Python在处理MySQL数据库时，提供了多种选择，不同的库适合不同的场景。如何高效执行多SQL查询？如何调用存储过程？本文从基础操作到进阶用法，为你梳理各类Python MySQL库的特性及其使用场景，助你选择最优方案。
一、常见Python MySQL库对比
| 库名称 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| MySQLdb | 经典高效，但不支持Python 3，功能相对有限 | 维护老旧Python 2项目 |
| pymysql | 纯Python实现，支持Python 3，轻量且广泛使用 | 适合大多数MySQL场景 |
| mysql-connector | 官方提供，功能全面但性能稍逊 | 深度依赖MySQL官方特性的项目 |
| SQLAlchemy | 强大的ORM支持，简化SQL操作 | 需要复杂模型和事务处理的项目 |
| Tortoise-ORM | 异步ORM，适配现代异步框架 | FastAPI等异步框架结合项目 |
二、多SQL查询与存储过程的实现方法
在真实开发中，批量执行SQL查询和调用存储过程是常见需求。以下将展示如何用不同的库高效实现这些功能。
1. 多SQL查询
多SQL查询通常用于批量操作以提高效率，以下以PyMySQL为例：
代码示例（PyMySQL） ：
import pymysql
conn = pymysql.connect(host="localhost", user="root", password="password", database="testdb")
cursor = conn.cursor()
# 批量执行SQL
queries = [
"INSERT INTO users (name, age) VALUES ('Alice', 25)",
"INSERT INTO users (name, age) VALUES ('Bob', 30)",
"UPDATE users SET age = age + 1 WHERE name = 'Alice'"
]
try:
for query in queries:
cursor.execute(query)
conn.commit() # 提交事务
print("多SQL执行成功")
except Exception as e:
conn.rollback() # 回滚事务
print(f"执行失败: {e}")
finally:
cursor.close()
conn.close()
2. 调用存储过程
存储过程是数据库优化的重要手段，以下以MySQL-Connector为例：
代码示例（MySQL-Connector） ：
import mysql.connector
conn = mysql.connector.connect(host="localhost", user="root", password="password", database="testdb")
cursor = conn.cursor()
# 调用存储过程
try:
cursor.callproc('my_stored_procedure', [param1, param2]) # 传递参数
for result in cursor.stored_results():
print(result.fetchall()) # 获取存储过程返回的结果
except Exception as e:
print(f"调用失败: {e}")
finally:
cursor.close()
conn.close()
三、综合案例：使用SQLAlchemy实现事务与复杂操作
SQLAlchemy提供了丰富的事务管理和ORM功能，以下为其在批量插入和存储过程调用中的应用：
代码示例：
from sqlalchemy import create_engine, text
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:password@localhost/testdb")
Session = sessionmaker(bind=engine)
# 批量插入与存储过程调用
with Session() as session:
try:
# 批量插入
session.execute(
text("INSERT INTO users (name, age) VALUES (:name, :age)"),
[{"name": "Alice", "age": 25}, {"name": "Bob", "age": 30}]
)
# 调用存储过程
session.execute(text("CALL my_stored_procedure(:param1, :param2)"), {"param1": "value1", "param2": "value2"})
session.commit()
print("事务操作成功")
except Exception as e:
session.rollback()
print(f"事务失败: {e}")
四、性能与场景选择建议
- 轻量查询或简单批量操作：选择PyMySQL，简单易用。
- 复杂事务与ORM建模：SQLAlchemy，支持更高抽象的操作。
- 异步框架结合：Tortoise-ORM，适配现代应用趋势。
- 深度依赖存储过程：推荐使用mysql-connector或PyMySQL。
五、总结
- 基础操作：PyMySQL是首选，适合多SQL查询等简单任务。
- 存储过程与事务管理：官方库mysql-connector更稳定，但性能稍逊。
- 高级抽象与ORM：SQLAlchemy在功能与灵活性上表现优异，适合复杂场景。
- 异步场景：Tortoise-ORM是现代化选择，效率和设计优雅兼具。
根据具体项目需求选择合适的库，可以显著提升开发效率与项目稳定性。
