Python使用PyGreSQL操作PostgreSQL数据库教程
PostgreSQL是一款功能强大的开源关系型数据库,本文使用python实现了对开源数据库PostgreSQL的常用操作,其开发过程简介如下:
一、环境信息:
1、操作系统:
RedHat Enterprise Linux 4
Windows XP SP2
2、数据库:
PostgreSQL8.3
3、 开发工具:
Eclipse+Pydev+python2.6+PyGreSQL(提供pg模块)
4、说明:
a、PostgreSQL数据库运行于RedHat Linux上,Windows下也要安装pgAdmin(访问PostgreSQL服务器的客户端)。
b、PyGreSQL(即pg)模块下载路径及API手册:http://www.pygresql.org/
PyGreSQL模块点此本站下载
二、配置:
1、将pgAdmin安装路径下以下子目录添加到系统环境变量中:
E:\Program Files\PostgreSQL\8.3\lib
E:\Program Files\PostgreSQL\8.3\bin
2、将python安装目录C:\Python26\Lib\site-packages\pywin32_system32下的dll文件拷贝到C:\WINDOWS\system32
3、说明:如果跳过以上两步,在import pg时将会报错,并且会浪费较长时间才能搞定。
三、程序实现:
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- #导入日志及pg模块 import logging import logging.config import pg #日志配置文件名 LOG_FILENAME = 'logging.conf' #日志语句提示信息 LOG_CONTENT_NAME = 'pg_log' def log_init(log_config_filename, logname): ''' Function:日志模块初始化函数 Input:log_config_filename:日志配置文件名 lognmae:每条日志前的提示语句 Output: logger author: socrates date:2012-02-12 ''' logging.config.fileConfig(log_config_filename) logger = logging.getLogger(logname) return logger def operate_postgre_tbl_product(): ''' Function:操作pg数据库函数 Input:NONE Output: NONE author: socrates date:2012-02-12 ''' pgdb_logger.debug("operate_postgre_tbl_product enter...") #连接数据库 try: pgdb_conn = pg.connect(dbname = 'kevin_test', host = '192.168.230.128', user = 'dyx1024', passwd = '888888') except Exception, e: print e.args[0] pgdb_logger.error("conntect postgre database failed, ret = %s" % e.args[0]) return pgdb_logger.info("conntect postgre database(kevin_test) succ.") #删除表 sql_desc = "DROP TABLE IF EXISTS tbl_product3;" try: pgdb_conn.query(sql_desc) except Exception, e: print 'drop table failed' pgdb_logger.error("drop table failed, ret = %s" % e.args[0]) pgdb_conn.close() return pgdb_logger.info("drop table(tbl_product3) succ.") #创建表 sql_desc = '''CREATE TABLE tbl_product3( i_index INTEGER, sv_productname VARCHAR(32) );''' try: pgdb_conn.query(sql_desc) except Exception, e: print 'create table failed' pgdb_logger.error("create table failed, ret = %s" % e.args[0]) pgdb_conn.close() return pgdb_logger.info("create table(tbl_product3) succ.") #插入记录 sql_desc = "INSERT INTO tbl_product3(sv_productname) values('apple')" try: pgdb_conn.query(sql_desc) except Exception, e: print 'insert record into table failed' pgdb_logger.error("insert record into table failed, ret = %s" % e.args[0]) pgdb_conn.close() return pgdb_logger.info("insert record into table(tbl_product3) succ.") #查询表 1 sql_desc = "select * from tbl_product3" for row in pgdb_conn.query(sql_desc).dictresult(): print row pgdb_logger.info("%s", row) #查询表2 sql_desc = "select * from tbl_test_port" for row in pgdb_conn.query(sql_desc).dictresult(): print row pgdb_logger.info("%s", row) #关闭数据库连接 pgdb_conn.close() pgdb_logger.debug("operate_sqlite3_tbl_product leaving...") if __name__ == '__main__': #初始化日志系统 pgdb_logger = log_init(LOG_FILENAME, LOG_CONTENT_NAME) #操作数据库 operate_postgre_tbl_product()
四、测试:
1、运行后命令行打印结果:
