国外主机测评 - 国外VPS，国外服务器，国外云服务器，测评及优惠码
Python作为一种广泛应用于数据分析、机器学习、自然语言处理等领域的高级编程语言，在大数据处理中扮演着越来越重要的角色。而数据库作为一种非常重要的数据存储方式，更是在这些领域扮演着重要的角色。那么，如何通过Python来进行数据库操作呢？本篇文章将为大家提供一个Python数据库操作指南，以帮助大家更好的掌握数据库与Python的联动方式。
一、Python SQL库
在Python中，有多个流行的SQL库可供选择。这些库使得Python可以连接到各种类型的数据库系统，例如MySQL，PostgreSQL和Oracle。这里列出了一些常用的Python SQL库。
1. PsyCopg2
PsyCopg2是使用Python来访问PostgreSQL数据库的库。该库提供了对PostgreSQL的完全接口，包括发送SQL查询和处理查询结果。该库易于安装和使用，并具有良好的性能。
2. mysql-connector-python
mysql-connector-python是Python编程语言的MySQL数据库连接器。它允许Python程序与MySQL数据库进行交互，并可以使用Python来查询和更新MySQL数据。
3. cx_Oracle
cx_Oracle是Python编程语言的Oracle数据库连接器。它允许Python程序与Oracle数据库进行交互，并可以使用Python来查询和更新Oracle数据。
4. PyODBC
PyODBC为Python程序提供与ODBC兼容数据库的连接功能，包括Microsoft SQL Server，Oracle和MySQL。该库通过ODBC抽象了Python程序与不同数据库之间的连接和执行查询的操作，并通过提供Python DB API 2.0接口来使得Python和数据库之间的交互变得简单和直观。
二、Python SQLAlchemy ORM
SQLAlchemy是一个使用Python来进行SQL数据库操作的库。它提供了一个对象关系映射器（ORM），它允许Python程序员将Python编码的数据结构进行转换，并映射到关系型数据库中的数据表结构。ORM可以帮助程序员在Python API和数据库之间建立简单的集成，并使得代码更易于理解和维护。
1. 创建连接
我们需要使用SQLAlchemy创建与数据库的连接。连接字符串必须包含数据库驱动程序的名称，主机地址，数据库名称，用户名和密码等信息。以下示例演示了如何建立MySQL数据库（使用mysql-connector-python）的连接：
“`python
from sqlalchemy import create_engine
conn_str = “mysql+mysqlconnector://{user}:{password}@{host}/{dbname}”\
.format(host=”,
user=”,
password=”,
dbname=”)
engine = create_engine(conn_str)
“`
2. 创建数据库表
接下来，我们将创建一个新的数据库表来存储我们的数据。我们将使用ORM，使表的定义更易于理解和维护。以下示例演示如何定义一个名为“users”的新表：
“`python
from sqlalchemy import Table, Column, Integer, String, MetaData
meta = MetaData()
users = Table(‘users’, meta,
Column(‘id’, Integer, primary_key=True),
Column(‘name’, String(50)),
Column(‘age’, Integer),
Column(’eml’, String(120))
)
“`
在这个例子中，我们使用SQLAlchemy的Table类来定义表的结构。我们还通过Column类定义了表中的列。每列定义包括列名、列的类型和其他列选项。
3. 插入数据
我们现在可以向表中插入数据。以下示例演示如何插入一个新用户记录：
“`python
from sqlalchemy import insert
conn = engine.connect()
ins = users.insert().values(name=”Alice”, age=25, eml=”alice@test.com”)
conn.execute(ins)
“`
在这个例子中，我们使用SQLAlchemy的insert语句来插入一行数据。我们使用execute语句将该行数据插入到数据库中。
4. 查询数据
我们可以使用SQLAlchemy的select语句来从表中获取数据。以下示例演示如何使用选择语句查询名为“Alice”的所有用户：
“`python
from sqlalchemy.sql import select
conn = engine.connect()
s = select([users]).where(users.c.name == ‘Alice’)
result = conn.execute(s)
for row in result:
print(row)
“`
在这个例子中，我们使用select语句从表中选择了所有的列，并通过where语句过滤了“name”列中包含“Alice”的所有行。我们通过在Python中循环执行结果对象来读取查询结果。
5. 更新数据
