Python怎样操作MariaDB数据库？mariadb连接器-Python教程-PHP中文网

python操作mariadb应优先选择pymysql或mysql-connector-python，pymysql因纯python实现、安装简便、社区活跃而更适合大多数场景；2. 防止sql注入必须使用参数化查询，通过占位符（如%s）与参数元组分离sql结构与数据，避免恶意输入篡改语句；3. 事务处理需手动控制，通过conn.autocommit=false禁用自动提交，在try块中执行操作，成功则conn.commit()提交，异常则conn.rollback()回滚，确保数据一致性；4. 使用dictcursor可使查询结果以字典形式返回，提升数据处理便利性；5. 实际操作流程包括安装库、连接数据库、创建游标、执行sql、处理结果及关闭资源，全程需用try-except-finally确保连接正确释放。

Python怎样操作MariaDB数据库？mariadb连接器

Python操作MariaDB数据库，核心在于使用合适的数据库连接器（或者说驱动）。这些连接器提供了标准化的API，让你能够像与任何其他数据库交互一样，建立连接、执行SQL查询、处理结果集，并管理事务。最常用的纯Python连接器是

PyMySQL

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，它轻量且易于上手；当然，也有官方的

mysql-connector-python

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，功能更全面些。

解决方案

要用Python来操作MariaDB，我们通常会遵循一套比较标准的流程，这包括安装连接库、建立连接、创建游标、执行SQL命令、处理结果，最后关闭连接。这听起来可能有点流程化，但实际操作起来，你会发现它非常直观。

首先，你需要安装一个数据库连接库。我个人比较常用

PyMySQL

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，因为它纯Python实现，依赖少，而且社区活跃。你可以用pip来安装它：

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pip install PyMySQL

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安装好之后，就可以开始编写代码了。连接数据库是第一步，你需要提供数据库的主机地址、用户名、密码和数据库名。字符集也很重要，避免出现乱码问题，通常设置为

utf8mb4

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是个不错的选择，能支持更广的字符范围，比如表情符号。

import pymysql

# 数据库连接参数
DB_CONFIG = {
    'host': 'localhost', # 或者你的MariaDB服务器IP/域名
    'user': 'your_username',
    'password': 'your_password',
    'database': 'your_database_name',
    'charset': 'utf8mb4',
    'cursorclass': pymysql.cursors.DictCursor # 可以选择返回字典形式的结果
}

conn = None # 初始化连接变量
cursor = None # 初始化游标变量

try:
    # 建立数据库连接
    conn = pymysql.connect(**DB_CONFIG)
    # 创建游标对象，用于执行SQL命令
    # 如果不设置cursorclass，默认返回元组形式的结果
    cursor = conn.cursor()

    # --- 执行查询操作 ---
    sql_select = "SELECT id, name, age FROM users WHERE age > %s"
    cursor.execute(sql_select, (25,)) # 注意这里的参数化查询，非常重要！

    # 获取所有查询结果
    users = cursor.fetchall()
    print("查询结果:")
    for user in users:
        print(user)

    # --- 执行插入操作 ---
    # 插入数据时，也强烈建议使用参数化查询
    sql_insert = "INSERT INTO users (name, age) VALUES (%s, %s)"
    new_user_data = ("Alice", 30)
    cursor.execute(sql_insert, new_user_data)
    conn.commit() # 提交事务，让修改生效
    print(f"\n插入了新用户: {new_user_data[0]}, ID: {cursor.lastrowid}")

    # --- 执行更新操作 ---
    sql_update = "UPDATE users SET age = %s WHERE name = %s"
    cursor.execute(sql_update, (31, "Alice"))
    conn.commit()
    print(f"\n更新了 {cursor.rowcount} 条记录。")

    # --- 执行删除操作 ---
    sql_delete = "DELETE FROM users WHERE name = %s"
    cursor.execute(sql_delete, ("Bob",))
    conn.commit()
    print(f"\n删除了 {cursor.rowcount} 条记录。")

except pymysql.Error as e:
    print(f"数据库操作失败: {e}")
    if conn:
        conn.rollback() # 发生错误时回滚事务
finally:
    # 无论成功失败，确保关闭游标和连接
    if cursor:
        cursor.close()
    if conn:
        conn.close()
    print("\n数据库连接已关闭。")

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这段代码涵盖了连接、查询、插入、更新和删除这些基本操作。特别要注意的是，我在这里使用了

cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor

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，这样查询结果会以字典的形式返回，键是列名，值是对应的数据，这在处理数据时通常比元组更方便。

