Python3自动生成MySQL数据字典的markdown文本
来源:SegmentFault
2023-02-25 08:56:16
0浏览
收藏
有志者,事竟成!如果你在学习数据库,那么本文《Python3自动生成MySQL数据字典的markdown文本》,就很适合你!文章讲解的知识点主要包括MySQL、工具、字典、python,若是你对本文感兴趣,或者是想搞懂其中某个知识点,就请你继续往下看吧~

为啥要写这个脚本
五一前的准备下班的时候,看到同事为了做数据库的某个表的数据字典,在做一个复杂的人工操作,就是一个字段一个字段的纯手撸,那速度可想而知是多么的折磨和锻炼人的意志和耐心,反正就是很耗时又费力的活,关键是工作效率太低了,于是就网上查了一下,能否有在线工具可用,但是并没有找到理想和如意的,于是吧,就干脆自己撸一个,一劳永逸,说干就干的那种……
先屡一下脚本思路
第一步:输入或修改数据库连接配置信息,以及输入数据表名
第二步:利用pymysql模块连接数据库,并判断数据表是否存在
第三步:获取数据表的注释
第四步:存储文件夹和文件处理,删除已存在的文件避免重复写入
第五步:先写入Markdown的表头部信息
第六步:从information_schema中查询表结构和相关信息
第七步:依次拼装每个字段的Markdown文本写入,结束并关闭相关连接
运行环境
Python运行环境:Windows + python3.6
用到的模块:
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ 自动生成MySQL数据表的数据字典支持多个 自动获取数据库连接信息,方便多用 author: gxcuizy date: 2020-04-30 """ import pymysql import os import time class DataDict(object): def __init__(self, connect_info): # 数据库连接配置 self.host_name = connect_info[0] self.user_name = connect_info[1] self.pwd = connect_info[2] self.db_name = connect_info[3] self.folder_name = 'mysql_dict' def run(self, table_str): """脚本执行入口""" try: # 创建一个连接 conn = pymysql.connect(self.host_name, self.user_name, self.pwd, self.db_name) # 用cursor()创建一个游标对象 cursor = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor) except Exception: print('数据库连接失败,请检查连接信息!') exit(1) table_list = table_str.split(',') for table_name in table_list: # 判断表是否存在 sql = "SHOW TABLES LIKE '%s'" % (table_name,) cursor.execute(sql) result_count = cursor.rowcount if result_count == 0: print('%s数据库中%s表名不存在,无法生成……' % (self.db_name, table_name)) continue # 表注释获取 print('开始生成表%s的数据字典' % (table_name,)) sql = "show table status WHERE Name = '%s'" % (table_name,) cursor.execute(sql) result = cursor.fetchone() table_comment = result['Comment'] # 文件夹和文件处理 file_path = self.folder_name + os.sep + table_name + '.md' self.deal_file(file_path) # 打开文件,准备写入 dict_file = open(file_path, 'a', encoding='UTF-8') dict_file.write('#### %s %s' % (table_name, table_comment)) dict_file.write('\n | 字段名称 | 字段类型 | 默认值 | 字段注释 |') dict_file.write('\n | --- | --- | --- | --- |') # 表结构查询 field_str = "COLUMN_NAME,COLUMN_TYPE,COLUMN_DEFAULT,COLUMN_COMMENT" sql = "select %s from information_schema.COLUMNS where table_schema='%s' and table_name='%s'" % (field_str, self.db_name, table_name) cursor.execute(sql) fields = cursor.fetchall() for field in fields: column_name = field['COLUMN_NAME'] column_type = field['COLUMN_TYPE'] column_default = str(field['COLUMN_DEFAULT']) column_comment = field['COLUMN_COMMENT'] info = ' | ' + column_name + ' | ' + column_type + ' | ' + column_default + ' | ' + column_comment + ' | ' dict_file.write('\n ' + info) # 关闭连接 print('完成表%s的数据字典' % (table_name,)) dict_file.close() cursor.close() conn.close() def deal_file(self, file_name): """处理存储文件夹和文件""" # 不存在则创建文件夹 if not os.path.exists(self.folder_name): os.mkdir(self.folder_name) # 删除已存在的文件 if os.path.isfile(file_name): os.unlink(file_name) def test_conn(self, conn_info): """测试数据库连接""" try: # 创建一个连接 pymysql.connect(conn_info[0], conn_info[1], conn_info[2], conn_info[3]) return True except Exception: return False # 程序执行入口 if __name__ == '__main__': # 数据数据连接信息 conn_info = input('请输入mysql数据库连接信息(格式为:主机IP,用户名,登录密码,数据库名),逗号分隔且输入顺序不能乱,例如:192.168.0.1,root,root,test_db:') conn_list = conn_info.split(',') while conn_info == '' or len(conn_list) != 4: conn_info = input('请正确输入mysql数据库连接信息(格式为:主机IP,用户名,登录密码,数据库名),逗号分隔且输入顺序不能乱,例如:192.168.0.1,root,root,test_db:') conn_list = conn_info.split(',') # 测试数据库连接问题 dd_test = DataDict(conn_list) db_conn = dd_test.test_conn(conn_list) while db_conn == False: conn_info = input('请正确输入mysql数据库连接信息(格式为:主机IP,用户名,登录密码,数据库名),逗号分隔且输入顺序不能乱,例如:192.168.0.1,root,root,test_db:') conn_list = conn_info.split(',') if len(conn_list) != 4: continue dd_test = DataDict(conn_list) db_conn = dd_test.test_conn(conn_list) # 输入数据表名称 table_s = input('请输入数据库表名(例如:t_order),如需输入多个表名请用英文逗号分隔(例如:t_order,t_goods),结束使用请输入q:') dd = DataDict(conn_list) while table_s != 'q': dd.run(table_s) table_s = input('继续使用请输入数据库表名(例如t_order),如需输入多个表名请用英文逗号分隔(例如t_order,t_goods),结束使用请输入q):') else: print('谢谢使用,再见……') time.sleep(1)
最后
老规矩,大家有任何问题,都可以留言或者各种渠道告诉我,虽然我可能也不会去修改。方法和思路万千,如果你有其他思路以及想法的,欢迎留言分享和交流……
今天关于《Python3自动生成MySQL数据字典的markdown文本》的内容介绍就到此结束,如果有什么疑问或者建议,可以在golang学习网公众号下多多回复交流;文中若有不正之处,也希望回复留言以告知!
版本声明
本文转载于:SegmentFault 如有侵犯,请联系study_golang@163.com删除

