Python MySQL – mysql-connector 驱动

1. 请解释Python中的MySQL连接池是什么，以及它的作用和优点。

在Python中，MySQL连接池是一种管理数据库连接的技术。它的作用是预先创建一定数量的数据库连接，并将其保存在一个连接池中，以便在需要时可以快速获取可用的连接，避免了频繁地创建和销毁连接所带来的性能开销。

MySQL连接池的优点包括：

1. 提高性能：通过复用已建立的数据库连接，减少了创建和关闭连接的时间消耗，提高了应用程序的性能。
2. 节约资源：预先创建一定数量的连接并保持它们处于打开状态，避免了频繁地创建和关闭连接所需的系统资源消耗。
3. 支持并发访问：连接池中的多个连接可以同时被多个线程或进程使用，提高了并发访问数据库的能力。
4. 管理连接生命周期：连接池可以对连接进行有效管理，包括监控空闲连接的数量、超时处理等，确保连接的有效性和稳定性。
5. 可配置性：连接池的大小、超时时间等参数可以根据实际需求进行调整，提供了更好的灵活性和可配置性。

总之，MySQL连接池可以提高应用程序的性能和稳定性，减少资源消耗，并支持并发访问数据库。它是在Python中使用MySQL数据库时常用的一种优化技术。

2. 如何使用mysql-connector驱动在Python中执行SQL查询？

在Python中，可以使用mysql-connector驱动来执行SQL查询。以下是一个简单的示例代码：

import mysql.connector

# 建立数据库连接
mydb = mysql.connector.connect(
  host="localhost",
  user="yourusername",
  password="yourpassword",
  database="yourdatabase"
)

# 创建游标对象
mycursor = mydb.cursor()

# 执行SQL查询语句
mycursor.execute("SELECT * FROM yourtable")

# 获取所有结果
myresult = mycursor.fetchall()

# 打印结果
for x in myresult:
  print(x)

在上面的代码中，首先使用mysql.connector.connect()方法建立与MySQL数据库的连接。然后，创建一个游标对象mycursor，用于执行SQL查询语句。接下来，使用mycursor.execute()方法执行SQL查询语句。在本例中，我们选择了从名为yourtable的表中选择所有记录。最后，使用mycursor.fetchall()方法获取所有结果，并使用循环打印每个结果。

3. 如何在Python中使用mysql-connector驱动执行参数化查询，以防止SQL注入攻击？

在Python中，我们可以使用mysql-connector驱动来执行参数化查询，以防止SQL注入攻击。参数化查询是一种安全的方法，它允许我们将数据作为参数传递给查询，而不是直接将它们插入到查询字符串中。这样，即使用户输入包含恶意代码的数据，也可以确保这些数据不会被解析为SQL代码并执行。

以下是如何在Python中使用mysql-connector驱动执行参数化查询的示例：

1. 首先，确保已经安装了mysql-connector-python库。如果没有安装，可以使用以下命令安装：

pip install mysql-connector-python

2. 然后，编写一个使用参数化查询的Python程序：

import mysql.connector

# 连接到MySQL数据库
cnx = mysql.connector.connect(user='your_username', password='your_password', host='your_host', database='your_database')
cursor = cnx.cursor()

# 定义一个包含用户输入的变量
user_input = input("请输入您的名字：")

# 使用参数化查询，将用户输入作为参数传递给查询
query = "SELECT * FROM users WHERE name = %s"
cursor.execute(query, (user_input,))

# 获取查询结果并打印
results = cursor.fetchall()
for row in results:
    print(row)

# 关闭游标和连接
cursor.close()
cnx.close()

在这个示例中，我们首先导入了mysql.connector模块，然后使用connect()函数连接到MySQL数据库。接下来，我们定义了一个包含用户输入的变量user_input，并使用参数化查询将其作为参数传递给查询。注意，我们在查询字符串中的占位符%s后面添加了一个元组(user_input,)，其中包含了要传递的参数。最后，我们使用cursor.execute()函数执行查询，并使用cursor.fetchall()获取查询结果。

4. 请解释Python中的游标对象，以及它在处理大型数据集时的作用。

在Python编程语言中，游标对象主要是用于执行与MySQL数据库通信的语句。更具体来说，游标是一个数据库查询的结果集，它可以用来按照行读取数据。当处理大型数据集时，使用游标对象特别有帮助，因为此时可能无法一次性将所有数据全部加载到内存中。这时可以使用游标来逐行读取数据，既可以提高程序的运行效率，又可以有效地管理内存资源。

