Python 访问数据库(SQLite、MySQL、SQLAlchemy)

一、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,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。

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。

# 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\', \'Michael\')')
<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()

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', 'Michael')]
>>> cursor.close()
>>> conn.close()

只要搞清楚Connection和Cursor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insert,update,delete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'))

二、MySQL

由于Python的DB-API定义都是通用的,所以,操作MySQL的数据库代码和SQLite类似。

macOS安装、配置、删除 MySQL
安装MySQL驱动

$ pip install mysql-connector-python 
如果失败换另一个驱动
$ pip install mysql-connector

首先创建一下数据库

mysql -u root -p
输入密码

CREATE DATABASE test;

完事之后回到Python

# 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', 'Michael'])
>>> 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', 'Michael')]
# 关闭Cursor和Connection:
>>> cursor.close()
True
>>> conn.close()

三、SQLAlchemy

ORM技术:Object-Relational Mapping
ORM就是把数据库表的行与相应的对象建立关联,互相转换

$ pip install sqlalchemy
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

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: password 为自己数据库密码
# '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'
engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://root:password@localhost:3306/test')
# 创建DBSession类型:
DBSession = sessionmaker(bind=engine)


# 以上代码完成SQLAlchemy的初始化和具体每个表的class定义
# 如果有多个表,就继续定义其他class,例如School

class School(Base):
    __tablename__ = 'school'
    id = ...
    name = ...

# 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
# DBSession对象可视为当前数据库连接
# 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()



# 有了ORM,查询出来的可以不再是tuple,而是User对象
# 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()

运行结果

type: <class '__main__.User'>
name: Bob

定义一对多的
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

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'))
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