首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >Day24访问数据库

Day24访问数据库

作者头像
林清猫耳
发布2018-04-26 15:53:34
1.7K0
发布2018-04-26 15:53:34
举报
文章被收录于专栏:我爱编程我爱编程

使用SQLite

SQLite是一种嵌入式数据库,它的数据库就是一个文件。由于SQLite本身是C写的,而且体积很小,所以,经常被集成到各种应用程序中,甚至在iOS和Android的App中都可以集成。

Python就内置了SQLite3,所以,在Python中使用SQLite,不需要安装任何东西,直接使用。

在使用SQLite前,我们先要搞清楚几个概念:

表是数据库中存放关系数据的集合,一个数据库里面通常都包含多个表,比如学生的表,班级的表,学校的表,等等。表和表之间通过外键关联。

要操作关系数据库,首先需要连接到数据库,一个数据库连接称为Connection;

连接到数据库后,需要打开游标,称之为Cursor,通过Cursor执行SQL语句,然后,获得执行结果。

Python定义了一套操作数据库的API接口,任何数据库要连接到Python,只需要提供符合Python标准的数据库驱动即可。

由于SQLite的驱动内置在Python标准库中,所以我们可以直接来操作SQLite数据库。

我们在Python交互式命令行实践一下:

# 导入SQLite驱动:
>>> import sqlite3
# 连接到SQLite数据库
# 数据库文件是test.db
# 如果文件不存在,会自动在当前目录创建:
>>> conn = sqlite3.connect('test.db')
# 创建一个Cursor:
>>> cursor = conn.cursor()
# 执行一条SQL语句,创建user表:
>>> cursor.execute('create table user (id varchar(20) primary key, name varchar(20))')
<sqlite3.Cursor object at 0x10f8aa260>
# 继续执行一条SQL语句,插入一条记录:
>>> cursor.execute('insert into user (id, name) values (\'1\', \'flatred\')')
<sqlite3.Cursor object at 0x10f8aa260>
# 通过rowcount获得插入的行数:
>>> cursor.rowcount
1
# 关闭Cursor:
>>> cursor.close()
# 提交事务:
>>> conn.commit()
# 关闭Connection:
>>> conn.close()

我们再试试查询记录:

>>> conn = sqlite3.connect('test.db')
>>> cursor = conn.cursor()
# 执行查询语句:
>>> cursor.execute('select * from user where id=?', ('1',))
<sqlite3.Cursor object at 0x10f8aa340>
# 获得查询结果集:
>>> values = cursor.fetchall()
>>> values
[('1', 'flatred')]
>>> cursor.close()
>>> conn.close()

使用Python的DB-API时,只要搞清楚ConnectionCursor对象,打开后一定记得关闭,就可以放心地使用。 使用Cursor对象执行insertupdatedelete语句时,执行结果由rowcount返回影响的行数,就可以拿到执行结果。 使用Cursor对象执行select语句时,通过featchall()可以拿到结果集。结果集是一个list,每个元素都是一个tuple,对应一行记录。 如果SQL语句带有参数,那么需要把参数按照位置传递给execute()方法,有几个?占位符就必须对应几个参数,例如:

cursor.execute('select * from user where name=? and pwd=?', ('abc', 'password'))

作业:

# -*- coding: utf-8 -*-
import os, sqlite3

db_file = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'test.db')
if os.path.isfile(db_file):
    os.remove(db_file)

# 初始数据:
conn = sqlite3.connect(db_file)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('create table user(id varchar(20) primary key, name varchar(20), score int)')
cursor.execute(r"insert into user values ('A-001', 'Adam', 95)")
cursor.execute(r"insert into user values ('A-002', 'Bart', 62)")
cursor.execute(r"insert into user values ('A-003', 'Lisa', 78)")
cursor.close()
conn.commit()
conn.close()

def get_score_in(low, high):
    ' 返回指定分数区间的名字,按分数从低到高排序 '
    conn, cursor = None, None
    try:
        conn = sqlite3.connect(db_file)
        cursor = conn.cursor()
        cursor.execute('select name from user where score between? and ? order by score', (low,high))
        return [n[0] for n in cursor.fetchall()]
    finally:
        cursor.close()
        conn.commit()
        conn.close()
        
print(get_score_in(80, 95))
print(get_score_in(60, 80))
print(get_score_in(60, 100))

使用MySQL

连接到MySQL服务器的test数据库:

