说起来，这事儿吧，每个刚摸Python想跟MySQL打交道的小伙伴，十有八九都得经历这么一遭：怎么把这俩货给“牵”到一块儿？怎么让我的Python脚本能把数据存进那个黑乎乎的数据库里，或者从里面捞东西出来？别看现在网上教程一大堆，真到自己动手的时候，总会冒出各种幺蛾子，让人抓耳挠腮。今天我就来唠唠，我是怎么一步步爬出这些坑，最终搞定Python连接MySQL这档子事的。
你想啊，我们写Python程序，很多时候可不是光在内存里跑跑就算了的。数据得有个地方安家吧？得持久化吧？尤其是一些需要大量存储、结构化管理数据的场景，MySQL这种关系型数据库简直是标配。那问题来了，我的Python程序怎么才能跟远在天边的（或者就在本地服务器上）MySQL数据库“说话”呢？这中间就需要一个“翻译官”，一个“桥梁”。
这个“翻译官”呢，在Python的世界里，通常就是一些第三方的库。市面上能用来连接MySQL的库有好几个，比如官方推荐的mysql.connector，还有纯Python实现的PyMySQL，以及一些更老牌的像MySQLdb（虽然现在不太推荐新手用了，坑可能多点）。我个人折腾下来，觉得PyMySQL用起来最省心，尤其对新手来说，安装特方便，纯Python写的，兼容性也不错。当然，mysql.connector也挺好，官方出品嘛，但有时候安装依赖稍微麻烦那么一丁点。今天咱们就主要说说PyMySQL吧，因为它真的能让你少走弯路。
第一步，也是最基础的一步，你得先把这个“翻译官”请到你的Python环境里来。这安装啊，简单得不能再简单，打开你的终端或者命令行，敲这么一句：
pip install PyMySQL
回车！等它跑完，出现“Successfully installed PyMySQL”之类的字样，恭喜你，库就装好了。如果遇到权限问题，前面加个sudo或者用虚拟环境venv啥的，那是另一个话题了，总之，想办法把它装上。
装好库之后，接下来就是见证奇迹的时刻……呸，是真正的连接环节。你想想，去拜访一个人家，你得知道人家的地址、门牌号吧？进门还得有钥匙或者主人给你开门。连接数据库也是一个理儿。你需要告诉Python：
- 数据库服务器在哪儿？（主机地址，通常是IP或者域名，本地的话就是
localhost或127.0.0.1） - 哪个端口？（MySQL默认是3306）
- 用哪个用户身份去？（用户名）
- 人家的“钥匙”是啥？（密码）
- 具体要访问哪个数据库？（数据库名）
- 还有个容易被忽略但巨重要的事儿：用啥编码跟它交流？（通常是
utf8mb4，为了支持emoji啥的，utf8也行，但得注意是不是真utf8还是utf8mb4，MySQL里这俩有时候有点区别，别到时候存个表情变问号，那才叫抓狂！）
有了这些信息，你就可以开始写代码了。打开你的Python编辑器，导入咱们刚装好的PyMySQL：
python
import pymysql
然后，就像打开一扇门一样，去建立那个连接：
“`python
conn = None # 先初始化一下，防止连接失败时conn变量不存在
try:
# 这是连接数据库的关键一步！
conn = pymysql.connect(
host=’your_mysql_host’, # 你的MySQL主机地址，比如 ‘127.0.0.1’ 或 ‘localhost’
port=3306, # 端口号，MySQL默认是3306
user=’your_username’, # 连接MySQL用的用户名
password=’your_password’,# 用户的密码
database=’your_database’,# 要连接的具体数据库名
charset=’utf8mb4′ # 编码方式，超级重要！
# cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor # 后面会讲这个，让查询结果变成字典
)
print(“成功连接到MySQL数据库啦！”)
# 接下来就可以搞事情了（执行SQL）
except pymysql.Error as e:
print(f”连接数据库失败！错误信息：{e}”)
无论成功失败，最后都要记得关门
finally:
if conn:
conn.close()
print(“数据库连接已关闭。”)
“`
这段代码里，pymysql.connect()就是那个发起连接的函数。你需要把那些占位符替换成你自己的MySQL信息。host, port, user, password, database, charset，一个都不能错！尤其是那个charset，当年我可是吃过不少亏，数据库里存进去是好的，读出来就乱码，或者反过来，都是编码惹的祸。现在我学乖了，一般都直接用utf8mb4，比较稳妥。
连接建好了，就像你进了人家屋子，但你还没法直接搬东西（执行SQL）。你需要一个“工具”或者“操作员”，这就是所谓的游标（Cursor）。游标是用来执行SQL语句和获取查询结果的。你可以理解成，连接是通道，游标才是真正干活的那个。
通过连接对象创建一个游标很简单：
“`python
假设conn已经成功建立
