京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python连接MySQL并使用fetchall()方法过滤特殊字符
来一个简单的例子,看Python如何操作数据库,相比Java的JDBC来说,确实非常简单,省去了很多复杂的重复工作,只关心数据的获取与操作。
准备工作
需要有相应的环境和模块:
Ubuntu 14.04 64bit
Python 2.7.6
MySQLdb
注意:Ubuntu 自带安装了Python,但是要使用Python连接数据库,还需要安装MySQLdb模块,安装方法也很简单:
sudo apt-get install MySQLdb
然后进入Python环境,import这个包,如果没有报错,则安装成功了:

python
Python 2.7.6 (default, Jun 22 2015, 17:58:13)
[GCC 4.8.2] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import MySQLdb
>>>
Python标准的数据库接口的Python DB-API(包括Python操作MySQL)。大多数Python数据库接口坚持这个标准。不同的数据库也就需要不同额模块,由于我本机装的是MySQL,所以使用了MySQLdb模块,对不同的数据库而言,只需要更改底层实现了接口的模块,代码不需要改,这就是模块的作用。
Python数据库操作
首先我们需要一个测试表
建表语句:
CREATE DATABASE study;
use study;
DROP TABLE IF EXISTS python_demo;
CREATE TABLE python_demo (
id int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键,自增',
user_no int NOT NULL COMMENT '用户编号',
user_name VARBINARY(50) NOT NULL COMMENT '用户名',
password VARBINARY(50) NOT NULL COMMENT '用户密码',
remark VARBINARY(255) NOT NULL COMMENT '用户备注',
PRIMARY KEY (id,user_no)
)ENGINE =innodb DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT '用户测试表';
INSERT INTO python_demo(user_no, user_name, password, remark) VALUES
(1001,'张三01','admin','我是张三');
INSERT INTO python_demo(user_no, user_name, password, remark) VALUES
(1002,'张三02','admin','我是张三');
INSERT INTO python_demo(user_no, user_name, password, remark) VALUES
(1003,'张三03','admin','我是张三');
INSERT INTO python_demo(user_no, user_name, password, remark) VALUES
(1004,'张三04','admin','我是张三');
INSERT INTO python_demo(user_no, user_name, password, remark) VALUES
(1005,'张三05','admin','我是张三');
INSERT INTO python_demo(user_no, user_name, password, remark) VALUES
(1006,'张三06','admin','我是张三');
INSERT INTO python_demo(user_no, user_name, password, remark) VALUES
(1007,'张三07','admin','我是张三');
INSERT INTO python_demo(user_no, user_name, password, remark) VALUES
(1008,'张三08','admin','我是张三');
Python代码
# --coding=utf8--
import ConfigParser
import sys
import MySQLdb
def init_db():
try:
conn = MySQLdb.connect(host=conf.get('Database', 'host'),
user=conf.get('Database', 'user'),
passwd=conf.get('Database', 'passwd'),
db=conf.get('Database', 'db'),
charset='utf8')
return conn
except:
print "Error:数据库连接错误"
return None
def select_demo(conn, sql):
try:
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(sql)
return cursor.fetchall()
except:
print "Error:数据库连接错误"
return None
def update_demo():
pass
def delete_demo():
pass
def insert_demo():
pass
if __name__ == '__main__':
conf = ConfigParser.ConfigParser()
conf.read('mysql.conf')
conn = init_db()
sql = "select * from %s" % conf.get('Database', 'table')
data = select_demo(conn, sql)
pass
fetchall()字段特殊字符过滤处理
最近在做数据仓库的迁移工作,之前数据仓库的数据都是用的shell脚本来抽取,后来换了python脚本.
但是在把数据抽取存放到hadoop时,出现了一个问题:
由于数据库字段很多,提前也不知道数据库字段会存储什么内容,hive建表是以\t\n做分隔,这就导致了一个问题,如果mysql字段内容里面本身含有\t\n,那么就会出现字段错位情况,并且很头疼的是mysql有100多个字段,也不知道哪个字段会出现这个问题.
shell脚本里的做法是在需要抽取的字段上用mysql的replace函数对字段进行替换,例如,假设mysql里的字段是column1 varchar(2000),那么很可能就会出现有特殊字符的情况,在查询的sql语句里加上
select replace(replace(replace(column1,'\r',''),'\n',''),'\t','')
之前一直是这么干的,但是这样写sql特别长,特别是有100多个字段,也不知道哪个有特殊字符,只要都加上.