# 导入MySQL驱动:
>>> import mysql.connector
# 注意把password设为你的root口令:
>>> conn = mysql.connector.connect(user='root', password='password', database='test')
>>> cursor = conn.cursor()
# 创建user表:
>>> cursor.execute('create table user (id varchar(20) primary key, name varchar(20))')
# 插入一行记录,注意MySQL的占位符是%s:
>>> cursor.execute('insert into user (id, name) values (%s, %s)', ['1', 'flatred'])
>>> cursor.rowcount
1
# 提交事务:
>>> conn.commit()
>>> cursor.close()
# 运行查询:
>>> cursor = conn.cursor()
>>> cursor.execute('select * from user where id = %s', ('1',))
>>> values = cursor.fetchall()
>>> values
[('1', 'flatred')]
# 关闭Cursor和Connection:
>>> cursor.close()
True
>>> conn.close()

使用SQLAlchemy

数据库表是一个二维表,包含多行多列。把一个表的内容用Python的数据结构表示出来的话,可以用一个list表示多行,list的每一个元素是tuple,表示一行记录,比如,包含idnameuser表:

[
     User('1','flatred'),
     User('2','Bob'),
     User('3','Adam')
]

Python的DB-API返回的数据结构就是像上面这样表示的。

但是用tuple表示一行很难看出表的结构。如果把一个tuple用class实例来表示,就可以更容易地看出表的结构来:

class User(object):
    def __init__(self,id,name):
        self.id = id
        self.name = name
        
[
     User('1','flatred'),
     User('2','Bob'),
     User('3','Adam')
]

这就是传说中的ORM技术:Object-Relational Mapping,把关系数据库的表结构映射到对象上。 但是由谁来做这个转换呢?所以ORM框架应运而生。 在Python中,最有名的ORM框架是SQLAlchemy。 导入SQLAlchemy,并初始化DBSession:

# 导入:
from sqlalchemy import Column, String, create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

# 创建对象的基类:
Base = declarative_base()

# 定义User对象:
class User(Base):
    # 表的名字:
    __tablename__ = 'user'

    # 表的结构:
    id = Column(String(20), primary_key=True)
    name = Column(String(20))

# 初始化数据库连接:
engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://root:password@localhost:3306/test')
# 创建DBSession类型:
DBSession = sessionmaker(bind=engine)

create_engine()用来初始化数据库连接。SQLAlchemy用一个字符串表示连接信息:

'数据库类型+数据库驱动名称://用户名:口令@机器地址:端口号/数据库名'

下面,我们看看如何向数据库表中添加一行记录。 由于有了ORM,我们向数据库表中添加一行记录,可以视为添加一个User对象:

# 创建session对象:
session = DBSession()
# 创建新User对象:
new_user = User(id='5', name='Bob')
# 添加到session:
session.add(new_user)
# 提交即保存到数据库:
session.commit()
# 关闭session:
session.close()

可见,关键是获取session,然后把对象添加到session,最后提交并关闭。DBSession对象可视为当前数据库连接。 如何从数据库表中查询数据呢?有了ORM,查询出来的可以不再是tuple,而是User对象。SQLAlchemy提供的查询接口如下:

# 创建Session:
session = DBSession()
# 创建Query查询,filter是where条件,最后调用one()返回唯一行,如果调用all()则返回所有行:
user = session.query(User).filter(User.id=='5').one()
# 打印类型和对象的name属性:
print('type:', type(user))
print('name:', user.name)
# 关闭Session:
session.close()
type: <class '__main__.User'>
name: Bob

可见,ORM就是把数据库表的行与相应的对象建立关联,互相转换。

由于关系数据库的多个表还可以用外键实现一对多、多对多等关联,相应地,ORM框架也可以提供两个对象之间的一对多、多对多等功能。

例如,如果一个User拥有多个Book,就可以定义一对多关系如下:

class User(Base):
    __tablename__ = 'user'

    id = Column(String(20), primary_key=True)
    name = Column(String(20))
    # 一对多:
    books = relationship('Book')

class Book(Base):
    __tablename__ = 'book'

    id = Column(String(20), primary_key=True)
    name = Column(String(20))
    # “多”的一方的book表是通过外键关联到user表的:
    user_id = Column(String(20), ForeignKey('user.id'))

当我们查询一个User对象时,该对象的books属性将返回一个包含若干个Book对象的list。

ORM框架的作用就是把数据库表的一行记录与一个对象互相做自动转换。 正确使用ORM的前提是了解关系数据库的原理。

本文参与 腾讯云自媒体分享计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2018.04.14 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 作者个人站点/博客 前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体分享计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
目录
  • 使用SQLite
  • 使用MySQL
    • 连接到MySQL服务器的test数据库:
    • 使用SQLAlchemy
    相关产品与服务
    数据库
    云数据库为企业提供了完善的关系型数据库、非关系型数据库、分析型数据库和数据库生态工具。您可以通过产品选择和组合搭建,轻松实现高可靠、高可用性、高性能等数据库需求。云数据库服务也可大幅减少您的运维工作量,更专注于业务发展,让企业一站式享受数据上云及分布式架构的技术红利!
    领券
    问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档