Python实现数据库编程方法详解
本文实例讲述了Python实现数据库编程方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下:
用PYTHON语言进行数据库编程, 至少有六种方法可供采用. 我在实际项目中采用,不但功能强大,而且方便快捷.以下是我在工作和学习中经验总结.
方法一:使用DAO (Data Access Objects)
这个第一种方法可能会比较过时啦.不过还是非常有用的. 假设你已经安装好了PYTHONWIN,现在开始跟我上路吧……
找到工具栏上ToolsàCOM MakePy utilities,你会看到弹出一个Select Library的对话框, 在列表中选择'Microsoft DAO 3.6 Object Library'(或者是你所有的版本).
现在实现对数据的访问:
#实例化数据库引擎 import win32com.client engine = win32com.client.Dispatch("DAO.DBEngine.35") #实例化数据库对象,建立对数据库的连接 db = engine.OpenDatabase(r"c:/temp/mydb.mdb")
现在你有了数据库引擎的连接,也有了数据库对象的实例.现在就可以打开一个recordset了. 假设在数据库中已经有一个表叫做 'customers'. 为了打开这个表,对其中数据进行处理,我们使用下面的语法:
rs = db.OpenRecordset("customers") #可以采用SQL语言对数据集进行操纵 rs = db.OpenRecordset("select * from customers where state = 'OH'")
你也可以采用DAO的execute方法. 比如这样:
db.Execute("delete * from customers where balancetype = 'overdue' and name = 'bill'") #注意,删除的数据不能复原了J
EOF 等属性也是可以访问的, 因此你能写这样的语句:
while not rs.EOF: print rs.Fields("State").Value rs.MoveNext()
我最开始采用这个方法,感觉不错.
方法二:使用Python DB API,Python ODBC modules(you can use ODBC API directly, but maybe it is difficult for most beginner.)
为了在Python里面也能有通用的数据库接口,DB-SIG为我们提供了Python数据库.(欲知详情,访问DB-SIG的网站,http://www.python.org/sigs/db-sig/). Mark
Hammond的win32扩展PythonWin里面包含了这些API的一个应用-odbc.pyd. 这个数据库API仅仅开放了一些有限的ODBC函数的功能(那不是它的目的),但是它使用起来很简单,而且在win32里面是免费的.
安装odbc.pyd的步骤如下:
1. 安装python软件包:
http://www.python.org/download/
2. 安装Mark Hammond的最新版本的python win32扩展 - PythonWin:
http://starship.python.net/crew/mhammond/
3. 安装必要的ODBC驱动程序,用ODBC管理器为你的数据库配置数据源等参数
你的应用程序将需要事先导入两个模块:
dbi.dll - 支持各种各样的SQL数据类型,例如:日期-dates
odbc.pyd – 编译产生的ODBC接口
下面有一个例子:
import dbi, odbc # 导入ODBC模块 import time # 标准时间模块 dbc = odbc.odbc( # 打开一个数据库连接 'sample/monty/spam' # '数据源/用户名/密码' ) crsr = dbc.cursor() # 产生一个cursor crsr.execute( # 执行SQL语言 """ SELECT country_id, name, insert_change_date FROM country ORDER BY name """ ) print 'Column descriptions:' # 显示行描述 for col in crsr.description: print ' ', col result = crsr.fetchall() # 一次取出所有的结果 print '/nFirst result row:/n ', result[0] # 显示结果的第一行 print '/nDate conversions:' # 看看dbiDate对象如何? date = result[0][-1] fmt = ' %-25s%-20s' print fmt % ('standard string:', str(date)) print fmt % ('seconds since epoch:', float(date)) timeTuple = time.localtime(date) print fmt % ('time tuple:', timeTuple) print fmt % ('user defined:', time.strftime('%d %B %Y', timeTuple))
下面是结果:
输出(output)
Column descriptions: ('country_id', 'NUMBER', 12, 10, 10, 0, 0) ('name', 'STRING', 45, 45, 0, 0, 0) ('insert_change_date', 'DATE', 19, 19, 0, 0, 1) First result row: (24L, 'ARGENTINA', <DbiDate object at 7f1c80>) Date conversions: standard string: Fri Dec 19 01:51:53 1997 seconds since epoch: 882517913.0 time tuple: (1997, 12, 19, 1, 51, 53, 4, 353, 0) user defined: 19 December 1997
大家也可以去http://www.python.org/windows/win32/odbc.html看看,那儿有两个Hirendra Hindocha写的例子,还不错.
注意, 这个例子中,结果值被转化为Python对象了.时间被转化为一个dbiDate对象.这里会有一点限制,因为dbiDate只能表示UNIX时间(1 Jan 1970 00:00:00 GMT)之后的时间.如果你想获得一个更早的时间,可能会出现乱码甚至引起系统崩溃.*_*
方法三: 使用 calldll模块
(Using this module, you can use ODBC API directly. But now the python version is 2.1, and I don't know if other version is compatible with it. 老巫:-)
Sam Rushing的calldll模块可以让Python调用任何动态连接库里面的任何函数,厉害吧?哈.其实,你能够通过直接调用odbc32.dll里面的函数操作ODBC.Sam提供了一个包装模块odbc.py,就是来做这个事情的.也有代码来管理数据源,安装ODBC,实现和维护数据库引擎 (Microsoft Access).在那些演示和例子代码中,还有一些让人侧目的好东东,比如cbdemo.py,有一个信息循环和窗口过程的Python函数!
[你可以到Sam's Python Software去找到calldll的相关连接,那儿还有其他好多有趣的东西]
下面是安装CALLDLL包的步骤:
1. 安装PYTHON软件包(到现在为止最多支持2.1版本)
2. 下载calldll-2001-05-20.zip:
ftp://squirl.nightmare.com/pub/python/python-ext/calldll-2001-05-20.zip
3. 在LIB路径下面创建一个新路径比如说:
c:/Program Files/Python/lib/caldll/
4. 在原目录下解压calldll.zip
5. 移动calldll/lib/中所有的文件到上面一个父目录(calldll)里面,删除子目录(lib)
6. 在CALL目录里面生成一个file __init__.py文件,象这样:
# File to allow this directory to be treated as a python 1.5
package.
7. 编辑calldll/odbc.py:
在"get_info_word"和"get_info_long"里面,改变"calldll.membuf"为"windll.membuf"
下面是一个怎么使用calldll的例子:
from calldll import odbc dbc = odbc.environment().connection() # create connection dbc.connect('sample', 'monty', 'spam') # connect to db # alternatively, use full connect string: # dbc.driver_connect('DSN=sample;UID=monty;PWD=spam') print 'DBMS: %s %s/n' % ( # show DB information dbc.get_info(odbc.SQL_DBMS_NAME), dbc.get_info(odbc.SQL_DBMS_VER) ) result = dbc.query( # execute query & return results """ SELECT country_id, name, insert_change_date FROM country ORDER BY name """ ) print 'Column descriptions:' # show column descriptions for col in result[0]: print ' ', col print '/nFirst result row:/n ', result[1] # show first result row
