在我们生活的信息时代，我们可以看到世界正在交换多少数据。我们基本上是在广泛地创建、存储和检索数据！应该有一种方法来处理这一切——如果没有任何管理，它就不可能到处传播，对吗？这里是数据库管理系统（DBMS）。
DBMS 是一个软件系统，可让您创建、存储、修改、检索和以其他方式处理数据库中的数据。此类系统的大小也各不相同，从仅在个人计算机上运行的小型系统到在大型机上运行的大型系统。
本教程的重点是 Python，而不是数据库设计。是的，Python 非常能够与数据库交互，这就是我将在本教程中向您展示的内容。您将学习如何使用 Python 处理 SQLite 和 Redis 数据库。
让我们开始吧！
如上所述，Python 能够与数据库交互。但是，它怎么能做到这一点呢？ Python 使用所谓的 Python Database API 来与数据库进行交互。该 API 允许我们对不同的数据库管理系统 (DBMS) 进行编程。然而，对于不同的 DBMS，代码级别遵循的过程是相同的，如下所示：
SQLite 是一个开源、功能齐全、独立（几乎不需要外部库的支持）、无服务器（不需要服务器来运行数据库引擎，并且是本地存储的数据库）、零配置（无需安装或配置）、基于 SQL 的轻量级数据库管理系统（可以在 SQLite 表上运行 SQL 查询），并使用一个数据文件来存储数据。
值得一提的是，SQLite 被 Google、Apple、Microsoft 等大公司使用，这使得它非常可靠。在本教程中，我们将使用 SQLite 与数据库交互，更具体地说，我们将使用 Python 中的 sqlite3 模块。
如上所述，使用数据库涉及五个个主要步骤。让我们看看这些步骤的实际效果。
该步骤实现如下：
conn = sqlite3.connect('company.db')
正如 sqlite3 文档中所述：
要使用该模块，您必须首先创建一个表示数据库的 Connection 对象。
在上面的代码中，请注意数据将存储在文件 company.db 中。
使用数据库的下一步是创建游标，如下所示：
curs = conn.cursor()
连接数据库并创建游标后，我们现在就可以处理（交互）数据了。换句话说，我们现在可以在数据库 company.db 上运行 SQL 命令。
假设我们要在数据库 company 中创建一个新表 employee。在这种情况下，我们需要运行 SQL 命令。为此，我们将使用 company 中创建一个新表 employee。在这种情况下，我们需要运行 SQL 命令。为此，我们将使用 sqlite3 模块的 execute() 模块的 execute() 方法。因此，Python 语句将如下所示：
curs.execute('创建表员工(姓名，年龄)')
此语句将运行一个 SQL 命令，该命令将创建一个名为 employee 的表，其中包含两列（字段）name 和 age。
我们现在可以运行一个新的 SQL 命令来在表中插入数据，如下所示：
curs.execute("插入员工值('Ali', 28)")
您还可以一次插入多个值，如下所示：
值 = [('Brad',54), ('Ross', 34), ('Muhammad', 28), ('Bilal', 44)]
在这种情况下，我们将使用方法execute()，而不是使用方法executemany()来执行上述多个值。
curs.executemany('插入员工值(?,?)', value)
在此步骤中，我们希望应用（提交）我们在上一步中所做的更改。这很简单，如下所示：
conn.commit()
执行操作并提交更改后，最后一步是关闭连接：
conn.close()
让我们将所有步骤放在一个脚本中。该程序将如下所示（请注意，我们必须首先导入 sqlite3 模块）：
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('company.db')
curs = conn.cursor()
curs.execute('create table employee (name, age)')
curs.execute("insert into employee values ('Ali', 28)")
values = [('Brad',54), ('Ross', 34), ('Muhammad', 28), ('Bilal', 44)]
curs.executemany('insert into employee values(?,?)', values)
conn.commit()
conn.close()
如果运行该脚本，您应该在当前目录中获得一个名为 company.db 的文件。下载此文件，因为我们将在下一步中使用它。
