Python访问数据库

SQLite3

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，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\', \'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()

使用Python的DB-API时，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'))

小结

在Python中操作数据库时，要先导入数据库对应的驱动，然后，通过Connection对象和Cursor对象操作数据。

要确保打开的Connection对象和Cursor对象都正确地被关闭，否则，资源就会泄露。

如何才能确保出错的情况下也关闭掉Connection对象和Cursor对象：try:...except:...finally:...的用法。

练习：编写函数，在Sqlite中根据分数段查找指定的名字：

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 '
	try:
		conn = sqlite3.connect('test.db')
		cursor = conn.cursor()
		cursor.execute('SELECT name,score from user where score between ? and ? order by score',(low,high))
		values = cursor.fetchall()
		i = [n for n in values]
		return  i
	finally:
		cursor.close()
		conn.commit()
		conn.close()
# 测试:
assert get_score_in(80, 95) == [('Adam',95)], get_score_in(80, 95)
assert get_score_in(60, 80) == [('Bart', 62), ('Lisa', 78)], get_score_in(60, 80)
assert get_score_in(60, 100) == [('Bart', 62), ('Lisa', 78), ('Adam', 95)], get_score_in(60, 100)

print('Pass')

mysql

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。

# 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()

小结：

• 执行INSERT等操作后要调用commit()提交事务；

• MySQL的SQL占位符是%s。

使用SQLIchemy

    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id和name的user表：

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

ORM技术：Object-Relational Mapping，把关系数据库的表结构映射到对象.

在Python中，最有名的ORM框架是SQLAlchemy。

利用上次我们在MySQL的test数据库中创建的user表，用SQLAlchemy来试试：

第一步，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)

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 = ...

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'

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()

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。
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()

运行结果如下：

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

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。