【Python】三種連接數據庫的方式

Python連接數據庫

本文爲jupyter Notebook導出文檔，可能顯示效果不太好

連接SQLite

要操作關係數據庫，首先需要連接到數據庫，一個數據庫連接稱爲Connection；

連接到數據庫後，需要打開遊標，稱之爲Cursor，通過Cursor執行SQL語句，然後，獲得執行結果。

Python定義了一套操作數據庫的API接口，任何數據庫要連接到Python，只需要提供符合Python標準的數據庫驅動即可。

由於SQLite的驅動內置在Python標準庫中，可以直接來操作SQLite數據庫。

# 導入SQLite驅動:
import sqlite3

# 連接到SQLite數據庫
# 數據庫文件是test.db
# 如果文件不存在，會自動在當前目錄創建:
conn = sqlite3.connect('test.db')

# 創建一個Cursor:
cursor = conn.cursor()

# 執行一條SQL語句，創建user表:
cursor.execute('create table user (id varchar(20) primary key, name varchar(20))')

<sqlite3.Cursor at 0x2040e1eff10>

# 繼續執行一條SQL語句，插入一條記錄:
cursor.execute('insert into user (id, name) values ("1", "vigilr")')

<sqlite3.Cursor at 0x2040e1eff10>

# 通過rowcount獲得插入的行數:
cursor.rowcount

1

# 關閉Cursor:
cursor.close()
# 提交事務:
conn.commit()
# 關閉Connection:
conn.close()

conn = sqlite3.connect('test.db')
cursor = conn.cursor()
# 執行查詢語句:
cursor.execute('select * from user where id=?',('1',))

<sqlite3.Cursor at 0x2040e224810>

# 獲得查詢結果集:
values = cursor.fetchall()
values

[('1', 'vigilr')]

cursor.close()
conn.close()

使用Python的DB-API時，只要搞清楚Connection和Cursor對象，打開後一定記得關閉，就可以放心地使用。

使用Cursor對象執行insert，update，delete語句時，執行結果由rowcount返回影響的行數，就可以拿到執行結果。

使用Cursor對象執行select語句時，通過featchall()可以拿到結果集。結果集是一個list，每個元素都是一個tuple，對應一行記錄。

如果SQL語句帶有參數，那麼需要把參數按照位置傳遞給execute()方法，有幾個?佔位符就必須對應幾個參數，例如：

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

# -*- coding: utf-8 -*-

import sqlite3


# 初始數據:
conn = sqlite3.connect('test1.db')
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):
    '''返回指定分數區間的名字，按分數從低到高排序'''
    conn = sqlite3.connect('test1.db')
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute('select name from user where score>=? and score<=? ORDER BY score',(low,high))
    temp=cursor.fetchall()
    result=[]
    for t in temp:
        for i in t:
            result.append(i)
    cursor.close()
    conn.close()
    return result

# 測試:
assert get_score_in(80, 95) == ['Adam'], get_score_in(80, 95)
assert get_score_in(60, 80) == ['Bart', 'Lisa'], get_score_in(60, 80)
assert get_score_in(60, 100) == ['Bart', 'Lisa', 'Adam'], get_score_in(60, 100)

print('Pass')

Pass

連接MySQL

安裝MySQL驅動

由於MySQL服務器以獨立的進程運行，並通過網絡對外服務，所以，需要支持Python的MySQL驅動來連接到MySQL服務器。
MySQL官方提供了mysql-connector-python驅動，但是安裝的時候需要給pip命令加上參數--allow-external：
pip install mysql-connector-python --allow-external mysql-connector-python

如果上面的命令安裝失敗，可以試試另一個驅動：
pip install mysql-connector

除了使用mysql.connector還可以使用pymysql

# 導入pymysql模塊
import pymysql

# 連接database
conn = pymysql.connect(
    host="127.0.0.1",
    port=3308,
    user="root",password="123456",
    database="test",
    charset="utf8")
cursor = conn.cursor()
# 創建user表:
cursor.execute('create table user (id varchar(20) primary key, name varchar(20))')
cursor.close()
conn.close()

conn = pymysql.connect(
    host="127.0.0.1",
    port=3308,
    user="root",password="123456",
    database="test",
    charset="utf8")
cursor = conn.cursor()
# 插入一行記錄，注意MySQL的佔位符是%s:
cursor.execute('insert into user (id, name) values (%s, %s)', ['1', 'wasd'])
cursor.execute('insert into user (id, name) values (%s, %s)', ['2', 'zxc'])
print('受影響行數：',cursor.rowcount)

# 提交事務:
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()

受影響行數： 1

# 連接database
conn = pymysql.connect(
    host="127.0.0.1",
    port=3308,
    user="root",password="123456",
    database="test",
    charset="utf8")
# 運行查詢:
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('select * from user')
values = cursor.fetchall()
print(values)
# 關閉Cursor和Connection:
cursor.close()
conn.close()