创建了数据库和表并添加了一些数据后，让我们看看 company.db （您在上一节中下载的文件）里面有什么。为此，我们将使用一个很好的工具：DB Browser for SQLite。继续将该工具下载到您的计算机上。打开程序后，您应该看到如下所示的屏幕：
使用顶部的打开数据库按钮打开数据库，在这种情况下，您应该获得数据库结构，如下所示：
请注意，我们列出了表 employee，其中包含两个字段：name 和 age。
要确认上面的代码有效并且数据已添加到表中，请单击浏览数据选项卡。您应该看到类似以下内容：
可以看到，数据库（company）和表（employee）已经创建完成，并且数据已成功添加到表中。
远程词典服务器，简称为Redis，是一个强大的 NoSQL 数据库，也能够充当内存缓存。 Redis 由 Salvatore Sanfilippo 开发，目前由 Redis Labs 维护。该软件使用C编程语言编写，并且是开源的（BSD许可证）。
Redis 最显着的特点之一就是它的数据结构存储机制。您可以使用 Python 中的相同数据类型（字符串、集合、整数、列表、字典等）在 Redis 中存储数据。 这使得 Redis 成为 Python 开发人员的热门选择。
除了其数据结构存储机制之外，Python 开发人员还因为 Redis 拥有大量 Python 客户端而更喜欢 Redis 而不是其他 NoSQL 数据库，其中最受欢迎的选择可能是 redis-py。 Redis-py 提供了用于在 Redis 服务器中存储各种数据的内置命令。
现在我们对 Redis 有了基本的了解，让我们学习如何在其中存储数据。在继续之前，请确保您的计算机上安装了 Redis 服务器。
首先，为您的 Python 脚本创建一个名为 redis-python 的新文件夹。接下来，使用命令终端 cd 到该文件夹，然后运行以下命令来安装 Redis 客户端：
pip install redis
然后，在 redis-python 中创建一个名为 app.py 的文件，并使用文本编辑器打开该文件。下一步是创建用于将数据添加到数据库的 Python 脚本。
首先，在app.py中，导入redis并设置Redis服务器主机和端口地址的变量：
import redis redis_host = 'localhost' redis_port = 6379
接下来，定义要添加到数据库的数据。在本例中，我们将创建一个简单的 Python 字典：
user = {
'ID': 1,
'name': 'Kingsley Ubah',
'email': 'ubahthebuilder@gmail.com',
'role': 'Tech Writing',
}
接下来，使用 try... except 定义 add_to_db 函数。在 try 块中，我们连接到本地 Redis 服务器并将上述字典存储在数据库中，然后在控制台上输出值。如果代码失败，我们会在 except 块中打印错误对象。最后一部分将运行该函数：
def add_to_db():
try:
r = redis.StrictRedis(host = redis_host, port = redis_port, decode_responses=True)
r.hmset("newUserOne", user)
msg = r.hgetall("newUserOne")
print(msg)
except Exception as e:
print(f"Something went wrong {e}")
# Runs the function:
if __name__ == "__main__":
add_to_db()
首先，通过在命令终端上执行以下命令来运行 Redis 服务器：
redis-cli
一旦服务器处于活动状态，您就可以使用以下命令运行 Python 脚本：
python app.py
如果一切顺利，包含用户配置文件的字典将使用 newUserOne 键添加到 Redis。此外，您应该在终端控制台上看到以下输出：
{
'ID': '1',
'name': 'Kingsley Ubah',
'email': 'ubahthebuilder@gmail.com',
'role': 'Tech Writing',
}
这就是 Redis 的全部内容！
本教程仅触及使用 Python 处理数据库的皮毛。您可以从 sqlite3 模块了解更多方法，您可以在其中执行不同的数据库操作，例如更新和查询数据库。
要了解有关 redis-py 的更多信息，请立即阅读其完整文档。玩得开心！
以上是Python中的数据库处理：SQLite和Redis的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