- 上一篇
- 聊聊maxwell的BinlogConnectorDiagnostic

- 下一篇
- 聊聊maxwell的PositionStoreThread
查看更多
最新文章
-
- 数据库 · MySQL | 4小时前 |
- MySQL安装后如何启动和连接
- 233浏览 收藏
-
- 数据库 · MySQL | 6小时前 |
- MySQL中WHERE与HAVING的区别详解
- 259浏览 收藏
-
- 数据库 · MySQL | 8小时前 |
- MySQL数据备份方法与策略详解
- 112浏览 收藏
-
- 数据库 · MySQL | 10小时前 |
- MySQL中HAVING和WHERE的区别
- 363浏览 收藏
-
- 数据库 · MySQL | 10小时前 |
- MySQL数据归档方法与工具推荐
- 372浏览 收藏
-
- 数据库 · MySQL | 20小时前 |
- MySQL排序优化与性能提升技巧
- 236浏览 收藏
-
- 数据库 · MySQL | 1天前 |
- MySQL缓存优化与参数调优技巧
- 107浏览 收藏
-
- 数据库 · MySQL | 1天前 |
- 三种登录MySQL方法详解教程
- 111浏览 收藏
-
- 数据库 · MySQL | 1天前 |
- MySQL如何用update替换字段值方法
- 145浏览 收藏
-
- 数据库 · MySQL | 1天前 |
- MySQL缓存优化技巧与设置方法
- 330浏览 收藏
-
- 数据库 · MySQL | 1天前 |
- MySQL中文乱码解决方法汇总
- 390浏览 收藏
-
- 数据库 · MySQL | 1天前 |
- MySQL中文乱码解决全攻略
- 277浏览 收藏
查看更多
课程推荐
-
- 前端进阶之JavaScript设计模式
- 设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
- 542次学习
-
- GO语言核心编程课程
- 本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
- 511次学习
-
- 简单聊聊mysql8与网络通信
- 如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
- 498次学习
-
- JavaScript正则表达式基础与实战
- 在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
- 487次学习
-
- 从零制作响应式网站—Grid布局
- 本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
- 484次学习
查看更多
AI推荐
-
- 千音漫语
- 千音漫语,北京熠声科技倾力打造的智能声音创作助手,提供AI配音、音视频翻译、语音识别、声音克隆等强大功能,助力有声书制作、视频创作、教育培训等领域,官网:https://qianyin123.com
- 85次使用
-
- MiniWork
- MiniWork是一款智能高效的AI工具平台,专为提升工作与学习效率而设计。整合文本处理、图像生成、营销策划及运营管理等多元AI工具,提供精准智能解决方案,让复杂工作简单高效。
- 77次使用
-
- NoCode
- NoCode (nocode.cn)是领先的无代码开发平台,通过拖放、AI对话等简单操作,助您快速创建各类应用、网站与管理系统。无需编程知识,轻松实现个人生活、商业经营、企业管理多场景需求,大幅降低开发门槛,高效低成本。
- 89次使用
-
- 达医智影
- 达医智影,阿里巴巴达摩院医疗AI创新力作。全球率先利用平扫CT实现“一扫多筛”,仅一次CT扫描即可高效识别多种癌症、急症及慢病,为疾病早期发现提供智能、精准的AI影像早筛解决方案。
- 87次使用
-
- 智慧芽Eureka
- 智慧芽Eureka,专为技术创新打造的AI Agent平台。深度理解专利、研发、生物医药、材料、科创等复杂场景,通过专家级AI Agent精准执行任务,智能化工作流解放70%生产力,让您专注核心创新。
- 84次使用
查看更多
相关文章
-
- golang MySQL实现对数据库表存储获取操作示例
- 2022-12-22 499浏览
-
- 搞一个自娱自乐的博客(二) 架构搭建
- 2023-02-16 244浏览
-
- B-Tree、B+Tree以及B-link Tree
- 2023-01-19 235浏览
-
- mysql面试题
- 2023-01-17 157浏览
-
- MySQL数据表简单查询
- 2023-01-10 101浏览