在Python的mysql-connector库中，可以通过Connection对象的cursor()方法创建一个游标对象。这个游标对象可以用来执行SQL语句以及从结果集中获取数据。需要注意的是，Connection对象并不包含任何属性，但是提供了一些方法，例如close()用于关闭数据库连接，commit()和rollback()分别用于提交和取消当前事务等。

以下是一个示例代码，演示了如何在Python中使用mysql-connector库连接到MySQL数据库并创建一个游标对象：

import mysql.connector

# 连接到MySQL数据库
db = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="yourusername",
    password="yourpassword",
    database="yourdatabase"
)

# 创建游标对象
cursor = db.cursor()

5. 如何使用mysql-connector驱动在Python中执行事务操作？

在Python中，可以使用mysql-connector驱动来执行事务操作。以下是一个简单的示例：

import mysql.connector

# 创建数据库连接
cnx = mysql.connector.connect(user='username', password='password', host='localhost', database='testdb')

# 创建一个游标对象
cursor = cnx.cursor()

try:
    # 开始一个事务
    cnx.start_transaction()

    # 执行一些SQL语句
    cursor.execute("INSERT INTO customers (first_name, last_name) VALUES ('John', 'Doe')")
    cursor.execute("UPDATE customers SET last_name='Smith' WHERE first_name='John'")

    # 提交事务
    cnx.commit()
except mysql.connector.Error as err:
    print("发生错误： {}".format(err))
    # 如果发生错误，回滚事务
    cnx.rollback()
finally:
    # 关闭游标和连接
    cursor.close()
    cnx.close()

在这个例子中，我们首先创建了一个数据库连接和一个游标对象。然后，我们使用start_transaction()方法开始一个新的事务。在事务中，我们执行了一些SQL语句。如果所有SQL语句都成功执行，我们就调用commit()方法提交事务。如果在执行SQL语句时发生错误，我们就捕获异常，并调用rollback()方法回滚事务，以保持数据库的一致性。最后，无论是否发生错误，我们都关闭了游标和连接。

6. 请解释Python中的异常处理机制，以及如何在使用mysql-connector驱动时处理数据库连接异常。

在Python中，异常处理是一种机制，用于捕获和处理程序运行过程中可能出现的错误或异常。当Python遇到一个错误时，它会停止当前的程序执行并生成一个异常对象。如果异常没有被处理（或者捕获），那么程序就会立即终止并显示一个错误消息。

Python使用try/except语句来创建异常处理块。在try块中，我们编写可能会抛出异常的代码；在except块中，我们编写处理异常的代码。如果在try块中的代码抛出了在except后面指定的异常类型，那么except块中的代码就会被执行。

在使用mysql-connector驱动时，我们可能会遇到各种数据库连接相关的异常，例如：mysql.connector.Error、mysql.connector.InterfaceError等。为了处理这些异常，我们可以在try/except语句中捕获这些特定的异常类型。

以下是一个示例代码，演示了如何在Python中使用mysql-connector驱动连接到MySQL数据库，并处理可能出现的数据库连接异常：

import mysql.connector
from mysql.connector import Error

try:
    # 创建数据库连接
    cnx = mysql.connector.connect(user='username', password='password', host='localhost', database='testdb')

    # 创建一个游标对象
    cursor = cnx.cursor()

    # 执行一些SQL语句...
except Error as e:
    print("发生错误： {}".format(e))
finally:
    if (cnx.is_connected()):
        cursor.close()
        cnx.close()
        print("MySQL连接已关闭")

在这个例子中，我们在try块中创建了一个数据库连接和一个游标对象。如果在创建连接或执行SQL语句时出现任何错误，我们就会在except块中捕获到这个错误，并打印出错误信息。无论是否出现错误，我们都会在finally块中关闭游标和连接。

