待我代码写成，便娶你为妻！

数据分析免不了使用Python操作Mysql，直接操作Mysql的表，对其进行操作；或者直接将Python中的数据集统计的结果保存到Mysql。这个时候，一个sql客户端连接是免不了的，每次都要写一大堆代码，确实很麻烦。

待你代码写成，女神头发都白了！

那么，何不对这个功能，通常是自己业务常用的功能做个二次封装呢？这样使用起来会事半功倍，很方便。

显然，常用业务统计，肯定会有很多，每次我们都重复地初始化mysql连接，然后获取cursor（游标），执行（查询，插入，删除），关闭数据库操作，无疑是浪费时间的，我们希望将自己从烦劳的重复代码中解放出来，代码需要简化。代码简化主要从两个方面：

1)、功能封装；

2)、再业务封装；

初级阶段的业务封装对后期使用是不友好的，这里只对功能进行封装，防止后面会有其它功能业务；

1、考虑到，获取连接可以是个单例，数据库可以有测试与线上，query、execute，关闭操作，是可以封装的。

2、代码封装成为一个方法到一个脚本中本次使用方便，其它脚本还得重新写，这是不行的，怎么办，自己写模块，封装成包，放在本地，供自己和其它同事使用。

这里主要封装了常用的时间模块，比如获取前2个小时，前5天的日期列表等等，然后就是sql模块，着重是sql模块，放在sql目录下：

 1# -*- coding:utf-8 -*-
 2
 3import MySQLdb
 4
 5class MysqlClient:
 6    def __init__(self, db, host = "0.0.0.0", user = "root", passwd = "root", charset='utf8'):
 7        self.conn = MySQLdb.connect (host = host, user = user, passwd = passwd, db= db, charset=charset)
 8
 9    def insert(self, sql): 
10        cursor = self.conn.cursor()
11        cursor.execute(sql)
12        cursor.close()
13        self.conn.commit()
14
15    def query(self, sql):
16        cursor = self.conn.cursor()
17        cursor.execute(sql)
18        result = cursor.fetchall()
19        cursor.close()
20        return result
21
22    def close(self):
23        self.conn.close ()

这里定义了mysql的获取连接，查询、插入、关闭连接功能。默认参数是测试数据库连接信息，使用其它数据库只需要传入对应数据库连接参数即可。

这样下次使用的时候，只需要导入对应类即可

结果很甜

sys.path.append('/home/hadoop/scripts/python_module')，导入环境，

导入对应包即可。

1# -*- coding: utf-8 -*-
2
3import sys
4sys.path.append('/home/hadoop/scripts/python_module')
5import keguang.timedef as timedef
6   import keguang.sql.mysqlclient as mysql

这样就拿到了，hive，mysql操作模块，获取连接，查询、插入、关闭连接只需要用拿到的对象的方法，传入参数即可。

mclient = mysql.MysqlClient(dbName)

这就拿到了一个hive连接，不传参数，拿到的是测试库连接。

这样只需要定义sql，调用对应方法即可。比如，我们定义一个sql

 1sql = '''
 2    select t3.productname, t3.ct, t2.cou from (select t.productname,count(t.guid) ct from \
 3    (select (case when productname = '' or productname is null then 'null' else productname end) \
 4    as productname, guid from hm2.author where dt = '%s' group by productname, guid)t group by t.productname) t3\
 5    inner join \
 6    (select (case when productname = '' or productname is null then 'null' else productname end)\
 7    as productname,count(guid) cou from hm2.author where dt = '%s' group by productname)t2 \
 8    on t2.productname = t3.productname
 9    '''%(date, date)
10

然后调用query()方法拿到结果即可。

1result = mclient.query(sql)

一系列统计功能写下来，我们会发现，满屏的sql，功能代码很少，这就是我们要的效果。

这样无疑是我们只用关注实际业务，而不用重复写通用重复代码了，而且还可以根据实际功能，扩展功能。

Python包的目录如下：

简单介绍一下：可以看到，E\code\keguang\sql就是包名，使用时导入对应的.py文件即可。