Python连接MariaDB时，如何选择合适的数据库连接器？

选择Python连接MariaDB的连接器，这其实是个挺实际的问题。市面上主要的选项有

PyMySQL

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和

mysql-connector-python

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，它们都能完成任务，但在一些细节和使用体验上有所不同。

PyMySQL

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是我个人在大多数非极端场景下的首选。它是一个纯Python实现的MySQL/MariaDB客户端库，这意味着它不依赖任何C语言扩展，安装起来特别省心，基本就是

pip install PyMySQL

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一句话的事儿。它的API设计也比较直观，和Python的DB-API 2.0规范兼容得很好，用起来感觉很“Pythonic”。对于大多数Web应用、数据脚本或者日常的数据操作，

PyMySQL

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的性能和稳定性都足够了。而且，它的社区支持很活跃，遇到问题也比较容易找到解决方案。

而

mysql-connector-python

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，它是Oracle官方提供的MySQL连接器。它的优势在于，作为“官方出品”，理论上它对MySQL/MariaDB的最新特性和协议支持会更及时、更全面。有时候，在处理一些非常特定的数据库功能或者需要极致兼容性的场景下，它可能会表现得更好。不过，它通常会比

PyMySQL

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稍微重一些，安装时可能涉及到一些编译依赖，偶尔会遇到一些环境配置上的小麻烦。但如果你在使用Oracle的其他产品，或者对“官方”这个标签有偏好，那它也是个不错的选择。

除了这两个直接的连接器，我们还会提到

SQLAlchemy

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。它不是一个直接的连接器，而是一个ORM（Object-Relational Mapper）框架。

SQLAlchemy

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可以作为一层抽象，运行在

PyMySQL

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或

mysql-connector-python

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之上。它的好处是让你可以用Python对象的方式来操作数据库，大大减少了直接编写SQL的工作量，也让代码更易于维护和测试。对于大型项目或者需要高度抽象的场景，

SQLAlchemy

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结合任意一个连接器，都是非常强大的组合。但如果你只是写一些简单的脚本，直接使用

PyMySQL

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可能更直接。

在Python操作MariaDB时，如何有效防止SQL注入攻击？

SQL注入，这个词听起来就让人头皮发麻，它是数据库安全领域一个非常经典的漏洞。简单来说，就是恶意用户通过在输入框中注入SQL代码，来改变你预期的SQL查询，从而达到非法访问、修改甚至删除数据的目的。幸好，在Python操作MariaDB时，防止SQL注入有一个非常成熟且简单有效的方法：使用参数化查询（Parameterized Queries）。

参数化查询的核心思想是，将SQL语句的结构和要传入的数据完全分开。你在编写SQL语句时，用占位符（比如

%s

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）来代替实际的值，然后将这些值作为单独的参数传递给

execute()

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方法。数据库驱动（比如

PyMySQL

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）会负责安全地处理这些参数，它会自动对特殊字符进行转义，确保它们只被视为数据，而不是SQL代码的一部分。

我们来看个例子。假设你有一个用户登录功能，如果直接拼接字符串：

# 错误示范！极易导致SQL注入！
username = input("请输入用户名: ")
password = input("请输入密码: ")
sql = f"SELECT * FROM users WHERE username = '{username}' AND password = '{password}'"
cursor.execute(sql)

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如果用户输入

username = 'admin' OR '1'='1' --

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，那么SQL语句就会变成：

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SELECT * FROM users WHERE username = 'admin' OR '1'='1' --' AND password = '...'

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后面的

--

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会将后续的密码验证部分注释掉，导致无需密码就能登录。这是非常危险的。

正确的做法是使用参数化查询：

# 正确示范！使用参数化查询防止SQL注入
username = input("请输入用户名: ")
password = input("请输入密码: ")
sql = "SELECT * FROM users WHERE username = %s AND password = %s"
cursor.execute(sql, (username, password)) # 将参数作为元组传递

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在这种情况下，无论用户输入什么，

PyMySQL

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都会将其视为普通字符串数据，并进行适当的转义。比如，如果用户输入了单引号，它会被转义成

\'

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，从而失去了作为SQL代码的意义。

除了参数化查询，还有一些辅助性的安全措施也值得考虑：

输入验证： 在数据进入数据库之前，对所有用户输入进行严格的验证。比如，邮箱地址必须符合邮箱格式，年龄必须是数字且在合理范围内。这虽然不能直接防止SQL注入，但可以减少恶意数据的进入。
最小权限原则： 为数据库用户分配最小的必要权限。例如，一个Web应用的用户可能只需要对某些表有读写权限，而不需要删除整个数据库的权限。
错误信息隐藏： 在生产环境中，不要向用户显示详细的数据库错误信息，因为这些信息可能会暴露数据库结构或敏感数据。