{'sv_productname': 'apple', 'i_index': None} {'i_status': 1, 'i_port': 2, 'i_index': 1} {'i_status': 1, 'i_port': 3, 'i_index': 2} {'i_status': 1, 'i_port': 5, 'i_index': 3} {'i_status': 1, 'i_port': 0, 'i_index': 5} {'i_status': 1, 'i_port': 18, 'i_index': 7} {'i_status': 1, 'i_port': 8, 'i_index': 8} {'i_status': 1, 'i_port': 7, 'i_index': 9} {'i_status': 1, 'i_port': 21, 'i_index': 10} {'i_status': 1, 'i_port': 23, 'i_index': 11} {'i_status': 1, 'i_port': 29, 'i_index': 12} {'i_status': 1, 'i_port': 3000, 'i_index': 4} {'i_status': 1, 'i_port': 1999, 'i_index': 6}
2、日志文件内容:
[2012-02-12 18:09:53,536 pg_log]DEBUG: operate_postgre_tbl_product enter... (test_func.py:36) [2012-02-12 18:09:53,772 pg_log]INFO: conntect postgre database(kevin_test) succ. (test_func.py:46) [2012-02-12 18:09:53,786 pg_log]INFO: drop table(tbl_product3) succ. (test_func.py:58) [2012-02-12 18:09:53,802 pg_log]INFO: create table(tbl_product3) succ. (test_func.py:73) [2012-02-12 18:09:53,802 pg_log]INFO: insert record into table(tbl_product3) succ. (test_func.py:85) [2012-02-12 18:09:53,802 pg_log]INFO: {'sv_productname': 'apple', 'i_index': None} (test_func.py:91) [2012-02-12 18:09:53,802 pg_log]INFO: {'i_status': 1, 'i_port': 2, 'i_index': 1} (test_func.py:97) [2012-02-12 18:09:53,802 pg_log]INFO: {'i_status': 1, 'i_port': 3, 'i_index': 2} (test_func.py:97) [2012-02-12 18:09:53,802 pg_log]INFO: {'i_status': 1, 'i_port': 5, 'i_index': 3} (test_func.py:97) [2012-02-12 18:09:53,802 pg_log]INFO: {'i_status': 1, 'i_port': 0, 'i_index': 5} (test_func.py:97) [2012-02-12 18:09:53,819 pg_log]INFO: {'i_status': 1, 'i_port': 18, 'i_index': 7} (test_func.py:97) [2012-02-12 18:09:53,819 pg_log]INFO: {'i_status': 1, 'i_port': 8, 'i_index': 8} (test_func.py:97) [2012-02-12 18:09:53,819 pg_log]INFO: {'i_status': 1, 'i_port': 7, 'i_index': 9} (test_func.py:97) [2012-02-12 18:09:53,819 pg_log]INFO: {'i_status': 1, 'i_port': 21, 'i_index': 10} (test_func.py:97) [2012-02-12 18:09:53,819 pg_log]INFO: {'i_status': 1, 'i_port': 23, 'i_index': 11} (test_func.py:97) [2012-02-12 18:09:53,819 pg_log]INFO: {'i_status': 1, 'i_port': 29, 'i_index': 12} (test_func.py:97) [2012-02-12 18:09:53,819 pg_log]INFO: {'i_status': 1, 'i_port': 3000, 'i_index': 4} (test_func.py:97) [2012-02-12 18:09:53,819 pg_log]INFO: {'i_status': 1, 'i_port': 1999, 'i_index': 6} (test_func.py:97) [2012-02-12 18:09:53,819 pg_log]DEBUG: operate_sqlite3_tbl_product leaving... (test_func.py:101)
3、psql查看结果:
[root@kevin ~]# su - postgres [postgres@kevin ~]$ psql -U dyx1024 -d kevin_test psql (8.4.2) Type "help" for help. kevin_test=# \dt List of relations Schema | Name | Type | Owner --------+---------------+-------+---------------- public | tbl_product3 | table | dyx1024 public | tbl_test_port | table | pg_test_user_3 (2 rows) kevin_test=# select * from tbl_product3; i_index | sv_productname ---------+---------------- | apple (1 row) kevin_test=# select * from tbl_test_port; i_index | i_port | i_status ---------+--------+---------- 1 | 2 | 1 2 | 3 | 1 3 | 5 | 1 5 | 0 | 1 7 | 18 | 1 8 | 8 | 1 9 | 7 | 1 10 | 21 | 1 11 | 23 | 1 12 | 29 | 1 4 | 3000 | 1 6 | 1999 | 1 (12 rows) kevin_test=# \q [postgres@kevin ~]$

