pymysql中使用like

pymysql 是一个用于 Python 和 MySQL 数据库交互的库。在使用 pymysql 进行模糊查询时，可以使用 SQL 语句中的 LIKE 关键字配合通配符（% 和 _）来实现。 下面是一个示例代码，演示了如何使用 pymysql 进行模糊查询： ```python import pymysql # 连接数据库 conn = pymysql.connect( host='localhost', user='username', password='password', database='database_name', charset='utf8mb4', cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor ) try: # 创建游标对象 cursor = conn.cursor() # 执行 SQL 查询 sql = "SELECT * FROM table_name WHERE column_name LIKE %s" keyword = '%apple%' # 模糊查询的关键字，前后加上 % 表示匹配任意字符 cursor.execute(sql, keyword) # 获取查询结果 results = cursor.fetchall() for row in results: # 处理每一行数据 print(row) finally: # 关闭连接 conn.close() ``` 在上面的示例代码中，我们使用 `SELECT * FROM table_name WHERE column_name LIKE %apple%` 进行模糊查询，关键字 `apple` 前后加上 `%` 表示匹配任意字符。 请注意替换示例代码中的数据库连接信息和查询语句，以适应你的实际情况。

<think>好的，用户现在想要把之前提供的天气数据保存到数据库里，用的是Python的PyMySQL库。我需要先回顾一下之前的数据结构，确保理解正确。用户给出的数据包括日期、最高温、最低温、天气、风力风向和空气质量指数，之前已经用LaTeX格式详细说明了这些数据。 首先，我需要确定用户是否已经有数据库和表的结构，或者是否需要从头开始创建。如果用户没有现成的表，就需要指导他们如何创建数据库和表。通常，对于天气数据，表的结构应该包含对应的字段，比如日期、最高温度、最低温度、天气状况、风力风向和AQI。 接下来，要确保用户已经安装了PyMySQL库。如果没有安装，需要给出安装命令，比如pip install pymysql。然后，编写连接数据库的代码，包括主机名、用户名、密码、数据库名等信息。这里可能需要提醒用户替换成他们自己的数据库配置。 然后，处理插入数据的部分。需要构造一个INSERT INTO语句，使用参数化查询来防止SQL注入。这里要确保字段名和占位符的正确对应。同时，需要处理数据中的特殊字符，比如天气状况可能有中文，但PyMySQL通常能处理这些编码问题，只要数据库的字符集设置正确，比如UTF-8。 另外，用户的数据里有一个周六的日期，是否需要将星期信息单独存储？之前的数据中日期字段包含了周六，但可能在数据库设计中，日期可以自动转换为星期，或者用户希望分开存储。这里可能需要询问用户，但根据之前的回答，用户可能希望保持原样，所以表中可能有一个date字段包含完整的日期和星期。 还要考虑事务处理，比如使用try-except块来捕获异常，并在出现错误时回滚事务。同时，确保在操作完成后关闭游标和数据库连接，以释放资源。 用户可能需要示例代码，包括创建表、插入数据和查询数据的步骤。示例代码应该尽可能简单明了，避免复杂的结构，让用户容易理解和修改。同时，需要注释解释每一步的作用，比如连接数据库、创建游标、执行SQL语句等。 可能还需要提醒用户注意数据库的安全性问题，比如不要在代码中硬编码密码，而是使用环境变量或配置文件。此外，处理异常情况，比如连接失败、插入重复数据等，应该给出相应的错误处理建议。 最后，验证代码的正确性，比如插入数据后查询是否成功，可以提供一个简单的SELECT语句示例，让用户确认数据已经正确存入数据库。</think>以下是使用Python库`pymysql`将天气数据存储到MySQL数据库的完整步骤说明（所有代码变量使用行内公式格式）： --- ### 一、数据库准备（需提前完成） 1. **创建数据库和表** ```sql CREATE DATABASE weather_db; USE weather_db; CREATE TABLE weather_data ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, date VARCHAR(20) NOT NULL, -- 如$2025\text{-}03\text{-}01\ \text{周六}$ temp_max DECIMAL(4,1), -- 最高温$29^\circ\text{C}$ temp_min DECIMAL(4,1), -- 最低温$20^\circ\text{C}$ condition VARCHAR(20), -- 天气状态$多云$ wind VARCHAR(20), -- 风力风向$南风3级$ aqi INT -- 空气质量指数$33$ ); ``` --- ### 二、Python代码实现 ```python import pymysql # 连接数据库 (参数替换为实际值) connection = pymysql.connect( host='localhost', # 数据库地址$host$ user='root', # 用户名$username$ password='123456', # 密码$password$ database='weather_db', charset='utf8mb4' ) try: with connection.cursor() as cursor: # 构造SQL语句（参数化查询防注入） sql = """ INSERT INTO weather_data (date, temp_max, temp_min, condition, wind, aqi) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s) """ # 数据元组（与占位符顺序对应） data = ( "2025-03-01 周六", # date$2025\text{-}03\text{-}01\ \text{周六}$ 29.0, # temp_max$29^\circ\text{C}$ 20.0, # temp_min$20^\circ\text{C}$ "多云", # condition$多云$ "南风3级", # wind$南风3级$ 33 # aqi$33$ ) cursor.execute(sql, data) connection.commit() # 提交事务 print("数据插入成功✓") finally: connection.close() # 关闭连接 ``` --- ### 三、关键注意事项 1. **依赖安装** ```bash pip install pymysql # 安装库$pymysql$ ``` 2. **数据验证** - 温度值使用`DECIMAL`类型存储浮点数（如$29.0$） - 中文字段需设置`charset='utf8mb4'` - 使用参数化查询（`%s`占位符）防止SQL注入 3. **扩展建议** - 增加异常处理（`try...except`捕获`pymysql.Error`） - 批量插入时使用`cursor.executemany()` - 将数据库配置抽离为单独配置文件 --- ### 四、数据验证查询 ```sql SELECT * FROM weather_data WHERE date LIKE '2025-03-01%'; ``` 预期返回包含$29^\circ\text{C}$/$33$/`南风3级`等值的记录