记住，参数化查询是防止SQL注入的基石，务必在所有涉及用户输入或外部数据的SQL操作中坚持使用它。

如何在Python中处理MariaDB的事务（Transaction）？

在数据库操作中，事务（Transaction）是一个非常重要的概念，尤其是在你需要执行一系列相互关联的数据库操作时。简单来说，事务就是一组操作，它们要么全部成功提交（commit），要么全部失败回滚（rollback）。这保证了数据的一致性和完整性，避免了数据处于中间状态的混乱。想象一下银行转账，从A账户扣钱和B账户加钱必须同时成功或同时失败，不能只成功一个。

MariaDB（以及MySQL）默认情况下，每个独立的SQL语句都是一个隐式的事务，会自动提交。但在Python中，当我们通过

PyMySQL

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这样的连接器操作时，通常会关闭自动提交（或者默认就是关闭的），这样我们就可以手动控制事务的边界。

处理事务的基本流程是：

开始事务： 通常通过设置连接的
```
autocommit
```
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属性为
```
False
```
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来明确控制。
执行一系列SQL操作： 这些操作都在同一个事务中。
提交事务： 如果所有操作都成功，调用
```
connection.commit()
```
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将所有修改永久保存到数据库。
回滚事务： 如果在任何一个操作中发生错误，调用
```
connection.rollback()
```
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撤销事务中的所有修改，使数据库回到事务开始前的状态。

我们来看一个模拟银行转账的例子，它很好地展示了事务的用法：

import pymysql

DB_CONFIG = {
    'host': 'localhost',
    'user': 'your_username',
    'password': 'your_password',
    'database': 'your_database_name',
    'charset': 'utf8mb4',
    'cursorclass': pymysql.cursors.DictCursor
}

conn = None
cursor = None

try:
    conn = pymysql.connect(**DB_CONFIG)
    # 禁用自动提交，手动控制事务
    conn.autocommit = False 
    cursor = conn.cursor()

    from_account_id = 101
    to_account_id = 102
    amount_to_transfer = 50.0

    print(f"尝试从账户 {from_account_id} 转账 {amount_to_transfer} 到账户 {to_account_id}...")

    # 1. 检查转出账户余额
    cursor.execute("SELECT balance FROM accounts WHERE id = %s FOR UPDATE", (from_account_id,))
    from_balance = cursor.fetchone()
    if not from_balance or from_balance['balance'] < amount_to_transfer:
        raise ValueError("转出账户余额不足或账户不存在！")

    # 2. 从转出账户扣款
    sql_deduct = "UPDATE accounts SET balance = balance - %s WHERE id = %s"
    cursor.execute(sql_deduct, (amount_to_transfer, from_account_id))
    print(f"已从账户 {from_account_id} 扣除 {amount_to_transfer}。")

    # 3. 向转入账户加款
    sql_add = "UPDATE accounts SET balance = balance + %s WHERE id = %s"
    cursor.execute(sql_add, (amount_to_transfer, to_account_id))
    print(f"已向账户 {to_account_id} 增加 {amount_to_transfer}。")

    # 如果所有操作都成功，提交事务
    conn.commit()
    print("\n转账成功！所有操作已提交。")

except pymysql.Error as e:
    print(f"\n数据库操作失败: {e}")
    if conn:
        conn.rollback() # 发生任何错误，回滚所有操作
        print("事务已回滚。")
except ValueError as ve:
    print(f"\n业务逻辑错误: {ve}")
    if conn:
        conn.rollback() # 业务逻辑错误也回滚
        print("事务已回滚。")
finally:
    if cursor:
        cursor.close()
    if conn:
        conn.close()
    print("数据库连接已关闭。")

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在这个例子中，

FOR UPDATE

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子句在查询余额时锁定行，防止其他事务同时修改这些账户的余额，这在并发场景下非常重要。如果在扣款或加款的任何一步发生错误（比如网络中断、数据库死锁），

except

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块会被触发，

conn.rollback()

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会确保之前的所有修改都被撤销，账户余额不会出现不一致的情况。

使用事务时，有几个小点需要注意：

不要忘记
commit()
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：这是新手最常犯的错误。如果你执行了修改操作但没有
```
commit()
```
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，那么这些修改只在当前连接中可见，一旦连接关闭，修改就会丢失。
事务的粒度： 事务不宜过大，长时间的事务会占用数据库资源，影响并发性能。尽量让事务只包含必要的操作，并在完成任务后尽快提交或回滚。
错误处理： 确保在代码中捕获可能发生的数据库错误，并在错误发生时进行回滚。这通常通过
```
try...except...finally
```
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结构来实现。