【必読】PythonでMySQLデータベースを操作する|コード付

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(最終更新日:2023年7月)

✔このような疑問をお持ちの方へ向けて書かれた記事です

「PythonでMySQLを操作する方法を知りたい」
「Pythonのライブラリ「mysql-connector-python」について学びたい」
「Pythonを用いたMySQLの操作の実例が見たい」

✔当記事を通じて提供する情報

  • Pythonを用いたMySQLの基本操作
  • 「mysql-connector-python」の利用方法とその応用
  • Pythonを通じたMySQL操作の具体的な例示

当記事では、Pythonを用いたMySQLの基本操作から、「mysql-connector-python」の利用方法、さらなる応用例までを、具体的な例を交えて詳細に解説します。

最後までご覧いただくと、PythonからMySQLを効率的に操作する技術が身につきます。

ぜひ最後までご覧ください。

筆者プロフィール

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【現職】プロダクトマネージャー

【副業】ブログ(月間20万PV)/YouTube/Web・アプリ制作

「プログラミング × ライティング × 営業」の経験を活かし、30後半からのIT系職へシフト。現在はプロダクトマネージャーとして、さまざまな関係者の間に入り奮闘してます。当サイトでは、実際に手を動かせるWebアプリの開発を通じて、プログラミングはもちろん、IT職に必要な情報を提供していきます。

【当ブログで紹介しているサイト】

当サイトチュートリアルで作成したデモ版日報アプリ

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何回も読むのに値する本なので、ぜひ手にとって読んでみてください。

はじめに:PythonとMySQLの関係

こちらでは、「PythonとMySQLのシナジー」についてお伝えします。

PythonとMySQLの組み合わせがなぜ重要で、その将来的な可能性について見ていきましょう。

  • PythonとMySQLコンビの重要性と未来
  • 「mysql python」の基本コンセプトと連携の必要性

PythonとMySQLコンビの重要性と未来

PythonとMySQLの組み合わせは、データベース管理とデータ分析の領域で非常に重要です。

その理由は、それぞれが各分野の中で広く採用されている仕組みであることが挙げられます。

  • Python:その強力なデータ分析ツールが可能
  • MySQL:その高速で堅牢なデータベース管理システム

この組み合わせを利用することで、大量のデータを効率的に扱い、分析することが可能になります。

将来的には、IoTやAIなどの分野でデータがますます重要になるにつれ、この組み合わせはますます価値を増すでしょう。

MySQLとPythonの基本コンセプトと連携の必要性

PythonとMySQLを組み合わせると、大規模なデータ処理タスクを効率的に実行することが可能となります。

なぜなら大規模なデータストレージとしてのMySQLから、データ分析や機械学習で使えるPythonがデータを取得・処理できるからです。

具体的な利用例としては、以下のとおり。

  • Webアプリケーションのバックエンドでのデータ操作
  • 機械学習のトレーニングデータの生成や取得

基本準備:PythonとMySQLを融合する

次に、PythonとMySQLを融合させるための基本的な準備について見ていきます。

ここでは必要なライブラリのインストールからMySQLのセットアップまでを見ていきましょう。

  • 必要ライブラリのリスト
  • PIPを使ったライブラリのインストール方法
  • MySQLの準備: インストールとデータベースの作成

必要ライブラリのリスト

PythonとMySQLの連携には、一部の外部ライブラリが必要になります。

具体的には、こちらです。

mysqlclient

このライブラリを使うことで、PythonからMySQLへの接続と、SQLコマンドの実行が可能となるのです。

PIPを使ったライブラリのインストール方法

Pythonのパッケージ管理システムであるpipでは、必要なライブラリを簡単にインストールできます。

以下がそのインストール方法です。

pip install mysqlclient

mysqlclientがインストールされ、PythonからMySQLにアクセスするための準備が整います。

MySQLの準備: インストールとデータベースの作成

Pythonと連携させる前に、MySQLのインストールと初期設定が必要です。

  • WindowsとMySQLのインストールバイド
  • MySQLにおけるデータ

WindowsとMySQLのインストールバイド

WindowsでMySQLをインストールするには、公式サイトからインストーラをダウンロードして実行します。

インストールが終わったら、初期設定を進めていきましょう。

具体的なインストール手順は公式ドキュメントの参照をおすすめします。

https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/ja/windows-installation.html

MySQLにおけるデータベース作成の基本

データベースの作成は、MySQLのコマンドラインインターフェースからSQLコマンドを使用しておこないます。

以下が、新しいデータベースを作成する基本的なコマンドです。

CREATE DATABASE mydatabase;

これにより、”mydatabase”という名前の新しいデータベースが作成されます。

テーブル作成などについても、以下のような記事が参考になるでしょう。

接続の実現:『mysqlclientであなたのPythonとMySQLを結びつける』

PythonとMySQLを連携させるためには、まず接続する必要があります。

その際に役立つのが「mysqlclient」ライブラリです。

  • mysqlclientの概要と使用方法
  • PythonからMySQLへの接続手順とコードのサンプル

mysqlclientの概要と使用方法

「mysqlclient」は、PythonからMySQLへの接続を可能にするライブラリです。

このライブラリを使用することで、PythonコードからSQLコマンドを実行できます。

接続するためには、「connect」メソッドを使用します。

PythonからMySQLへの接続手順とコードのサンプル

PythonからMySQLに接続するには、「mysqlclient」の「connect」関数を使用します。

この関数に入れる引数は以下のようなデータベースへの接続情報です。

  • ホスト名
  • データベース名
  • ユーザ名
  • パスワードなど

以下に具体的な接続のサンプルコードを示します。

import mysqlclient

# MySQLに接続する
db = mysqlclient.connect(
    host="localhost",
    user="your_username",
    passwd="your_password",
    db="your_database"
)