cursor = conn.cursor()
“`
现在，有了游标，你就可以对着数据库发号施令了！比如你想查点数据：
“`python
定义你的SQL查询语句
sql = “SELECT * FROM users WHERE age > 18”
try:
# 执行SQL语句
cursor.execute(sql)
# 获取查询结果
# fetchone(): 获取单条结果
# fetchall(): 获取所有结果
# fetchmany(size): 获取指定数量的结果
# 比如获取所有结果
results = cursor.fetchall()
# 遍历并打印结果
for row in results:
print(row) # 默认情况下，每行是一个元组(tuple)
except pymysql.Error as e:
print(f”查询失败！错误信息：{e}”)
conn.rollback() # 如果是修改类操作，查询失败一般不用回滚，但写上没坏处
“`
注意看，cursor.execute(sql)就是执行SQL语句的命令。然后用fetchall()把所有查到的数据一股脑儿拿回来。默认情况下，拿回来的每一行数据都是一个元组（tuple），里面的字段顺序跟你SELECT语句里的字段顺序一致。如果你觉得元组不好用，想用字典，可以通过在创建游标的时候指定cursorclass参数：cursor = conn.cursor(cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor)，这样fetchall()拿回来的每行就是一个字典了，用字段名当键，取值更方便。
除了查询（SELECT），你肯定还得做点别的，比如插入数据（INSERT）、更新数据（UPDATE）、删除数据（DELETE）。这些操作也都是通过cursor.execute()来执行SQL语句，但它们跟查询有个巨大的不同：它们会修改数据库里的数据！
“`python
插入一条数据
insert_sql = “INSERT INTO products (name, price) VALUES (%s, %s)” # 注意这里用 %s 作为占位符！
product_data = (‘Python入门到放弃’, 9.9) # 要插入的数据，放到一个元组或列表中
try:
cursor.execute(insert_sql, product_data) # 执行SQL，把数据作为第二个参数传进去！
# 修改数据
update_sql = "UPDATE products SET price = %s WHERE name = %s"
update_data = (19.9, 'Python入门到放弃')
cursor.execute(update_sql, update_data)
# 删除数据
delete_sql = "DELETE FROM products WHERE name = %s"
delete_data = ('Python入门到放弃',) # 注意，只有一个元素的元组后面要加逗号
cursor.execute(delete_sql, delete_data)
#!!! 重点来了！修改、插入、删除操作，执行完execute()之后，数据还在内存里，没有真正写到数据库文件里！
# 你必须进行事务提交，让修改生效！
conn.commit()
print("数据操作成功并已提交！")
except pymysql.Error as e:
print(f”数据操作失败！错误信息：{e}”)
conn.rollback() # 出错了，得把之前没提交的修改都撤销掉，回滚到操作之前的状态！
“`
看到没？插入、更新、删除之后，有个非常关键的步骤：conn.commit()。这个叫做事务提交。你可以把它想象成，你在数据库里做了修改，这些修改先放在一个临时的“草稿区”里，只有你喊一声“好了，就这样定稿！”，数据库才会把这些修改真正写到硬盘上。如果不commit()，你的修改就相当于白做了，连接一断开，全没了。
还有个更更更重要的细节，就是那个SQL语句里的%s！看到了吗？插入、更新、删除甚至带条件的查询，涉及到变量值的地方，千万不要用字符串拼接的方式去构造SQL语句！比如写成"INSERT INTO products (name, price) VALUES ('" + name + "', " + str(price) + ")"，这可是个大坑！黑客可以利用这种方式进行SQL注入攻击，你的数据库分分钟就被人家玩坏了。正确的姿势是使用占位符（%s）和execute()方法的第二个参数，把要用的变量值作为元组或列表传进去。PyMySQL库会自动帮你安全地处理这些值，防止SQL注入。这是数据库操作里最最最基础也是最容易被忽视的安全原则！一定要记牢！
另外，你可能也注意到代码里用到了try...except...finally。这是处理异常和资源管理的标准姿势。万一连接失败、执行SQL报错、或者其他任何问题，程序不至于崩溃，还能优雅地捕获异常、打印错误信息。而finally块确保无论如何（无论成功还是失败），连接和游标都能被关闭。为啥要关闭？因为数据库连接是一种有限的资源，开着不用就占着茅坑不拉屎，连接开得太多，数据库服务器会扛不住的。游标也一样，用完了就该清理掉。
