调用 cursor() 方法即可返回一个新的 游标 对象，在连接没有关闭之前，游标对象可以反复使用

执行sql查询语句

In [3]:

sql="""  # 待执行的sql语句
select * from Student;
# 执行sql语句
cur.execute(sql)  
Out[3]:
In [4]:
结果表明是个游标对象：
Out[4]:
<pymysql.cursors.Cursor at 0x11ddc1190>
In [5]:
cur.description
主要返回游标的属性信息，官网的描述为：
Out[5]:
(('s_id', 253, None, 20, 20, 0, False),
 ('s_name', 253, None, 20, 20, 0, True),
 ('s_birth', 253, None, 20, 20, 0, True),
 ('s_sex', 253, None, 20, 20, 0, True))
In [6]:
columns = [col[0] for col in  cur.description]
columns
Out[6]:
['s_id', 's_name', 's_birth', 's_sex']
下图显示的是如何取出一条或者多条数据（按照顺序查询）
通过游标获取全部的数据：
fetch相关的函数都是获取结果集中剩下的数据，多次调用的时候只会从剩余数据中查询：
当第二次调用的时候结果就是空集。
通过游标获取查询的结果集的特点：
可以获取1条、多条和全部数据
在获取数据的时候是按照顺序读取的
fetchall函数返回剩下的所有行
如果是末尾，则返回空元组；
否则返回一个元组，其元素是每一行的记录封装的一个元组
转成DataFrame
columns = [col[0] for col in  cur.description]
# 数据集合
data = []
for i in cur.fetchall():
    data.append(i)
df = pd.DataFrame(data,columns=columns)
保存成CSV数据
SQL插入数据
往MySQL数据库中插入数据：
import pandas as pd
import pymysql
from sqlalchemy import create_engine
connection = pymysql.connect(
  host='127.0.0.1',  # 本机ip地址
  port=3306,  # mysql默认端口号
  user="root",  # 用户名
  password="11112222",  # 密码
  charset="utf8", # 字符集
  db="test"  # 数据库
cur = connection.cursor() # 建立游标
# 待执行SQL语句
sql="""  
insert into test.Student(s_id, s_name, s_birth, s_sex) values("09","吴越","1998-08-08","男")
# 执行sql语句
cur.execute(sql)  
很关键一步，要记得提交，这样最终才会写入数据库：
connection.commit()
执行SQL删除语句
使用完之后记得关闭连接：
connection.close()
使用sqlalchemy
第二种常用的方法是通过sqlalchemy来连接数据库：
连接数据库
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
# 依次填写MySQL的用户名、密码、IP地址、端口、数据库名
# create_engine("数据库类型+数据库驱动://数据库用户名:数据库密码@IP地址:端口/数据库"，其他参数)
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:password@localhost:3306/test")
查询语句1
查询语句2
将Pandas中的DataFrame写入新的表testdf中：
show tables;
使用read_sql读取
使用Pandas自带的read_sql函数能够自行读取数据，读取上面创建的数据.
官网：pandas.pydata.org/docs/refere…
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
# 依次填写MySQL的用户名、密码、IP地址、端口、数据库名
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:password@localhost:3306/test")
# sql语句
sql4 = "select * from testdf;"
df4 = pd.read_sql(sql4, engine)
        数据分析师
       
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