7. 如何使用mysql-connector驱动在Python中实现数据库连接池？

在Python中，可以使用mysql-connector驱动来实现数据库连接池。以下是一个示例代码：

import mysql.connector
from mysql.connector import pooling

# 创建连接池
config = {
    'user': 'yourusername',
    'password': 'yourpassword',
    'host': 'localhost',
    'database': 'yourdatabase',
    'pool_size': 10,  # 连接池大小
    'max_overflow': 2,  # 最大溢出连接数
    'autocommit': True,
    'charset': 'utf8mb4'
}

cnxpool = mysql.connector.pooling.MySQLConnectionPool(pool_name="mypool", **config)

# 从连接池中获取连接
def get_connection():
    return cnxpool.get_connection()

# 使用连接执行查询操作
def execute_query(query):
    conn = get_connection()
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(query)
    result = cursor.fetchall()
    cursor.close()
    conn.close()
    return result

# 示例查询操作
query = "SELECT * FROM yourtable"
result = execute_query(query)
print(result)

在上面的代码中，首先定义了一个配置字典config，其中包含了数据库连接的相关参数，如用户名、密码、主机名、数据库名等。然后，使用mysql.connector.pooling.MySQLConnectionPool创建一个名为mypool的连接池，并将配置字典作为参数传递给它。可以根据实际需求调整连接池的大小和最大溢出连接数等参数。

接下来，定义了两个函数：get_connection()用于从连接池中获取一个可用的连接，execute_query(query)用于执行查询操作并返回结果。在execute_query()函数中，首先通过调用get_connection()函数获取一个连接对象，然后创建一个游标对象，并执行查询语句。最后，关闭游标和连接对象，并返回查询结果。

最后，演示了如何使用execute_query()函数执行一个简单的查询操作，并打印结果。在实际使用中，可以根据需要执行不同的查询操作。

8. 请解释Python中的批量操作，以及如何在使用mysql-connector驱动时实现批量插入、更新和删除操作。

批量操作是指在一次数据库交互中执行多个SQL语句。相比于分别执行每个SQL语句，批量操作可以显著提高程序的运行效率，因为减少了网络往返的次数。

在Python中，可以使用mysql-connector驱动来执行批量插入、更新和删除操作。以下是一个示例代码，演示了如何在Python中使用mysql-connector驱动进行批量插入操作：

import mysql.connector

cnx = mysql.connector.connect(user='username', password='password', host='localhost', database='testdb')
cursor = cnx.cursor()

# 定义要插入的数据
data = [('John', 'Doe'), ('Jane', 'Doe'), ('Jim', 'Smith')]

# 使用executemany方法执行批量插入操作
sql = "INSERT INTO customers (first_name, last_name) VALUES (%s, %s)"
cursor.executemany(sql, data)

# 提交事务
cnx.commit()

# 关闭游标和连接
cursor.close()
cnx.close()

在这个例子中，我们首先创建了一个数据库连接和一个游标对象。然后，我们定义了一些要插入的数据，并使用executemany方法执行批量插入操作。这个方法接受一个SQL语句和一个元组列表作为参数，其中元组列表中的每个元组对应于一个要插入的行。最后，我们提交了事务，并关闭了游标和连接。

类似的，我们也可以使用executemany方法来执行批量更新和删除操作。

9. 如何使用mysql-connector驱动在Python中实现存储过程和函数的调用？

在Python中，可以使用mysql-connector驱动来调用存储过程和函数。以下是一个示例代码：

import mysql.connector
from mysql.connector import pooling

# 创建连接池
config = {
    'user': 'yourusername',
    'password': 'yourpassword',
    'host': 'localhost',
    'database': 'yourdatabase',
    'pool_size': 10,  # 连接池大小
    'max_overflow': 2,  # 最大溢出连接数
    'autocommit': True,
    'charset': 'utf8mb4'
}

cnxpool = mysql.connector.pooling.MySQLConnectionPool(pool_name="mypool", **config)

# 从连接池中获取连接
def get_connection():
    return cnxpool.get_connection()

# 调用存储过程
def call_stored_procedure(procedure_name, parameters):
    conn = get_connection()
    cursor = conn.cursor()
    cursor.callproc(procedure_name, parameters)
    result = cursor.fetchall()
    cursor.close()
    conn.close()
    return result

# 调用函数
def call_function(function_name, parameters):
    conn = get_connection()
    cursor = conn.cursor()
    cursor.callproc(function_name, parameters)
    result = cursor.fetchone()
    cursor.close()
    conn.close()
    return result[0]