不过，比起try...except...finally里手动关闭，Python里处理这类需要关闭的资源（比如文件、网络连接、数据库连接）有个更优雅、更“Pythonic”的方式，那就是使用with语句。with语句可以保证，在其代码块执行完毕后，无论是否发生异常，相关的资源都会被正确地关闭或释放。用with语句重写上面的连接和操作代码，看起来会更简洁、更安全：
“`python
import pymysql
连接参数
db_config = {
‘host’: ‘your_mysql_host’,
‘port’: 3306,
‘user’: ‘your_username’,
‘password’: ‘your_password’,
‘database’: ‘your_database’,
‘charset’: ‘utf8mb4’
}
try:
# 使用 with 语句建立连接，连接会在 with 块结束时自动关闭
with pymysql.connect(db_config) as conn: # db_config 可以直接传递字典里的参数
# 使用 with 语句创建游标，游标会在 with 块结束时自动关闭
with conn.cursor() as cursor:
print("成功连接并创建游标！")
# 执行查询
select_sql = "SELECT * FROM your_table LIMIT 5"
cursor.execute(select_sql)
results = cursor.fetchall()
print("查询结果：")
for row in results:
print(row)
# 执行插入（示例）
insert_sql = "INSERT INTO another_table (col1, col2) VALUES (%s, %s)"
data_to_insert = [('value1', 100), ('value2', 200)]
# 可以使用 executemany 批量插入
cursor.executemany(insert_sql, data_to_insert)
# 提交事务，让插入生效！
conn.commit()
print(f"成功插入 {cursor.rowcount} 条数据！")
except pymysql.Error as e:
print(f”数据库操作失败！错误信息：{e}”)
if conn: # 检查连接是否成功建立，避免对 None 对象调用 rollback
conn.rollback() # 出错时回滚事务
print(“程序结束，连接已由 with 语句自动关闭。”)
“`
看，是不是简洁多了？with pymysql.connect(...) as conn: 搞定了连接的自动关闭，with conn.cursor() as cursor: 搞定了游标的自动关闭。你只需要操心中间的SQL执行和事务提交（对于修改操作）。这是我强烈推荐的写法！
除了基础的连接、查询、增删改，实际开发中可能还会遇到更复杂的情况。比如高并发场景，每次请求都去新建数据库连接效率太低，而且数据库服务器压力大，这时候就需要连接池（Connection Pool）。连接池就像一个连接的“仓库”，提前创建好一批连接放着，每次需要的时候从池子里取一个可用的，用完还回去，避免了频繁地新建和销毁连接，能显著提升性能。PyMySQL本身不自带连接池，但你可以用第三方库，比如DBUtils里的PooledDB或PersistentDB来实现连接池。
再进一步，如果你觉得直接写SQL语句有点繁琐，或者想让你的Python对象和数据库表之间建立更紧密的联系，你可能会接触到ORM（Object-Relational Mapping，对象关系映射）框架，比如大名鼎鼎的SQLAlchemy。SQLAlchemy可以在更高抽象的层面操作数据库，你可以用面向对象的方式定义你的数据模型，然后通过SQLAlchemy提供的API进行数据库操作，它会负责帮你生成底层的SQL语句，甚至帮你处理连接、事务等细节。虽然ORM不是直接连接数据库本身，但它是许多Python开发者在数据库交互中常用的工具。
总而言之，Python怎么连接MySQL，看起来是件基础的小事，但背后牵扯到库的选择、参数的配置、编码的陷阱、SQL执行的方式、事务的处理、资源的关闭、异常的处理，甚至安全性（SQL注入）和性能优化（连接池）等一系列问题。从最初摸索着写几行代码，到后来明白with语句的好处，再到意识到参数化查询的重要性，每一步都是经验的积累，都是从一个“小白”变成一个“老鸟”的必经之路。
希望我的这些零零碎碎的经验，能帮你少踩几个坑，让你在用Python和MySQL打交道的路上，走得更顺畅一些！记住，遇到问题别慌，看错误信息，查文档，网上搜，总能找到解决办法的。祝你好运！
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