Python又一神作，轻量级DB操作库--records
Python又一神作，轻量级DB操作库--records
使用过Python的朋友，或多或少都会涉及到关于DB的操作；底层的工具有像pymysql、MySQLdb，高级的ORM有像sqlarchemy等等。今天推荐的介于他们之间的轻量级DB库--records。
日常工作中一不小心就要操作MySQL这样的数据库，之前使用过的MySQL库包括pymysql、MySQLdb、sqlarchemy。虽然都可以使用并能满足日常的工作，但是当我遇到records之后，就开始犯起了“喜新厌旧”的老毛病了！
那么，records有哪些优点呢？首先它不像pymysql这类工具，需要直接操作游标这类对象；其次它不像sqlarchemy这样需要先写DB模型才能执行操作。那么它是怎么操作的呢？
安装
pip install records使用
import records
db = records.Database('mysql+pymysql://username:password@localhost/dbname?charset=utf8')
rows = db.query("select * from tablename")
for row in rows:
print(row.field1, row.field2, row.field3)可以看到，一共只需四行代码就可以实现DB对象级的数据查询。这才是真正的为人类服务的库。忘了说了，records的作者与requests的作者正是同一个大神！！！
另外，从连接DB的参数也可以知道，records并不是只能支持mysql，它还可以支持很多其它的关系型DB，比如：RedShift, Postgres, MySQL, SQLite, Oracle, and MS-SQL等等，当然前提是底层的对应驱动库需要先安装好了！
query万物
在records的世界，执行sql只有一个方法，那就是query。不管是查询、更新、删除，都只有query一个接口。其它sql命令，比如：创建表、创建DB等也是同样的接口。所以query就是execsql的代名词，query可以做任何事情。
import records
db = records.Database('mysql+pymysql://username:password@localhost/dbname?charset=utf8')
db.query("CREATE DATABASE dbname;")
db.query("USE dbname;")
db.query("SHOW DATABASES;")结果集输出
除了在连接、查询上面体现了简洁之外，在结果集的输出上面也是令人惊艳！即可以支持索引，也可以支持切片，更可以直接进行迭代。
import records
db = records.Database('mysql+pymysql://username:password@localhost/dbname?charset=utf8')
rows = db.query("select * from tablename")
print(rows[0])
print(rows[2:4])
print(rows.all())
print(rows.first())
print(rows.one())结果集导出
其它DB库都没有提供这样的看似很常见的功能，但是records就是有。只能用它，用它！
import records
db = records.Database('mysql+pymysql://username:password@localhost/dbname?charset=utf8')
rows = db.query("select * from tablename")
# 查看结果集
print(rows.dataset)
print(rows.export('csv'))
print(rows.export('yaml'))
print(rows.export('json'))
# Pandas DataFrame
rows.export('df')
# excel
with open('report.xls', 'wb') as f:
f.write(rows.export('xls'))心动了么，赶紧上手吧！