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen



MySQL hat eine kostenlose Community -Version und eine kostenpflichtige Enterprise -Version. Die Community -Version kann kostenlos verwendet und geändert werden, die Unterstützung ist jedoch begrenzt und für Anwendungen mit geringen Stabilitätsanforderungen und starken technischen Funktionen geeignet. Die Enterprise Edition bietet umfassende kommerzielle Unterstützung für Anwendungen, die eine stabile, zuverlässige Hochleistungsdatenbank erfordern und bereit sind, Unterstützung zu bezahlen. Zu den Faktoren, die bei der Auswahl einer Version berücksichtigt werden, gehören Kritikalität, Budgetierung und technische Fähigkeiten von Anwendungen. Es gibt keine perfekte Option, nur die am besten geeignete Option, und Sie müssen die spezifische Situation sorgfältig auswählen.

Hadidb: Eine leichte, hochrangige skalierbare Python-Datenbank Hadidb (HadIDB) ist eine leichte Datenbank in Python mit einem hohen Maß an Skalierbarkeit. Installieren Sie HadIDB mithilfe der PIP -Installation: PipinstallHadIDB -Benutzerverwaltung erstellen Benutzer: createUser (), um einen neuen Benutzer zu erstellen. Die Authentication () -Methode authentifiziert die Identität des Benutzers. fromHadidb.operationImportUseruser_obj = user ("admin", "admin") user_obj.

Es ist unmöglich, das MongoDB -Passwort direkt über Navicat anzuzeigen, da es als Hash -Werte gespeichert ist. So rufen Sie verlorene Passwörter ab: 1. Passwörter zurücksetzen; 2. Überprüfen Sie die Konfigurationsdateien (können Hash -Werte enthalten). 3. Überprüfen Sie Codes (May Hardcode -Passwörter).

MySQL kann ohne Netzwerkverbindungen für die grundlegende Datenspeicherung und -verwaltung ausgeführt werden. Für die Interaktion mit anderen Systemen, Remotezugriff oder Verwendung erweiterte Funktionen wie Replikation und Clustering ist jedoch eine Netzwerkverbindung erforderlich. Darüber hinaus sind Sicherheitsmaßnahmen (wie Firewalls), Leistungsoptimierung (Wählen Sie die richtige Netzwerkverbindung) und die Datensicherung für die Verbindung zum Internet von entscheidender Bedeutung.

MySQL Workbench kann eine Verbindung zu MariADB herstellen, vorausgesetzt, die Konfiguration ist korrekt. Wählen Sie zuerst "Mariadb" als Anschlusstyp. Stellen Sie in der Verbindungskonfiguration Host, Port, Benutzer, Kennwort und Datenbank korrekt ein. Überprüfen Sie beim Testen der Verbindung, ob der Mariadb -Dienst gestartet wird, ob der Benutzername und das Passwort korrekt sind, ob die Portnummer korrekt ist, ob die Firewall Verbindungen zulässt und ob die Datenbank vorhanden ist. Verwenden Sie in fortschrittlicher Verwendung die Verbindungspooling -Technologie, um die Leistung zu optimieren. Zu den häufigen Fehlern gehören unzureichende Berechtigungen, Probleme mit Netzwerkverbindung usw. Bei Debugging -Fehlern, sorgfältige Analyse von Fehlerinformationen und verwenden Sie Debugging -Tools. Optimierung der Netzwerkkonfiguration kann die Leistung verbessern

Die MySQL-Datenbankleistung Optimierungshandbuch In ressourcenintensiven Anwendungen spielt die MySQL-Datenbank eine entscheidende Rolle und ist für die Verwaltung massiver Transaktionen verantwortlich. Mit der Erweiterung der Anwendung werden jedoch die Datenbankleistung Engpässe häufig zu einer Einschränkung. In diesem Artikel werden eine Reihe effektiver Strategien zur Leistungsoptimierung von MySQL -Leistung untersucht, um sicherzustellen, dass Ihre Anwendung unter hohen Lasten effizient und reaktionsschnell bleibt. Wir werden tatsächliche Fälle kombinieren, um eingehende Schlüsseltechnologien wie Indexierung, Abfrageoptimierung, Datenbankdesign und Caching zu erklären. 1. Das Design der Datenbankarchitektur und die optimierte Datenbankarchitektur sind der Eckpfeiler der MySQL -Leistungsoptimierung. Hier sind einige Kernprinzipien: Die Auswahl des richtigen Datentyps und die Auswahl des kleinsten Datentyps, der den Anforderungen entspricht, kann nicht nur Speicherplatz speichern, sondern auch die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit verbessern.

Die MySQL -Verbindung kann auf die folgenden Gründe liegen: MySQL -Dienst wird nicht gestartet, die Firewall fängt die Verbindung ab, die Portnummer ist falsch, der Benutzername oder das Kennwort ist falsch, die Höradresse in my.cnf ist nicht ordnungsgemäß konfiguriert usw. Die Schritte zur Fehlerbehebung umfassen: 1. Überprüfen Sie, ob der MySQL -Dienst ausgeführt wird. 2. Passen Sie die Firewall -Einstellungen an, damit MySQL Port 3306 anhören kann. 3. Bestätigen Sie, dass die Portnummer mit der tatsächlichen Portnummer übereinstimmt. 4. Überprüfen Sie, ob der Benutzername und das Passwort korrekt sind. 5. Stellen Sie sicher, dass die Einstellungen für die Bindungsadresse in my.cnf korrekt sind.

Als Datenprofi müssen Sie große Datenmengen aus verschiedenen Quellen verarbeiten. Dies kann Herausforderungen für das Datenmanagement und die Analyse darstellen. Glücklicherweise können zwei AWS -Dienste helfen: AWS -Kleber und Amazon Athena.
