Python连接MySQL数据库是后端开发、数据分析等场景中的常见需求，不同的业务场景可以选择不同的连接方案，本文会介绍两种最主流的实现方式。
环境准备与依赖安装
在开始编写代码前，需要先完成基础环境配置，首先确保本地已经安装Python3.6及以上版本，同时已经部署好可用的MySQL数据库实例，记录好数据库的主机地址、端口、用户名、密码和要操作的数据库名称。
两种连接方式需要安装不同的依赖包，使用pip命令安装即可：
# 安装PyMySQL驱动 pip install pymysql # 安装SQLAlchemy ORM框架 pip install sqlalchemy
使用PyMySQL驱动直接连接MySQL
PyMySQL是纯Python实现的MySQL驱动，支持Python3，使用它可以像其他数据库驱动一样直接执行原生SQL语句，适合需要灵活控制SQL逻辑的场景。
基础连接与查询示例
下面的代码演示了如何使用PyMySQL建立连接，执行查询操作并获取结果：
import pymysql
# 建立数据库连接
conn = pymysql.connect(
host='127.0.0.1', # 数据库主机地址
port=3306, # 数据库端口
user='root', # 数据库用户名
password='123456', # 数据库密码
database='test_db', # 要操作的数据库名称
charset='utf8mb4' # 字符集，避免中文乱码
)
# 创建游标对象，用于执行SQL语句
cursor = conn.cursor()
# 执行查询SQL
sql = "SELECT id, name, age FROM user WHERE age > %s"
cursor.execute(sql, (18,)) # 参数化查询，避免SQL注入
# 获取查询结果
result = cursor.fetchall()
for row in result:
print(f"用户ID: {row[0]}, 姓名: {row[1]}, 年龄: {row[2]}")
# 关闭游标和连接，释放资源
cursor.close()
conn.close()
增删改操作示例
执行插入、更新、删除操作时，需要注意提交事务，否则操作不会生效：
import pymysql
conn = pymysql.connect(
host='127.0.0.1',
port=3306,
user='root',
password='123456',
database='test_db',
charset='utf8mb4'
)
cursor = conn.cursor()
# 插入数据
insert_sql = "INSERT INTO user (name, age) VALUES (%s, %s)"
cursor.execute(insert_sql, ('张三', 20))
# 提交事务
conn.commit()
# 更新数据
update_sql = "UPDATE user SET age = %s WHERE name = %s"
cursor.execute(update_sql, (21, '张三'))
conn.commit()
# 删除数据
delete_sql = "DELETE FROM user WHERE name = %s"
cursor.execute(delete_sql, ('张三',))
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()
使用SQLAlchemy ORM连接MySQL
SQLAlchemy是Python生态中常用的ORM框架，它可以将数据库表映射为Python类，把行记录映射为类实例，开发者不需要直接编写原生SQL，通过操作对象就能完成数据库操作，更适合业务逻辑复杂的项目。
定义模型与建立连接
首先需要通过SQLAlchemy定义数据库表对应的模型类，同时建立数据库连接：
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, declarative_base
# 创建数据库引擎，连接字符串格式为 mysql+pymysql://用户:密码@主机:端口/数据库名
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/test_db?charset=utf8mb4')
# 创建基类，所有模型类都继承这个基类
Base = declarative_base()
# 定义用户表对应的模型类
class User(Base):
__tablename__ = 'user' # 对应数据库中的表名
id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
name = Column(String(50), nullable=False)
age = Column(Integer, nullable=False)
def __repr__(self):
return f"<User(id={self.id}, name={self.name}, age={self.age})>"
# 创建所有定义的表，如果表已经存在则不会重复创建
Base.metadata.create_all(engine)
# 创建会话类，用于后续操作数据库
Session = sessionmaker(bind=engine)
ORM方式增删改查操作
通过会话对象可以完成各类数据库操作，不需要编写原生SQL：
# 创建会话实例
session = Session()
# 新增数据
new_user = User(name='李四', age=22)
session.add(new_user)
session.commit() # 提交事务，保存数据
# 批量新增数据
user_list = [User(name='王五', age=25), User(name='赵六', age=19)]
session.add_all(user_list)
session.commit()
# 查询数据
# 查询所有用户
all_users = session.query(User).all()
print(all_users)
# 条件查询，查询年龄大于20的用户
adult_users = session.query(User).filter(User.age > 20).all()
for user in adult_users:
print(user.name, user.age)
# 更新数据
session.query(User).filter(User.name == '李四').update({'age': 23})
session.commit()
# 删除数据
del_user = session.query(User).filter(User.name == '王五').first()
if del_user:
session.delete(del_user)
session.commit()
# 关闭会话
session.close()
两种连接方式的对比与选择
两种方式各有适用场景，开发者可以根据实际需求选择：
| 对比维度 | PyMySQL驱动 | SQLAlchemy ORM |
|---|---|---|
| SQL编写 | 需要手写原生SQL | 不需要手写SQL，通过对象操作 |
| 学习成本 | 较低，熟悉SQL即可上手 | 较高，需要理解ORM映射规则 |
| 灵活性 | 高，可自由编写复杂SQL | 较低，复杂查询需要额外学习查询语法 |
| 适用场景 | 简单脚本、数据分析、需要灵活控制SQL的场景 | Web开发、业务逻辑复杂的项目、需要减少SQL编写的场景 |
注意事项
- 无论使用哪种连接方式，都建议使用参数化查询，避免SQL注入风险，不要直接拼接SQL字符串。
- 操作完成后及时关闭连接或会话，避免占用数据库连接资源。
- 生产环境中不要将数据库密码明文写在代码里，建议通过环境变量或配置文件读取。
- 如果使用SQLAlchemy，连接字符串中的
mysql+pymysql表示使用PyMySQL作为底层驱动，需要先安装PyMySQL依赖。
PythonMySQLPyMySQLSQLAlchemyORM修改时间：2026-07-05 04:21:26