python使用MySQL主要有两个模块，pymysql（MySQLdb）和SQLAchemy。
　　pymysql（MySQLdb）为原生模块，直接执行sql语句，其中pymysql模块支持python 2和python3，MySQLdb只支持python2，两者使用起来几乎一样。
　　SQLAchemy为一个ORM框架，将数据对象转换成SQL，然后使用数据API执行SQL并获取执行结果
　　另外DBUtils模块提供了一个数据库连接池，方便多线程场景中python操作数据库。

python中常用组件redis，rabbitmq，mongodb，ES（lasticsearch），zk。

pip install pymysql pymongo redis

pymysql学习

#关于中文问题
#1. mysql命令行创建数据库，设置编码为gbk：create databse demo2 character set utf8; 
#2. python代码中连接时设置charset="gbk"
#3. 创建表格时设置default charset=utf8
 
#连接数据库
conn = pymysql.connect(host="localhost", user="root", passwd="", db='learningsql', charset='utf8', port=3306)  #和mysql服务端设置格式一样（还可设置为gbk, gb2312）
#创建游标
cursor = conn.cursor()
#执行sql语句
cursor.execute("""create table if not exists t_sales(
                id int primary key auto_increment not null,
                 nickName varchar(128) not null,
                 color varchar(128) not null,
                  size varchar(128) not null, 
                  comment text not null,
                  saledate varchar(128) not null)engine=InnoDB default charset=utf8;""") #提交
conn.commit()
#关闭游标
cursor.close()
#关闭连接
conn.close()

SQLAlchemy学习

SQLAlchemy的整体架构如下，建立在第三方的DB API上，将类和对象操作转换为数据库sql，然后利用DB API执sql语句得到结果。其适用于多种数据库。另外其内部实现了数据库连接池，方便进行多线程操作。

pip install sqlalchemy

SQLAlchmy也可以不利用ORM，使用数据库连接池，类似pymysql模块执行原生sql

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, String, Integer
import threading
 
engine = create_engine(
            "mysql+pymysql://root@127.0.0.1:3306/learningsql?charset=utf8",
            max_overflow = 0,  #超过连接池大小外最多创建的连接，为0表示超过5个连接后，其他连接请求会阻塞 （默认为10）
            pool_size = 5,    #连接池大小（默认为5）
            pool_timeout = 30,  #连接线程池中，没有连接时最多等待的时间，不设置无连接时直接报错 （默认为30）
            pool_recycle = -1)  #多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收（重置） （默认为-1）
            
# def task():
    # conn= engine.raw_connection() #建立原生连接,和pymysql的连接一样
    # cur = conn.cursor()
    # cur.execute("select * from t_sales where id>%s",(2,))
    # result = cur.fetchone()
    # cur.close()
    # conn.close()
    # print(result)
    
# def task():
    # conn = engine.contextual_connect() #建立上下文管理器连接，自动打开和关闭
    # with conn:
        # cur = conn.execute("select * from t_sales where id>%s",(2,))
        # result = cur.fetchone()
    # print(result)
    
def task():
    cur =engine.execute("select * from t_sales where id>%s",(2,))  #engine直接执行
    result = cur.fetchone()
    cur.close()
    print(result)
 
if __name__=="__main__":
    for i in range(10):
        t = threading.Thread(target=task)
        t.start()

执行ORM语句

import datetime
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, String, Integer, DateTime, Text
 
Base = declarative_base()
 
class User(Base):
    __tablename__="users"
    id = Column(Integer,primary_key=True)
    name = Column(String(32),index=True, nullable=False) #创建索引，不为空
    email = Column(String(32),unique=True)
    ctime = Column(DateTime, default = datetime.datetime.now)  #传入方法名datetime.datetime.now
    extra = Column(Text,nullable=True)  
    
    __table_args__ = {
    
        # UniqueConstraint('id', 'name', name='uix_id_name'), #设置联合唯一约束
        # Index('ix_id_name', 'name', 'email'),               # 创建索引
    }
 
def create_tbs():
    engine = create_engine("mysql+pymysql://root@127.0.0.1:3306/learningsql?charset=utf8",max_overflow=2,pool_size=5)
    Base.metadata.create_all(engine)   #创建所有定义的表
 
def drop_dbs():
    engine = create_engine("mysql+pymysql://root@127.0.0.1:3306/learningsql?charset=utf8",max_overflow=2,pool_size=5)
    Base.metadata.drop_all(engine)   #删除所有创建的表
 
if __name__=="__main__":
    create_tbs() #创建表
    #drop_dbs()   #删除表