假设我们刚刚写完一个爬虫，从网上抓取了一批“畅销编程图书”的数据。
这些数据目前存在内存里（Python 列表），一旦关机就没了。
目标：将这些图书数据永久保存到 MySQL 中，并能随时查询。
在开始写代码前，我们需要一个“桥梁”让 Python 能和 MySQL 对话。
打开终端 (Terminal / CMD)，安装 pymysql 库：
pip install pymysql
* 注：本教程以 pymysql 为例，这是最轻量且广泛使用的纯 Python MySQL 客户端库。
导入库，配置你的 MySQL 账号和密码：
import pymysql
# 1. 建立基础连接 (此时还不指定具体的数据库)
conn = pymysql.connect(
host='localhost', # 数据库主机地址
user='root', # 你的数据库用户名
password='password', # 你的数据库密码
charset='utf8mb4' # 支持中文和 Emoji 的编码
)
# 2. 获取游标 (Cursor) - 它是帮我们执行 SQL 语句的“跑腿员”
cursor = conn.cursor()
如果数据库已经存在怎么办？我们可以用 IF NOT EXISTS 语法防止报错。
# 执行建库 SQL
cursor.execute("CREATE DATABASE IF NOT EXISTS library_db")
print("数据库 library_db 创建成功或已存在！")
库建好了，我们需要“进入”这个库，才能在里面建表。
# 告诉系统，接下来的操作都在 library_db 里面进行
cursor.execute("USE library_db")
（相当于在控制台里输入了 use library_db;）
我们需要一张 books（图书）表，包含以下字段：
| 字段名 | 数据类型 | 说明 |
|---|---|---|
| id | INT | 主键，自增（自动编号） |
| title | VARCHAR(50) | 书名 |
| author | VARCHAR(30) | 作者 |
| price | DECIMAL(6,2) | 价格（保留两位小数） |
利用 Python 多行字符串 编写清晰的 SQL：
create_table_sql = """
CREATE TABLE IF NOT EXISTS books (
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
title VARCHAR(50) NOT NULL,
author VARCHAR(30),
price DECIMAL(6,2)
)
"""
# 让跑腿员执行建表指令
cursor.execute(create_table_sql)
print("数据表 books 准备就绪！")
假设经过爬虫提取，我们得到了一个包含多个元组的 列表 (List)：
data = [
('Python Crash Course', 'Eric Matthes', 89.50),
('Clean Code', 'Robert C. Martin', 115.00),
('The Pragmatic Programmer', 'Andrew Hunt', 99.00),
('Design Patterns', 'GoF', 120.80)
]
思考：如果有一万条数据，用 `for` 循环一条一条插入会怎样？
用循环单条插入速度慢、效率低。
Python 提供了 cursor.executemany()，可以一次性批量执行多条数据！
SQL 语句中的数据我们用 %s 作为占位符。
# SQL 模板，三个 %s 代表后面的 title, author, price
insert_sql = "INSERT INTO books (title, author, price) VALUES (%s, %s, %s)"
# 传入 SQL 模板和整个列表，自动完成批量映射
cursor.executemany(insert_sql, data)
# 【极其重要】插入、修改、删除操作，必须执行 commit() 提交事务
conn.commit()
print(f"成功插入了 {cursor.rowcount} 条图书数据！")
⚠️ 新手最常犯的错：忘记写 conn.commit()，导致代码不报错，但数据库里啥也没有！
老板提需求了：
“帮我把所有价格超过 100 元的书名和作者查出来！”
SQL 怎么写？
SELECT title, author, price FROM books WHERE price > 100;
query_sql = "SELECT title, author, price FROM books WHERE price > 100"
cursor.execute(query_sql)
# 获取所有查询结果 (返回的是元组的元组)
results = cursor.fetchall()
print("--- 价格大于 100 元的图书 ---")
for row in results:
print(f"书名: {row[0]}, 作者: {row[1]}, 价格: ￥{row[2]}")
Tip: 也可以用 fetchone() 每次只取一条数据。
用完数据库后，千万别忘了把“门”关上，释放系统资源。
# 先关游标
cursor.close()
# 再关连接
conn.close()
print("数据库连接已安全关闭。")
import pymysql
# 1. 连接数据库并获取游标
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password')
cursor = conn.cursor()
# 2. 建库并进入
cursor.execute("CREATE DATABASE IF NOT EXISTS library_db")
cursor.execute("USE library_db")
# 3. 建表
cursor.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS books (
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
title VARCHAR(50), author VARCHAR(30), price DECIMAL(6,2)
)""")
# 4. 准备数据并批量插入
data = [
('Python Crash Course', 'Eric Matthes', 89.50),
('Clean Code', 'Robert C. Martin', 115.00),
('The Pragmatic Programmer', 'Andrew Hunt', 99.00),
('Design Patterns', 'GoF', 120.80)
]
cursor.executemany("INSERT INTO books (title, author, price) VALUES (%s, %s, %s)", data)
conn.commit() # 务必提交！
# 5. 条件查询
cursor.execute("SELECT title, price FROM books WHERE price > 100")
for row in cursor.fetchall():
print(f"书名: {row[0]}, 价格: ￥{row[1]}")
# 6. 关闭连接
cursor.close()
conn.close()
ecommerce_dbphones (id, brand, price, stock)executemany() 批量插入：[('Apple', 7999, 100), ('Huawei', 6999, 200), ('Xiaomi', 3999, 500)]如果在执行过程中遇到报错：
root 密码是否填错？conn.commit()？