output(输出)
DBMS: Oracle 07.30.0000 Column descriptions: ('COUNTRY_ID', 3, 10, 0, 0) ('NAME', 12, 45, 0, 0) ('INSERT_CHANGE_DATE', 11, 19, 0, 1) First result row: ['24', 'ARGENTINA', '1997-12-19 01:51:53']
方法四: 使用ActiveX Data Object(ADO)
现在给出一个通过Microsoft's ActiveX Data Objects (ADO)来连接MS Access 2000数据库的实例.使用ADO有以下几个好处: 首先,与DAO相比,它能更快地连接数据库;其次,对于其他各种数据库(SQL Server, Oracle, MySQL, etc.)来说,ADO都是非常有效而方便的;再有,它能用于XML和文本文件和几乎其他所有数据,因此微软也将支持它比DAO久一些.
第一件事是运行makepy.尽管这不是必须的,但是它对于提高速度有帮助的.而且在PYTHONWIN里面运行它非常简单: 找到工具栏上ToolsàCOM MakePy utilities,你会看到弹出一个Select Library的对话框, 在列表中选择'Microsoft ActiveX Data Objects 2.5 Library ‘(或者是你所有的版本).
然后你需要一个数据源名Data Source Name [DSN] 和一个连接对象. [我比较喜欢使用DSN-Less 连接字符串 (与系统数据源名相比,它更能提高性能且优化代码)]
就MS Access来说,你只需要复制下面的DSN即可.对于其他数据库,或者象密码设置这些高级的功能来说,你需要去 [Control Panel控制面板 | 管理工具Administrative Tools | 数据源Data Sources (ODBC)]. 在那里,你可以设置一个系统数据源DSN. 你能够用它作为一个系统数据源名,或者复制它到一个字符串里面,来产生一个DSN-Less 的连接字符串. 你可以在网上搜索DSN-Less 连接字符串的相关资料. 好了,这里有一些不同数据库的DSN-Less连接字符串的例子:SQL Server, Access, FoxPro, Oracle , Oracle, Access, SQL Server, 最后是 MySQL.
>>> import win32com.client >>> conn = win32com.client.Dispatch(r'ADODB.Connection') >>> DSN = 'PROVIDER=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;DATA SOURCE=C:/MyDB.mdb;' >>> conn.Open(DSN)
经过上面的设置之后,就可以直接连接数据库了:
首要的任务是打开一个数据集/数据表
>>> rs = win32com.client.Dispatch(r'ADODB.Recordset') >>> rs_name = 'MyRecordset' >>> rs.Open('[' + rs_name + ']', conn, 1, 3)
[1和3是常数.代表adOpenKeyset 和adLockOptimistic.我用它作为默认值,如果你的情况不同的话,或许你应该改变一下.进一步的话题请参考ADO相关材料.]
打开数据表后,你可以检查域名和字段名等等
>>> flds_dict = {} >>> for x in range(rs.Fields.Count): ... flds_dict[x] = rs.Fields.Item(x).Name
字段类型和长度被这样返回A :
>>> print rs.Fields.Item(1).Type 202 # 202 is a text field >>> print rs.Fields.Item(1).DefinedSize 50 # 50 Characters
现在开始对数据集进行操作.可以使用SQL语句INSERT INTO或者AddNew() 和Update()
>>> rs.AddNew() >>> rs.Fields.Item(1).Value = 'data' >>> rs.Update()
这些值也能够被返回:
>>> x = rs.Fields.Item(1).Value >>> print x 'data'
因此如果你想增加一条新的记录,不必查看数据库就知道什么number 和AutoNumber 字段已经产生了
>>> rs.AddNew() >>> x = rs.Fields.Item('Auto_Number_Field_Name').Value # x contains the AutoNumber >>> rs.Fields.Item('Field_Name').Value = 'data' >>> rs.Update()
使用ADO,你也能得到数据库里面所有表名的列表:
>>> oCat = win32com.client.Dispatch(r'ADOX.Catalog') >>> oCat.ActiveConnection = conn >>> oTab = oCat.Tables >>> for x in oTab: ... if x.Type == 'TABLE': ... print x.Name
关闭连接. 注意这里C是大写,然而关闭文件连接是小写的c.
>>> conn.Close()
前面提到,可以使用SQL语句来插入或者更新数据,这时我们直接使用一个连接对象.
>>> conn = win32com.client.Dispatch(r'ADODB.Connection') >>> DSN = 'PROVIDER=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;DATA SOURCE=C:/MyDB.mdb;' >>> sql_statement = "INSERT INTO [Table_Name] ([Field_1], [Field_2]) VALUES ('data1', 'data2')" >>> conn.Open(DSN) >>> conn.Execute(sql_statement) >>> conn.Close()
最后一个例子经常被看作是ADO的难点.一般说来,想要知道一个表的RecordCount 的话,必须象这样一个一个地计算他们 :
>>> # See example 3 above for the set-up to this >>> rs.MoveFirst() >>> count = 0 >>> while 1: ... if rs.EOF: ... break ... else: ... count = count + 1 ... rs.MoveNext()
如果你也象上面那样些程序的话,非常底效不说,如果数据集是空的话,移动第一个记录的操作会产生一个错误.ADO提供了一个方法来纠正它.在打开数据集之前,设置CursorLocation 为3. 打开数据集之后,就可以知道recordcount了.
>>> rs.Cursorlocation = 3 # don't use parenthesis here >>> rs.Open('SELECT * FROM [Table_Name]', conn) # be sure conn is open >>> rs.RecordCount # no parenthesis here either 186
[再:3是常数]
这些只用到ADO的皮毛功夫,但对于从PYTHON来连接数据库,它还是应该有帮助的.
想更进一步学习的话,建议深入对象模型.下面是一些连接:
http://msdn.microsoft.com/library/default.asp?url=/library/en-us/ado270/htm/mdmscadoobjmod.asp
http://www.activeserverpages.ru/ADO/dadidx01_1.htm
(单步执行还可以,为何写为script就不行?老巫疑惑)
方法五:使用 mxODBC模块(在Windows和Unix下面都可以用,但是是商业化软件,要掏钱的.)下面是相关连接:
http://thor.prohosting.com/~pboddie/Python/mxODBC.html
http://www.egenix.com/files/python/mxODBC.html
方法六: 对具体的数据库使用特定的PYTHON模块
MySQL数据库à MySQLdb模块,下载地址为:
http://sourceforge.net/projects/mysql-python
PostgresSQL数据库àpsycopg模块
PostgresSQL的主页为: http://www.postgresql.org
Python/PostgresSQL模块下载地址: http://initd.org/software/psycopg
Oracle数据库àDCOracle模块下载地址: http://www.zope.org/Products/DCOracle
àcx_oracle模块下载地址: http://freshmeat.net/projects/cx_oracle/?topic_id=809%2C66
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

