Python实战：通过Docker容器连接并查询elabFTW数据库

在实验室信息管理系统的实际使用中，有时需要对数据进行直接操作。本文基于一次从数据库中删除化合物的需求，探索如何绕过Web界面，通过编程方式连接至elabFTW的数据库，为后续可能的功能扩展奠定基础。

我们将演示如何使用Python，结合pymysql库，通过Docker容器的网络配置来建立与MySQL数据库的连接，并进行基础的查询操作。

环境与思路

elabFTW通常使用Docker进行部署，其数据库运行在一个独立的容器内。我们的核心思路是：利用docker的Python SDK获取目标容器的网络信息（如IP地址），然后使用pymysql建立连接。

核心代码实现

以下代码展示了如何定位容器IP并连接数据库，以及执行一些基础查询。

import pymysql
import docker
from docker.errors import NotFound

def test_mysql_connection():
    client = docker.from_env()
    try:
        # 获取容器信息
        container = client.containers.get('781888888e108')
        # 通过容器IP连接
        try:
            networks = container.attrs['NetworkSettings']['Networks']
            container_ip = list(networks.values())[0]['IPAddress']
            conn2 = pymysql.connect(
                host=container_ip,
                port=3306,
                user='root',
                password='ixxxxxxxxxxxxx',
                database='elabftw',
                connect_timeout=5
            )
            print(f"✅ 通过容器IP {container_ip}:3306 连接成功")
            return conn2
        except Exception as e:
            print(f"❌ 容器IP连接失败: {e}")
    except NotFound:
        print("❌ 容器不存在")
    except Exception as e:
        print(f"❌ 其他错误: {e}")
    return None

def execute_mysql_queries(connection):
    """执行各种MySQL查询语句"""
    try:
        with connection.cursor() as cursor:
            # 1. 显示所有表
            print("\n" + "="*50)
            print("1. 显示所有表")
            print("="*50)
            cursor.execute("SHOW TABLES;")
            tables = cursor.fetchall()
            for table in tables:
                # 表名在第一个字段
                table_name = table[0]
                print(f"   - {table_name}")

            # 2. 查询特定表的数据（示例）
            print("\n" + "="*50)
            print("2. 查询表数据示例")
            print("="*50)
            # 如果有表，选择第一个表进行查询
            if tables:
                sample_table = tables[0][0]
                print(f"查询表 '{sample_table}' 的前5条记录:")
                try:
                    cursor.execute(f"SELECT * FROM `{sample_table}` LIMIT 5;")
                    rows = cursor.fetchall()
                    # 获取列名
                    column_names = [desc[0] for desc in cursor.description]
                    print("列名:", column_names)
                    # 显示数据
                    for i, row in enumerate(rows, 1):
                        print(f"   {i}: {row}")
                except Exception as e:
                    print(f"   无法查询表 {sample_table}: {e}")
        # 提交事务（如果有更新操作）
        # connection.commit()
        print("\n✅ 所有查询执行完成")
    except pymysql.MySQLError as e:
        print(f"❌ 数据库错误: {e}")
        connection.rollback()
    except Exception as e:
        print(f"❌ 其他错误: {e}")

connection = test_mysql_connection()
execute_mysql_queries(connection)

运行结果示例

执行上述代码，输出结果如下。成功连接后，首先列出了数据库中的所有表，然后查询了第一个表（示例中为api_keys）的前5条数据。

✅ 通过容器IP 192.168.128.3:3306 连接成功
==================================================
1. 显示所有表
==================================================
   - api_keys
   - audit_logs
   - authfail
   - compounds
   - compounds2experiments
   - compounds2experiments_templates
   - compounds2items
   - compounds2items_types
   - compounds_fingerprints
   - config
   ... (此处省略部分表名)
   - users2team_groups
   - users2teams
==================================================
2. 查询表数据示例
==================================================
查询表 'api_keys' 的前5条记录:
列名: ['id', 'name', 'hash', 'created_at', 'can_write', 'userid', 'team', 'last_used_at']
   1: (11, 'ming', '$*********2', datetime.datetime(2023, 3, 27, 10, 8, 14), 1, 2, 2, None)
   2: (16, 'v2', '$*********2', datetime.datetime(2025, 11, 26, 13, 47, 31), 1, 12, 3, datetime.datetime(2025, 11, 28, 20, 43, 36))
✅ 所有查询执行完成

后续扩展

基于此连接，我们可以进一步执行更复杂的SQL操作，例如创建新表、插入、更新或删除特定数据，从而为elabFTW实现官方未提供的定制化功能。这种直接操作MySQL数据库的方式在与各类后端系统集成时非常有用。

重要提示：elabFTW官方不推荐直接操作底层数据库，因为这可能破坏数据一致性并导致系统异常。在进行任何写操作前，务必备份数据，并充分理解表结构关系。