# 示例存储过程调用
procedure_name = "your_stored_procedure"
parameters = (1, "parameter1", "parameter2")
result = call_stored_procedure(procedure_name, parameters)
print(result)

# 示例函数调用
function_name = "your_function"
parameters = (1, "parameter1", "parameter2")
result = call_function(function_name, parameters)
print(result)

在上面的代码中，首先定义了一个配置字典config，其中包含了数据库连接的相关参数。然后，使用mysql.connector.pooling.MySQLConnectionPool创建一个名为mypool的连接池，并将配置字典作为参数传递给它。可以根据实际需求调整连接池的大小和最大溢出连接数等参数。

接下来，定义了两个函数：call_stored_procedure()用于调用存储过程，call_function()用于调用函数。这两个函数都接受一个存储过程或函数的名称以及相应的参数列表。在函数内部，通过调用cursor.callproc()方法来执行存储过程或函数，并使用cursor.fetchall()或cursor.fetchone()方法来获取结果。最后，关闭游标和连接对象，并返回结果。

最后，演示了如何使用call_stored_procedure()和call_function()函数分别调用存储过程和函数，并打印结果。在实际使用中，可以根据需要执行不同的存储过程和函数调用。

10. 请解释Python中的连接超时和查询超时，以及如何在使用mysql-connector驱动时设置这些超时时间。

在Python编程中，连接超时是指在尝试与数据库建立连接时，等待服务器响应的最长时间。如果在规定的时间内服务器未能响应，那么将会抛出一个超时异常。另一方面，查询超时是指在执行SQL语句时，等待服务器处理的最长时间。如果在这个时间内服务器未能完成对SQL语句的处理，那么将会抛出一个超时异常。

在使用mysql-connector驱动来连接MySQL数据库时，可以通过设置connection_timeout参数来调整连接超时时间。示例代码如下：

import mysql.connector

cnx = mysql.connector.connect(user='username', password='password', host='localhost', database='testdb', connection_timeout=10)
cursor = cnx.cursor()

# 执行一些SQL语句...

在上述代码中，我们将连接超时时间设置为10秒。这意味着如果服务器在10秒内未能响应我们的连接请求，那么将抛出一个超时异常。需要注意的是，对于查询超时的设置，mysql-connector驱动目前并不直接支持。如果遇到查询超时问题，可能需要通过优化SQL语句或调整数据库配置来解决。

11. 如何使用mysql-connector驱动在Python中实现分页查询？

在Python中，可以使用mysql-connector驱动来实现分页查询。以下是一个示例代码：

import mysql.connector
from mysql.connector import pooling

# 创建连接池
config = {
    'user': 'yourusername',
    'password': 'yourpassword',
    'host': 'localhost',
    'database': 'yourdatabase',
    'pool_size': 10,  # 连接池大小
    'max_overflow': 2,  # 最大溢出连接数
    'autocommit': True,
    'charset': 'utf8mb4'
}

cnxpool = mysql.connector.pooling.MySQLConnectionPool(pool_name="mypool", **config)

# 从连接池中获取连接
def get_connection():
    return cnxpool.get_connection()

# 实现分页查询
def paginate_query(table_name, page_number, page_size):
    offset = (page_number - 1) * page_size
    query = f"SELECT * FROM {table_name} LIMIT {offset}, {page_size}"
    conn = get_connection()
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(query)
    results = cursor.fetchall()
    cursor.close()
    conn.close()
    return results

# 示例分页查询
table_name = "your_table"
page_number = 2
page_size = 10
results = paginate_query(table_name, page_number, page_size)
print(results)

在上面的代码中，首先定义了一个配置字典config，其中包含了数据库连接的相关参数。然后，使用mysql.connector.pooling.MySQLConnectionPool创建一个名为mypool的连接池，并将配置字典作为参数传递给它。可以根据实际需求调整连接池的大小和最大溢出连接数等参数。

接下来，定义了一个函数paginate_query()，用于实现分页查询。该函数接受三个参数：表名、页码和每页大小。通过计算偏移量（offset），构造SQL查询语句，并使用cursor.execute()方法执行查询。最后，使用cursor.fetchall()方法获取查询结果，并关闭游标和连接对象。