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MySQL에는 무료 커뮤니티 버전과 유료 엔터프라이즈 버전이 있습니다. 커뮤니티 버전은 무료로 사용 및 수정할 수 있지만 지원은 제한되어 있으며 안정성이 낮은 응용 프로그램에 적합하며 기술 기능이 강합니다. Enterprise Edition은 안정적이고 신뢰할 수있는 고성능 데이터베이스가 필요하고 지원 비용을 기꺼이 지불하는 응용 프로그램에 대한 포괄적 인 상업적 지원을 제공합니다. 버전을 선택할 때 고려 된 요소에는 응용 프로그램 중요도, 예산 책정 및 기술 기술이 포함됩니다. 완벽한 옵션은없고 가장 적합한 옵션 만 있으므로 특정 상황에 따라 신중하게 선택해야합니다.

HADIDB : 가볍고 높은 수준의 확장 가능한 Python 데이터베이스 HadIDB (HADIDB)는 파이썬으로 작성된 경량 데이터베이스이며 확장 수준이 높습니다. PIP 설치를 사용하여 HADIDB 설치 : PIPINSTALLHADIDB 사용자 관리 사용자 만들기 사용자 : createUser () 메소드를 작성하여 새 사용자를 만듭니다. Authentication () 메소드는 사용자의 신원을 인증합니다. Fromhadidb.operationimportuseruser_obj = user ( "admin", "admin") user_obj.

