本次分享將介紹如何在Python中使用Pandas庫實現MySQL數據庫的讀寫。首先我們需要了解點ORM方面的知識

ORM技術

對象關系映射技術，即ORM（Object-Relational Mapping）技術，指的是把關系數據庫的表結構映射到對象上，通過使用描述對象和數據庫之間映射的元數據，將程序中的對象自動持久化到關系數據庫中。

在Python中，最有名的ORM框架是SQLAlchemy。Java中典型的ORM中間件有:Hibernate,ibatis,speedframework。

SQLAlchemy

SQLAlchemy是Python編程語言下的一款開源軟件。提供了SQL工具包及對象關系映射（ORM）工具，使用MIT許可證發行

SQLAlchemy模塊提供了create_engine()函數用來初始化數據庫連接，SQLAlchemy用一個字符串表示連接信息：

'數據庫類型+數據庫驅動名稱://用戶名:口令@機器地址:端口號/數據庫名

Pandas讀寫MySQL數據庫

我們需要以下三個庫來實現Pandas讀寫MySQL數據庫：

• pandas
• sqlalchemy
• pymysql
  

其中，pandas模塊提供了read_sql_query（）函數實現了對數據庫的查詢，to_sql（）函數實現了對數據庫的寫入。并不需要實現新建MySQL數據表。

sqlalchemy模塊實現了與不同數據庫的連接，而pymysql模塊則使得Python能夠操作MySQL數據庫。

我們將使用MySQL數據庫中的mydb數據庫以及employee表，內容如下：

注意：

1.根據庫的文檔，我們看到to_sql函數支持兩類mysql引擎一個是sqlalchemy，另一個是sqlliet3.沒錯，在你寫入庫的時候，pymysql是不能用的！！！

mysqldb也是不能用的，你只能使用sqlalchemy或者sqlliet3！！鑒于sqllift3已經很久沒有更新了，筆者這里建議使用sqlalchemy！！

2.to_sql函數并不在pd之中，而是在io.sql之中，是sql腳本下的一個類！！！所以to_sql的最好寫法就是：

pd.io.sql.to_sql(df1,tablename,con=conn,if_exists='repalce') 　

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