导航目录:共(7)个目录

一个基于 PyMySQL 重新封装的 MySql 操作库，增加链式操作，方便快捷进行 CURD 操作

PyMySql 是使用 python 来操作 MySql 的常用库，但 pymysql 只是实现了基础功能，CURD 都需求自己拼接 sql 来执行，相当不方便。 PyMySql 官方文档：官方文档地址

git上地址https://github.com/Tiacx/chain-pymysql

温馨提示：不好用，有bug，好不容易都准备好，真是备受打击！可能我版本不太对，大家自己测试吧

吐槽：果然python连接数据库这块没有php舒服，也可能我还不太熟悉。

1、安装和连接

Method: imysql.connect(options: dict, name='default')

pip install chain-pymysql
from chain_pymysql import imysql

imysql.connect({
    'host': '127.0.0.1',
    'user': 'root',
    'password': 'root',
    'database': 'test'
})

数据库连接相关:（可以以后看）

2、切换数据库连接

支持连接多个数据库，使用 switch 方法来动态（或永久）切换数据库连接

Method: imysql.switch(name: str, db_name=None, inplace=False)

switch 方法使用示例

• 临时切换数据库连接 imysql.switch('db2')
• 永久切换数据库连接：imysql.switch('db2', inplace=True)
• 切换连接的时候同时切换数据库：imysql.switch('db2', 'test_member') 或 imysql.switch('db2.test_member')
• 
  

• from chain_pymysql import imysql
  
  imysql.connect(default_config, name='default') # 第一个添加的数据库为默认数据库
  imysql.connect(other_config, name='other')
  
  # 使用默认数据库连接查询
  imysql.table('table1').limit(10).all()
  # 临时使用其他数据库连接来查询（只有本次查询是使用db2，其他查询还是db1）
  imysql.switch('other').table('table1').limit(10).all()
  # 永久切换数据库连接
  imysql.switch('other', inplace=True).table('table1').limit(10).all()
  # 这时再查询，默认就是 db2 数据库连接了
  imysql.table('table1').limit(10).all() # 这里查询的是 db2 连接里的 table1

3、功能介绍

增加、修改、删除数据

#增加一条
insert_id = imysql.table('table1').insert_one({'id': 1, 'name': '张三'})
#增加多条
effected_rows = imysql.table('table1').insert_many([
    {'id': 2, 'name': '李四'},
    {'id': 3, 'name': '王五'},
    {'id': 4, 'name': '赵六'}
])
#删除一条
effected_rows = imysql.table('table1').delete({'id': 1})

# 限制删除的行数
effected_rows = imysql.table('table1').delete('id>1', limit=1)

#更新一条
effected_rows = imysql.table('table1').update_one({'id': 3}, {'name': '王六'})
#更新多条
effected_rows = imysql.table('table1').update_many('id IN (3,4)', {'name': '匿名'})

查询数据：

fetch=True 返回 list，fetch=False（默认）返回 cursor，可用于迭代

多条件列表查询

# 普通查询
results = imysql.table('table1').where({'id': 3}).all(fetch=True)
# IN 查询
results = imysql.table('table1').where({'id': ['in', (3, 4)]}).all(fetch=True)
# LIKE 模糊查询
results = imysql.table('table1').where({'name': ('like', '张%')}).all(fetch=True)
# BETWEEN 查询
results = imysql.table('table1').where({'id': ['between', (3, 4)]}).all(fetch=True)

# 大于等于
results = imysql.table('table1').where({'id': ['>=', 3]}).all(fetch=True)
# 小于
results = imysql.table('table1').where({'id': ['<', 4]}).all(fetch=True)
# 不等于
results = imysql.table('table1').where({'id': ['<>', 3]}).all(fetch=True)
# 不为空
results = imysql.table('table1').where({'id': ['<>', '']}).all(fetch=True)
# NULL
results = imysql.table('table1').where({'name': ['is', None]}).all(fetch=True)
# NOT NULL
results = imysql.table('table1').where({'name': ['is not', None]}).all(fetch=True)
# NOT IN
results = imysql.table('table1').where({'id': ['not in', (3, 4)]}).all(fetch=True)
# NOT LIKE
results = imysql.table('table1').where({'name': ['not like', '张%']}).all(fetch=True)

单列查询

one = imysql.table('table1').select('id').where('id=3').one() 

分组、排序、多条件查询

results = (
    imysql.table('table2')
    .select('age, count(*) as num')

    # 可以使用字符串或list
    .group_by('age')
    # .group_by(['age'])

    # 可以使用字符串或list
    # .order_by('age asc, num desc')
    # .order_by(['age asc', 'num desc'])
    # .order_by(['age', 'num'], ascending=True)
    .order_by(['age', 'num'], ascending=[True, False])

    .all(fetch=True)
)

分页查询与原生查询

results = imysql.table('table1').order_by('id asc').skip(1).limit(3).all(fetch=True)
sql = 'SELECT * FROM table1 WHERE id=%s'
# 解析多行
results = imysql.execute(sql, (3,)).all(fetch=True)
# 解析单行
one = imysql.execute(sql, (3,)).one()
# 其他操作（详情请看 github）
names = imysql.execute(sql, (3,)).index('id', 'name')

获取sql、id和影响行

# 方法一：执行前获取
sql = imysql.table('table1').select('id,name').limit(2).get_raw_sql()

# 方法二：执行后获取
sql = imysql.get_last_sql()

# 方法一：insert_one 方法返回值 获取id
id1 = imysql.table('table1').insert_one({'name': '周八'})

# 方法一：函数返回值 影响行
result = imysql.table('table1').insert_many([
    {'name': '吴九'},
    {'name': '郑十'},
])