Python连接数据库

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连接SQLite

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，可以直接来操作SQLite数据库。

# 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 at 0x2040e1eff10> 

# 继续执行一条SQL语句，插入一条记录: cursor.execute('insert into user (id, name) values ("1", "vigilr")') 

<sqlite3.Cursor at 0x2040e1eff10> 

# 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() 

conn = sqlite3.connect('test.db') cursor = conn.cursor() # 执行查询语句: cursor.execute('select * from user where id=?',('1',)) 

<sqlite3.Cursor at 0x2040e224810> 

# 获得查询结果集: values = cursor.fetchall() values 

[('1', 'vigilr')] 

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')) 

# -*- coding: utf-8 -*- import sqlite3   # 初始数据: 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): '''返回指定分数区间的名字，按分数从低到高排序'''     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 

# 测试: 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 

连接MySQL

安装MySQL驱动

由于MySQL服务器以独立的进程运行，并通过网络对外服务，所以，需要支持Python的MySQL驱动来连接到MySQL服务器。
MySQL官方提供了mysql-connector-python驱动，但是安装的时候需要给pip命令加上参数--allow-external：
pip install mysql-connector-python --allow-external mysql-connector-python

如果上面的命令安装失败，可以试试另一个驱动：
pip install mysql-connector

除了使用mysql.connector还可以使用pymysql

# 导入pymysql模块 import pymysql 

# 连接database conn = pymysql.connect(     host="127.0.0.1",     port=3308,     user="root",password="123456",     database="test",     charset="utf8") cursor = conn.cursor() # 创建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() # 插入一行记录，注意MySQL的占位符是%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('受影响行数：',cursor.rowcount) # 提交事务: conn.commit() cursor.close() conn.close() 

受影响行数： 1 

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

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

使用SQLAlchemy

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

在Python中，最有名的ORM框架是SQLAlchemy。

首先通过pip安装SQLAlchemy：pip install sqlalchemy

# 第一步，导入SQLAlchemy，并初始化DBSession： # 导入: from sqlalchemy import Column, String, create_engine,ForeignKey from sqlalchemy.orm import sessionmaker,relationship 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__ = 'users' # 表的结构: id = Column(String(20), primary_key=True)     name = Column(String(20)) # 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Scho class School(Base):     __tablename__ = 'school' id = Column(String(20), primary_key=True)     name = Column(String(20)) # 初始化数据库连接: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') # 创建DBSession类型: DBSession = sessionmaker(bind=engine) 

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:密码@数据库地址:端口号/数据库名

由于有了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：

# 创建所有定义的表到数据库中 Base.metadata.create_all(engine) # 创建session对象: session = DBSession() # 创建新User对象: 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。 

E:UsersAdministratorAnaconda3libsite-packagespymysqlcursors.py:170: Warning: (1366, "Incorrect string value: '\xD6\xD0\xB9\xFA\xB1\xEA...' for column 'VARIABLE_VALUE' at row 489")   result = self._query(query) 

# 查询数据 # 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=='1').one() users = session.query(User).filter(User.id!='1').all() # 打印类型和对象的name属性: print('type:', type(user)) print('name:', user.name) for user in users: print('type:', type(user)) print('name:', user.name) # 关闭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'     __table_args__ = {'extend_existing': True} 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。 # 创建所有定义的表到数据库中 Base.metadata.create_all(engine) 

E:UsersAdministratorAnaconda3libsite-packagessqlalchemyextdeclarativeclsregistry.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__) 

更多用法可参考：这篇文章https://www.jianshu.com/p/65903a69d61d