python的数据类型与mysql的数据类型并不一致，比如mysql中的decimal在python中是无法识别的。

python中也有一些包能很方便的进行数据库的操作，将数据类型的打通封装起来，比如pandas包的数据库操作。

但是，将pandas应用于高频API却会产生内存溢出问题（可参见给自己搭个量化投资系统之四——pandas的使用导致API服务停止），采用相对原始的游标去操作数据库时，就不得不面对数据类型不一致的问题，特别是在不能用pandas进行数据中转的情况下。甚至，当数据需要通过json类型进行传输时（API往往需要用到json），datetime直接使用也并不方便，本文分别以decimal和datetime为例，记录两种解决mysql和python数据类型不一致的方法。

方法一：改变数据库类型

理论上我们可以很简单的改变数据库的数据类型，从而使得Python能够理解。比如对于decimal字段col1

alter table table1 alter col1 float;

但可能是我mysql的版本问题，这个操作没法成功

因此，我选择了新建一个数据库，改变字段类型，然后全部插入进去，比如

这样的插入是可行的。然后修改一下数据表的名称即可。

alter table SSEC rename to SSEC2;

alter table SSEC1 rename to SSEC;

当然，也可以直接删除SSEC。

方法二：通过select改变类型

比如datetime类型的数据，查询后得到的数据是datetime.datetime类型，没法转为json。查询完后再对结果进行数据类型的判断和转换也非常麻烦。此时，可以用select的format功能。

select format(d1, '%Y-%m-%d') from table1 XXX;

需要注意的是它的返回值是

还需要经过一点小处理。