Python连接MySQL

要使用Python连接MySQL并操作数据，通常会使用pymysql或mysql-connector-python这样的库。

使用pymysql库来连接MySQL、读取表并按照某个关系将它们连接起来。

1、安装必要的库：

pip install pymysql pandas

2、连接MySQL并读取数据：

import pymysql
import pandas as pd

# MySQL连接信息
host = "your_host"
port = 3306  # 默认端口
user = "your_username"
password = "your_password"
database = "your_database"

# 创建连接
connection = pymysql.connect(host=host,
                             port=port,
                             user=user,
                             password=password,
                             database=database)

# 使用pandas读取表
table1 = pd.read_sql("SELECT * FROM table_name1", connection)
table2 = pd.read_sql("SELECT * FROM table_name2", connection)

# 关闭连接
connection.close()

3、按照某个关系连接两个表：

# 假设我们要根据"column_name"这一列来连接两个表
merged_table = pd.merge(table1, table2, on="column_name", how="inner")  # 这里使用的是内连接

运行出错

UserWarning: pandas only supports SQLAlchemy connectable (engine/connection) or database string URI or sqlite3 DBAPI2 connection. Other DBAPI2 objects are not tested. Please consider using SQLAlchemy.

tables = pd.read_sql(query, connection)

 这个警告是因为pandas在其read_sql函数中更推荐使用SQLAlchemy作为连接方式。虽然pymysql和其他DBAPI2连接通常可以工作，但SQLAlchemy提供了更多的特性和稳定性。

 为了避免这个警告，并使用推荐的方法，可以使用SQLAlchemy来连接MySQL并与pandas一起使用。

1、安装必要的库：

pip install SQLAlchemy pymysql pandas

2、使用SQLAlchemy连接MySQL并列出所有的表：

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

# MySQL连接信息
host = "your_host"
port = 3306  # 默认端口
user = "your_username"
password = "your_password"
database = "your_database"

# 使用SQLAlchemy创建连接
connection_string = f"mysql+pymysql://{user}:{password}@{host}:{port}/{database}"
engine = create_engine(connection_string)

# 使用pandas查询并获取所有表的列表
query = f"SELECT table_name FROM information_schema.tables WHERE table_schema = '{database}'"
tables = pd.read_sql(query, engine)

# 显示表列表
print(tables)

使用SQLAlchemy的create_engine方法创建了一个连接，并将其传递给pandas的read_sql函数。这种方法应该不会产生上述的警告，并且是pandas推荐的方式来从SQL数据库中读取数据。