해시 값으로 저장되기 때문에 MongoDB 비밀번호를 Navicat을 통해 직접 보는 것은 불가능합니다. 분실 된 비밀번호 검색 방법 : 1. 비밀번호 재설정; 2. 구성 파일 확인 (해시 값이 포함될 수 있음); 3. 코드를 점검하십시오 (암호 하드 코드 메일).

MySQL은 기본 데이터 저장 및 관리를위한 네트워크 연결없이 실행할 수 있습니다. 그러나 다른 시스템과의 상호 작용, 원격 액세스 또는 복제 및 클러스터링과 같은 고급 기능을 사용하려면 네트워크 연결이 필요합니다. 또한 보안 측정 (예 : 방화벽), 성능 최적화 (올바른 네트워크 연결 선택) 및 데이터 백업은 인터넷에 연결하는 데 중요합니다.

MySQL 연결은 다음과 같은 이유로 인한 것일 수 있습니다. MySQL 서비스가 시작되지 않았고 방화벽이 연결을 가로 채고 포트 번호가 올바르지 않으며 사용자 이름 또는 비밀번호가 올바르지 않으며 My.cnf의 청취 주소가 부적절하게 구성되어 있습니다. 1. MySQL 서비스가 실행 중인지 확인합니다. 2. MySQL이 포트 3306을들을 수 있도록 방화벽 설정을 조정하십시오. 3. 포트 번호가 실제 포트 번호와 일치하는지 확인하십시오. 4. 사용자 이름과 암호가 올바른지 확인하십시오. 5. my.cnf의 바인드 아드 드레스 설정이 올바른지 확인하십시오.

MySQL Workbench는 구성이 올바른 경우 MariadB에 연결할 수 있습니다. 먼저 커넥터 유형으로 "mariadb"를 선택하십시오. 연결 구성에서 호스트, 포트, 사용자, 비밀번호 및 데이터베이스를 올바르게 설정하십시오. 연결을 테스트 할 때는 마리아드 브 서비스가 시작되었는지, 사용자 이름과 비밀번호가 올바른지, 포트 번호가 올바른지, 방화벽이 연결을 허용하는지 및 데이터베이스가 존재하는지 여부를 확인하십시오. 고급 사용에서 연결 풀링 기술을 사용하여 성능을 최적화하십시오. 일반적인 오류에는 불충분 한 권한, 네트워크 연결 문제 등이 포함됩니다. 오류를 디버깅 할 때 오류 정보를 신중하게 분석하고 디버깅 도구를 사용하십시오. 네트워크 구성을 최적화하면 성능이 향상 될 수 있습니다

MySQL 데이터베이스 성능 최적화 안내서 리소스 집약적 응용 프로그램에서 MySQL 데이터베이스는 중요한 역할을 수행하며 대규모 트랜잭션 관리를 담당합니다. 그러나 응용 프로그램 규모가 확장됨에 따라 데이터베이스 성능 병목 현상은 종종 제약이됩니다. 이 기사는 일련의 효과적인 MySQL 성능 최적화 전략을 탐색하여 응용 프로그램이 고 부하에서 효율적이고 반응이 유지되도록합니다. 실제 사례를 결합하여 인덱싱, 쿼리 최적화, 데이터베이스 설계 및 캐싱과 같은 심층적 인 주요 기술을 설명합니다. 1. 데이터베이스 아키텍처 설계 및 최적화 된 데이터베이스 아키텍처는 MySQL 성능 최적화의 초석입니다. 몇 가지 핵심 원칙은 다음과 같습니다. 올바른 데이터 유형을 선택하고 요구 사항을 충족하는 가장 작은 데이터 유형을 선택하면 저장 공간을 절약 할 수있을뿐만 아니라 데이터 처리 속도를 향상시킬 수 있습니다.

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