(('1', 'wasd'), ('2', 'zxc'))

使用SQLAlchemy

ORM技術：Object-Relational Mapping，把關係數據庫的表結構映射到對象上。

在Python中，最有名的ORM框架是SQLAlchemy。

首先通過pip安裝SQLAlchemy：pip install sqlalchemy

# 第一步，導入SQLAlchemy，並初始化DBSession：

# 導入:
from sqlalchemy import Column, String, create_engine,ForeignKey
from sqlalchemy.orm import sessionmaker,relationship
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

# 創建對象的基類:
Base = declarative_base()

# 定義User對象:
class User(Base):
    # 表的名字:
    __tablename__ = 'users'

    # 表的結構:
    id = Column(String(20), primary_key=True)
    name = Column(String(20))

# 以上代碼完成SQLAlchemy的初始化和具體每個表的class定義。如果有多個表，就繼續定義其他class，例如Scho
class School(Base):
    __tablename__ = 'school'
    id = Column(String(20), primary_key=True)
    name = Column(String(20))

# 初始化數據庫連接:mysqlconnector和pymysql都可以用
# engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://root:123456@localhost:3308/test')
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3308/test')
# 創建DBSession類型:
DBSession = sessionmaker(bind=engine)

create_engine()用來初始化數據庫連接。SQLAlchemy用一個字符串表示連接信息：
數據庫類型+數據庫驅動名稱://用戶名:密碼@數據庫地址:端口號/數據庫名

由於有了ORM，我們向數據庫表中添加一行記錄，可以視爲添加一個User對象：

# 創建所有定義的表到數據庫中
Base.metadata.create_all(engine)
# 創建session對象:
session = DBSession()
# 創建新User對象:
user1 = User(id='1', name='wasd')
user2 = User(id='2', name='zxc')
user3 = User(id='3', name='qwe')
user4 = User(id='4', name='rty')
user5 = User(id='5', name='vbn')
user6 = User(id='6', name='fgh')
# 添加到session:
session.add(user1)
session.add(user2)
session.add(user3)
session.add(user4)
session.add(user5)
session.add(user6)
# 提交即保存到數據庫:
session.commit()
# 關閉session:
session.close()

# 關鍵是獲取session，然後把對象添加到session，最後提交併關閉。DBSession對象可視爲當前數據庫連接。

E:\Users\Administrator\Anaconda3\lib\site-packages\pymysql\cursors.py:170: Warning: (1366, "Incorrect string value: '\\xD6\\xD0\\xB9\\xFA\\xB1\\xEA...' for column 'VARIABLE_VALUE' at row 489")
  result = self._query(query)

# 查詢數據

# 創建Session:
session = DBSession()
# 創建Query查詢，filter是where條件，最後調用one()返回唯一行，如果調用all()則返回所有行:
user = session.query(User).filter(User.id=='1').one()
users = session.query(User).filter(User.id!='1').all()
# 打印類型和對象的name屬性:
print('type:', type(user))
print('name:', user.name)
for user in users:
    print('type:', type(user))
    print('name:', user.name)
# 關閉Session:
session.close()

type: <class '__main__.User'>
name: wasd
type: <class '__main__.User'>
name: zxc
type: <class '__main__.User'>
name: qwe
type: <class '__main__.User'>
name: rty
type: <class '__main__.User'>
name: vbn
type: <class '__main__.User'>
name: fgh

ORM就是把數據庫表的行與相應的對象建立關聯，互相轉換。

由於關係數據庫的多個表還可以用外鍵實現一對多、多對多等關聯，相應地，ORM框架也可以提供兩個對象之間的一對多、多對多等功能。

例如，如果一個User擁有多個Book，就可以定義一對多關係如下：

class User(Base):
    __tablename__ = 'user'
    __table_args__ = {'extend_existing': True}
    id = Column(String(20), primary_key=True)
    name = Column(String(20))
    # 一對多:
    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表是通過外鍵關聯到user表的:
    user_id = Column(String(20), ForeignKey('user.id'))

# 當我們查詢一個User對象時，該對象的books屬性將返回一個包含若干個Book對象的list。
# 創建所有定義的表到數據庫中
Base.metadata.create_all(engine)

E:\Users\Administrator\Anaconda3\lib\site-packages\sqlalchemy\ext\declarative\clsregistry.py:129: SAWarning: This declarative base already contains a class with the same class name and module name as __main__.User, and will be replaced in the string-lookup table.
  % (item.__module__, item.__name__)

更多用法可參考：這篇文章https://www.jianshu.com/p/65903a69d61d