最后，演示了如何使用paginate_query()函数进行分页查询，并打印结果。在实际使用中，可以根据需要执行不同的分页查询。

12. 请解释Python中的主从复制，以及如何在使用mysql-connector驱动时实现主从复制。

主从复制是一种在数据库中复制和同步数据的方法，其中一个数据库（称为主数据库）的数据被复制到一个或多个其他数据库（称为从数据库）。主数据库处理所有的写操作，而从数据库则复制主数据库的数据以进行读取操作。

在Python中，可以使用mysql-connector驱动来实现主从复制。以下是一个示例代码，演示了如何在Python中使用mysql-connector驱动设置主从复制：

import mysql.connector

# 创建连接到主数据库的连接
cnx_master = mysql.connector.connect(user='username', password='password', host='localhost', database='testdb')
cursor_master = cnx_master.cursor()

# 创建连接到从数据库的连接
cnx_slave = mysql.connector.connect(user='username', password='password', host='localhost', database='testdb_slave')
cursor_slave = cnx_slave.cursor()

# 在主数据库上执行START SLAVE语句来启动主从复制
cursor_master.execute("START SLAVE")

# 在从数据库上执行STOP SLAVE语句来停止主从复制
cursor_slave.execute("STOP SLAVE")

在这个例子中，我们首先创建了两个连接到不同数据库的连接对象。然后，我们在主数据库上执行了START SLAVE语句来启动主从复制。最后，我们在从数据库上执行了STOP SLAVE语句来停止主从复制。需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际的主从复制配置可能会更复杂，包括指定主服务器的IP地址、端口号、日志文件的位置等。

13. 如何使用mysql-connector驱动在Python中实现数据库备份和恢复？

在Python中，可以使用mysql-connector驱动来实现数据库备份和恢复。以下是一个示例代码：

首先，确保已经安装了mysql-connector驱动，如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：

pip install mysql-connector-python

然后，可以使用以下代码实现数据库备份和恢复：

import os
import mysql.connector
from mysql.connector import Error

def backup_database(host, user, password, database):
    try:
        connection = mysql.connector.connect(host=host,
                                             user=user,
                                             password=password)
        if connection.is_connected():
            cursor = connection.cursor()
            backup_file = f"{database}_backup.sql"
            with open(backup_file, 'w') as f:
                cursor.execute(f"SHOW TABLES")
                tables = cursor.fetchall()
                for table in tables:
                    table_name = table[0]
                    cursor.execute(f"SELECT * FROM {table_name}")
                    rows = cursor.fetchall()
                    for row in rows:
                        f.write(str(row) + "
")
            print("Database backup completed successfully.")
    except Error as e:
        print(f"Error while connecting to MySQL: {e}")
    finally:
        if connection.is_connected():
            cursor.close()
            connection.close()
            print("MySQL connection is closed.")

def restore_database(host, user, password, database, backup_file):
    try:
        connection = mysql.connector.connect(host=host,
                                             user=user,
                                             password=password)
        if connection.is_connected():
            cursor = connection.cursor()
            with open(backup_file, 'r') as f:
                sql_commands = f.read().split(';')
                for command in sql_commands:
                    if command.strip():
                        cursor.execute(command)
            connection.commit()
            print("Database restore completed successfully.")
    except Error as e:
        print(f"Error while connecting to MySQL: {e}")
    finally:
        if connection.is_connected():
            cursor.close()
            connection.close()
            print("MySQL connection is closed.")

# 使用示例
host = "localhost"
user = "your_username"
password = "your_password"
database = "your_database"

# 备份数据库
backup_database(host, user, password, database)

# 恢复数据库
restore_database(host, user, password, database, "your_database_backup.sql")

在这个示例中，我们定义了两个函数backup_database()和restore_database()，分别用于备份和恢复数据库。这两个函数都接受四个参数：主机名、用户名、密码和数据库名。在备份函数中，我们首先连接到MySQL服务器，然后遍历数据库中的所有表，将每个表的数据写入到一个SQL文件中。在恢复函数中，我们首先连接到MySQL服务器，然后从指定的SQL文件中读取所有的SQL命令，并执行这些命令来恢复数据库。

14. 请解释Python中的数据库连接池调优，以及如何优化mysql-connector驱动的数据库连接池。

数据库连接池是预先创建一组数据库连接，并在需要时从池中获取连接。这种方式可以显著提高应用程序的性能，因为建立新的数据库连接是一个昂贵的操作。

在Python中，我们可以使用mysql-connector驱动来创建和管理MySQL数据库的连接池。以下是一些优化mysql-connector驱动的数据库连接池的方法：