所以在python中对字段不加处理,最终导致hive表字段对应出现偏差,所以在python里从mysql查询到的字段在写到文件之前需要对每个字段进行过滤处理
看个例子,我就以mysql测试为例,首先建一张测试表
CREATE TABLE `filter_fields` (
`field1` varchar(50) DEFAULT NULL,
`field2` varchar(50) DEFAULT NULL,
`field3` varchar(50) DEFAULT NULL,
`field4` varchar(50) DEFAULT NULL,
`field5` varchar(50) DEFAULT NULL,
`field6` varchar(50) DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
有六个字段,都是varchar类型,插入新数据可以在里面插入特殊字符.简单插入条数据测试看看:
insert into filter_fields(field1,field2,field3,field4,field5,field6) VALUES
('test01','test02','test03','test04','test05','test06');
insert into filter_fields(field1,field2,field3,field4,field5,field6) VALUES
('test11\ntest11','test12\n\n','test13','test14','test15','test16');
insert into filter_fields(field1,field2,field3,field4,field5,field6) VALUES
('test21\ttest21','test22\ttest22\ttest22','test23\t\t\t','test4','test5','test6');
insert into filter_fields(field1,field2,field3,field4,field5,field6) VALUES
('test21\rest21','test22\r\rest22\r\rest22','test23\r\r\r','test4','test5','test6');
其中数据里插入的特殊字符,可能连在一起,也有不连在一起的.
python测试代码:
# coding=utf-8
import MySQLdb
import sys
db_host = '127.0.0.1' # 数据库地址
db_port = 3306 # 数据库端口
db_user = 'root' # mysql用户名
db_pwd = 'yourpassword' # mysql用户密码,换成你的密码
db_name = 'test' # 数据库名
db_table = 'filter_fields' # 数据库表
# 过滤sql字段结果中的\t\n
def extract_data(table_name):
try:
conn = MySQLdb.connect(host=db_host, port = db_port, user=db_user,
passwd = db_pwd, db = db_name, charset = "utf8")
cursor = conn.cursor()
except MySQLdb.Error, e:
print '数据库连接异常'
sys.exit(1)
try:
sql = 'select * from %s;'%(table_name)
cursor.execute(sql)
rows = cursor.fetchall()
print '====字段未过滤查询结果===='
for row in rows:
print row
print '====字段过滤之后结果===='
rows_list = []
for row in rows:
row_list = []
for column in row:
row_list.append(column.replace('\t', '').replace('\n', '').replace('\r', ''))
rows_list.append(row_list)
print rows_list[-1] # [-1]表示列表最后一个元素
return rows_list
except MySQLdb.Error, e:
print '执行sql语句失败'
cursor.close()
conn.close()
sys.exit(1)
if __name__ == '__main__':
print 'begin:'
rows = extract_data(db_table)
pass
看看输出结果:
字段未过滤查询结果
(u'test01', u'test02', u'test03', u'test04', u'test05', u'test06')
(u'test11\ntest11', u'test12\n\n', u'test13', u'test14', u'test15', u'test16')
(u'test21\ttest21', u'test22\ttest22\ttest22', u'test23\t\t\t', u'test4', u'test5', u'test6')
(u'test21\rest21', u'test22\r\rest22\r\rest22', u'test23\r\r\r', u'test4', u'test5', u'test6')
字段过滤之后结果
[u'test01', u'test02', u'test03', u'test04', u'test05', u'test06']
[u'test11test11', u'test12', u'test13', u'test14', u'test15', u'test16']
[u'test21test21', u'test22test22test22', u'test23', u'test4', u'test5', u'test6']
[u'test21est21', u'test22est22est22', u'test23', u'test4', u'test5', u'test6']
可以看到,制表符,换行符,回车都被过滤了.
建议:最后说点题外话,不要小视\r,回车符.很多人以为回车符就是换行符,其实不是的,\r表示回车符,\n表示新行.之前代码里其实是过滤掉了\t\n的,但是抽取的数据还是不对,后来看了源码之后才发现,原来是没有过滤\r,就这个不同导致了很多数据抽取不对.
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16