# カーソルを取得する
cursor = db.cursor()

# カーソルを閉じる
cursor.close()

# 接続を閉じる
db.close()

このコードでは、「MySQLdb.connect」を使ってデータベースに接続し、その後に取得したカーソルを使ってSQLコマンドを実行できます。

終了時には、カーソルとデータベースの接続を閉じることを忘れないようにしましょう。

SQL操作:『Pythonの視点からのMySQL操作』

PythonからMySQLに接続できたら、実際に操作してみます。

SQLコマンドの実行方法をご覧ください。

  • SQLコマンドの基本
  • Python中でのSQLコマンド実行法
  • レコードの挿入、一括挿入、選択、更新、削除

SQLコマンドの基本

SQL(Structured Query Language)は、データベースとやり取りするための標準的な言語です。

最も基本的なSQLコマンドは以下になります。

  • SELECT(データの選択)
  • INSERT(データの挿入)
  • UPDATE(データの更新)
  • DELETE(データの削除)

以下詳しく知りたい人はそれぞれの解説記事をご覧ください。

SELECT(データの選択)

INSERT(データの挿入)

UPDATE(データの更新)

DELETE(データの削除)

Python中でのSQLコマンド実行法

PythonからSQLコマンドを実行するには、先ほど取得したカーソルオブジェクトのexecuteメソッドを使います

executeメソッドにSQLコマンドを文字列として渡すことで、そのコマンドをデータベース上で実行できるのです。

レコードの挿入、一括挿入、選択、更新、削除

それでは、Pythonを使用してMySQLのレコードを操作する基本的な方法を見ていきましょう。

  • レコードの挿入
  • レコードの一括挿入
  • レコードの選択
  • レコードの更新
  • レコードの削除

レコードの挿入

cursor = db.cursor()
sql = "INSERT INTO students (name, grade) VALUES ('John Doe', 'A')"
cursor.execute(sql)
db.commit()

レコードの一括挿入

cursor = db.cursor()
students = [('Jane Doe', 'B'), ('Emily Clark', 'A'), ('Mike Taylor', 'C')]
sql = "INSERT INTO students (name, grade) VALUES (%s, %s)"
cursor.executemany(sql, students)
db.commit()

レコードの選択

cursor = db.cursor()
sql = "SELECT * FROM students"
cursor.execute(sql)
results = cursor.fetchall()
for row in results:
    print(row)

レコードの更新

cursor = db.cursor()
sql = "UPDATE students SET grade = 'A' WHERE name = 'Mike Taylor'"
cursor.execute(sql)
db.commit()

レコードの削除

cursor = db.cursor()
sql = "DELETE FROM students WHERE grade = 'C'"
cursor.execute(sql)
db.commit()

SQL文を定義したうえで、それをcursor.execute()に渡します。

データの挿入や更新、削除後は、db.commit()を呼び出して、変更をデータベースに反映させましょう。

また選択した結果を取得するためには、cursor.fetchall()を使用します。

これは選択したすべてのレコードを返すメソッドです。

実践編:『Pythonで動かすデータベースアプリケーション』

ここでは、Pythonで動かすデータベースアプリケーションの基本的な考え方と、よく使われるSQLコマンドの使用例を紹介します。

前述の基本的な操作を理解したら、それらを組み合わせて実際のアプリケーションが作成可能です。

  • データの取得方法: 1件ずつ, 全て
  • 実習: よく使われるSQLコマンドの使用例

データの取得方法: 1件ずつ, 全て

データを取得するために、一度にひとつのレコードだけを取得する方法を覚えておくと便利です。

大量のデータを一度に取得すると、メモリを大量に消費してしまいます。

cursor.fetchall()ではなく、以下のコマンドを使用してください。

cursor.execute("SELECT * FROM students")
row = cursor.fetchone()
while row is not None:
    print(row)
    row = cursor.fetchone()

実習: よく使われるSQLコマンドの使用例

次に、よく使われるSQLコマンドをPythonから使用する例をいくつか見てみましょう。

ここでは、以下のようなSQLコマンドを実行します。

  • レコードのカウント
  • 特定の条件にマッチするレコードの選択
  • 順序付けと制限

レコードのカウント

cursor.execute("SELECT COUNT(*) FROM students")
result = cursor.fetchone()
print(result[0])

特定の条件にマッチするレコードの選択

cursor.execute("SELECT * FROM students WHERE grade = 'A'")
results = cursor.fetchall()
for row in results:
    print(row)

順序付けと制限

cursor.execute("SELECT * FROM students ORDER BY grade DESC LIMIT 5")
results = cursor.fetchall()
for row in results:
    print(row)

これらのSQLコマンドを使うことで、データベースから必要なデータを効率良く取得し、Pythonで処理できます。

PythonとMySQLを連携させ、データベースをより強力に操作することが可能となるのです。

まとめ

PythonとMySQLの連携は、非常に強力なデータハンドリングを実現します。

当記事では以下のようなことをお伝えしてきました。

  • PythonやMySQLの準備方法
  • PythonからMySQLを操作するための基本的な方法
  • Pythonでデータベースを操作する実コード

PythonとMySQLを組み合わせることで、大規模なデータ処理タスクを効率的におこなったり、高度な分析タスクを実現したりが可能です。

たとえば、Pythonのpandasライブラリを使ってのデータ分析や、scikit-learnライブラリを使って機械学習モデルを訓練に使えるでしょう。

データを効率的に操作する力は、データサイエンスの世界では非常に価値のあるスキルです。

これからもPythonとMySQLを活用し、より良いソフトウェアを作成する旅を続けてください。

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