1. 最大连接数：这是连接池可以持有的最多连接数。如果设置得太高，可能会导致系统资源耗尽；如果设置得太低，可能会频繁地创建和销毁连接，导致性能下降。一般来说，这个值应该根据系统的并发需求和数据库服务器的能力来设置。

2. 最小连接数：这是连接池在任何时候都必须保持的最少连接数。如果设置得太高，可能会导致不必要的资源浪费；如果设置得太低，可能会导致频繁地创建和销毁连接，导致性能下降。一般来说，这个值应该根据系统的并发需求来设置。

3. 连接超时时间：这是等待获取连接的最长时间（以秒为单位）。如果设置得太短，可能会导致频繁地创建和销毁连接，导致性能下降；如果设置得太长，可能会导致请求被阻塞的时间过长。一般来说，这个值应该根据系统的并发需求和数据库服务器的能力来设置。

4. 测试SQL语句：这是用于测试新连接是否有效的SQL语句。一般来说，我们可以选择一个简单的查询语句，例如”SELECT 1″。

5. 清理空闲连接的间隔：这是连接池定期清理空闲连接的时间间隔（以秒为单位）。如果设置得太短，可能会导致频繁地创建和销毁连接，导致性能下降；如果设置得太长，可能会导致空闲连接占用过多的系统资源。一般来说，这个值应该根据系统的并发需求和数据库服务器的能力来设置。

6. 验证连接的SQL语句：这是用于验证连接是否仍然有效的SQL语句。一般来说，我们可以选择一个简单的查询语句，例如”SELECT 1″。

以下是一个创建和使用mysql-connector驱动的数据库连接池的例子：

import mysql.connector
from mysql.connector import pooling

# 创建连接池
config = {
    'user': 'username',
    'password': 'password',
    'host': '127.0.0.1',
    'database': 'database_name',
    'pool_size': 10,  # 最大连接数
    'mincached': 2,  # 最小连接数
    'maxcached': 5,  # 最大连接数
    'blocking': True,  # 当所有连接都在使用时是否阻塞等待
    'max_usage': None,  # 每个连接的最大生命周期（以秒为单位）
    'setsession': [('variable_name', 'value')],  # 设置会话变量
    'ping': True,  # 是否定期检查连接的有效性
    'pool_timeout': 30,  # 获取连接的最长时间（以秒为单位）
    'pool_recycle': 3600,  # 清理空闲连接的间隔（以秒为单位）
}
cnxpool = mysql.connector.pooling.MySQLConnectionPool(pool_name="mypool", pool_reset_session=True, **config)

# 从连接池中获取连接并执行查询
cnx = cnxpool.get_connection()
cursor = cnx.cursor()
query = "SELECT * FROM table_name"
cursor.execute(query)
for row in cursor:
    print(row)
cursor.close()
cnxpool.put_connection(cnx)

15. 如何使用mysql-connector驱动在Python中实现性能监控和诊断？

在Python中，我们可以使用mysql-connector驱动来连接MySQL数据库，并使用其提供的方法来获取性能监控和诊断信息。以下是一些基本步骤：

1. 首先，我们需要安装mysql-connector驱动。可以使用pip进行安装：

pip install mysql-connector-python

2. 然后，我们可以使用以下代码来连接到MySQL数据库：

import mysql.connector

cnx = mysql.connector.connect(user='username', password='password',
                              host='127.0.0.1',
                              database='database_name')

3. 一旦我们连接到数据库，我们可以使用cursor对象来执行SQL查询，并获取结果。例如：

cursor = cnx.cursor()

query = ("SELECT * FROM table_name")

cursor.execute(query)

for row in cursor:
  print(row)

4. 为了获取性能监控和诊断信息，我们可以使用cursor对象的statement属性。这个属性返回一个字符串，表示最后一次执行的SQL语句。例如：

print(cursor.statement)

5. 我们还可以获取cursor对象的rowcount属性，它表示最后执行的SQL语句影响的行数。例如：

print(cursor.rowcount)

6. 最后，不要忘记在完成所有操作后关闭游标和连接：

cursor.close()
cnx.close()

以上就是如何使用mysql-connector驱动在Python中实现性能监控和诊断的基本步骤。