数据只操作一般的问题。像银行转账就是个很好的例子,我的钱转出去了,但是这个时候出现问题,程序结束了。这个时候我的钱少了,但是收款方却没收到钱。
其实,这里有一个通用步骤,都是写死了的,大家照做就行。
# 1. 导入相关库
import pymysql
# 2. 链接MySQL服务器
db = pymysql.connect(host=’localhost’ , user=’root’ , password=’******’ , port=3306 ,db=’spiders’ , charset=’utf8′)
# 3. 创建一个cursor游标对象
cursor = db.cursor()
# 4. 在这一步写你的sql语句
sql = ‘select version()’
# 5. 执行sql语句
cursor.execute(sql)
# 6. 断开连接
db.close()
可以看出,整个过程就是第四步那里不同。归根到底,其实就是写sql。
延伸阅读:
Table:数据库中的表,下文称“table”或者“表”。
Column:表中的各个字段,下文称“column”或者“列”或者“字段”。
Row:表中的各条记录,下文称“row”或者“行”
Index:表中的索引,用户可以建立索引以便加速搜索,但是用户无法直接使用索引,下文称“index”或者“索引”。
View:数据库中的视图,一种由实际的表导出的可视化的表,并不实际存储。
Virtual table:虚拟表是一种表现得像表的对象,从SQL语句的角度看,虚表可以和表或者view一样操作,但是对虚拟表的查询或者修改操作会调用注册在虚拟表上的回调函数,虚拟表机制使程序可以提供类似于SQL的表的接口供SQL语句操作。隐藏在虚拟表下的数据结构可能是内存中的数据,或者通过即时运算得出的结果,或者是磁盘上的文件(比如CSV)。下文称“virtual table”或者“虚拟表”。
Shadow table:FTS(全文搜索)中所使用的每个virtual table,都有3-5个真实的数据库的table(分别名为%_content、%_segdir、%_segment、 %_stat、%_docsize,%是FTS virtual table的名字)来在实现,这些table被称为shadow table。
Trigger:数据库中的触发器,由修改数据库的事件触发的存储过程,下文称“触发器”或者“trigger”。
Schema:SQLite数据库的结构(有哪些table/index/view/trigger,分别有哪些字段),下文称“schema”。
Rowid:rowid是SQLite中的表隐含的一个column,是其内部id,在该表中少数,是SQLite中的元数据。
Statement:SQL语句。
Prepared statement:经过“预备”的SQL语句,所谓“预备”类似编译,可以再多次执行同一语句的时候加速(跳过“预备”过程)。
sqlite_master:sqlite数据库中维护的系统表,该表的b-tree的根页号永远为1,有5个列,分别是类型(table, view, index,trigger,四者之一)、名称、所在表名、根页号、SQL语句。
Journal:日志
Transaction:事务是用户定义的一系列数据库操作,要么全部执行,要么全部不执行。
Magic string:类似“魔数/幻数”,SQLite数据库文件特征头。
Fraction
Auto-vacuum:自动清空
Incremental-vacuum
BLOB:Binary Large OBject
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