如何在没有pymysql模块的情况下，使用Python脚本将Spark作业结果存储到MySQL数据库中？

要在Python脚本中访问MySQL数据库，可以使用pymysql模块，以下是具体步骤：

安装pymysql模块

在使用pymysql模块之前，需要先进行安装，可以通过pip命令进行安装：

pip install pymysql

如果遇到pip命令无法识别的问题，可以参照相关教程解决。

连接到MySQL服务器

安装完成后，通过以下代码连接到MySQL服务器：

import pymysql
连接数据库
db = pymysql.connect(
    host='localhost',  # 主机名或IP地址
    user='root',      # 用户名
    password='password',  # 密码
    database='test'   # 数据库名称
)
获取操作游标
cursor = db.cursor()

在这个示例中，我们提供了MySQL服务器的主机名、用户名、密码和数据库名称来建立连接。

执行SQL语句

连接到数据库后，可以通过游标对象执行各种SQL操作，例如插入、查询、更新和删除数据：

插入数据
sql_insert = "INSERT INTO students (name, age) VALUES ('Tom', 20)"
cursor.execute(sql_insert)
db.commit()  # 提交事务
查询数据
sql_select = "SELECT * FROM students"
cursor.execute(sql_select)
results = cursor.fetchall()  # 获取所有查询结果
for row in results:
    print(row)
更新数据
sql_update = "UPDATE students SET age = 21 WHERE name = 'Tom'"
cursor.execute(sql_update)
db.commit()  # 提交事务
删除数据
sql_delete = "DELETE FROM students WHERE name = 'Tom'"
cursor.execute(sql_delete)
db.commit()  # 提交事务

每次执行修改（包括插入、更新、删除）数据库的操作后，都需要调用db.commit()方法来提交事务，否则修改的结果不会被真正保存到数据库中。

错误处理

在执行SQL操作时，可能会遇到各种错误，如语法错误或操作非法等，为了防止程序因为这些错误而中断，可以使用Python的异常处理机制来捕获并处理这些错误：

try:
    # 执行SQL语句
    cursor.execute(sql_insert)
    # 提交事务
    db.commit()
except Exception as e:
    # 如果出现错误，则回滚事务
    db.rollback()
    print("发生错误:", e)
finally:
    # 关闭游标和数据库连接
    cursor.close()
    db.close()

无论是否发生异常，都应在finally代码块中关闭游标和数据库连接以释放资源。

通过以上步骤，可以在Python脚本中成功访问和操作MySQL数据库，使用pymysql模块，可以轻松地实现数据库的连接、查询、插入、更新和删除等操作，同时还能进行错误处理以确保程序的稳定性和可靠性。