我们可以使用SQLAlchemy的update语句来更新表中的行。以下示例演示如何更新“name”为“Alice”的用户行的电子邮件地址：
“`python
from sqlalchemy import update
conn = engine.connect()
u = update(users).where(users.c.name == “Alice”).values(eml=”new_alice@test.com”)
result = conn.execute(u)
“`
在这个例子中，我们使用update语句更新表中的行。我们使用where语句指定要更新的行集，以及通过values语句指定要更新的新值。
6. 删除数据
我们可以使用SQLAlchemy的delete语句来从表中删除行。以下示例演示如何删除名为“Alice”的用户行：
“`python
from sqlalchemy import delete
conn = engine.connect()
d = delete(users).where(users.c.name == “Alice”)
result = conn.execute(d)
“`
在这个例子中，我们使用delete语句从表中删除行。我们使用where语句指定要删除的行集。
三、其他操作方式
除了使用SQL库和ORM之外，还有其他一些方法可以在Python中执行数据库操作。
1. 使用字符串语句
Python通过使用sqlite3模块提供了一种简单的方式来使用SQLite数据库。该模块允许开发人员使用字符串SQL查询，而无需使用对象关系映射器（ORM）或其他底层库。以下是如何使用这种方式来查询SQLite数据库：
“`python
import sqlite3
conn = sqlite3.connect(“my_database.db”)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(“SELECT COUNT(*) FROM users”)
result = cursor.fetchone()
print(result)
conn.close()
“`
在这个例子中，我们使用SQLite数据库，使用connect方法建立与数据库的连接。我们使用execute方法执行SQL查询语句，它返回一个由查询结果组成的生成器，我们使用fetchone方法读取这个生成器的之一行。
2. 使用Pandas
Pandas是一个Python数据分析库，提供了一个名为read_sql函数的功能，可以轻松地将数据从数据库中加载到Pandas DataFrame中。以下示例演示如何使用read_sql函数从MySQL数据库中加载数据：
“`python
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
conn_str = “mysql+mysqlconnector://{user}:{password}@{host}/{dbname}”\
.format(host=”,
user=”,
password=”,
dbname=”)
engine = create_engine(conn_str)
df = pd.read_sql(‘users’, con=engine)
print(df)
“`
在这个例子中，我们使用Pandas的read_sql函数从MySQL数据库中加载名为“users”的数据集。我们使用SQLAlchemy的create_engine函数创建了一个连接，并将其传递给read_sql函数中的参数“con”。
结论
相关问题拓展阅读：
- 如何用python连接 tableau 数据库，然后读取数据
- 如何用python创建数据库
- 如何使用Python连接Oracle数据库
如何用python连接 tableau 数据库，然后读取数据
链接：
提取码：yz10
Python&Tableau：商业数据分析与可视化。Tableau的程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布”上，转眼间就能创建好各种图表。这一软件的理念是，界面上的数据越容易操控，公司对自己在所在业务领域里的所作所为到底是正确还是错误，就能了解得越透彻。
快速分析：在数分钟内完成数据连接和可视化。Tableau 比现有的其他解决方案快 10 到 100 倍。大数据，任何数据：带塌无论是电子表格、数据库还是 Hadoop 和云服务，任何数据都可以轻松探索。
课程目录：
前置课程-Python在咨询、金融、差数四大等领域的应用以及效率提升
Python基础知识
Python入门：基于Anaconda与基于Excel的Python安装和界面
简单的数学计算
Python数据分析-时间序列2-数据操作与绘图
Python数据分析-时间序列蠢庆圆3-时间序列分解
……
应该可行吧，毕竟django可以通过第三方支持MSSQL的。
如何用python创建数据库
通过以下的内容你就可以轻松的运用Python数据库连接池的相关步骤，希望下面的文章会对你有所收获。 请求连接： 1. db＝pool．connection（）2. 你可以使用这些连接有如原始的DB－API 2一样。而实际使用的是“SteadyDB“版本的强硬连接。请注意连接可以与其他线程共享，只要你设置 maxshared 参数为非零，并且DB－API 2模块也允许。如果你想要使用专用连接则使用： 1. db＝pool．connection（0）2. 如果你不再需要这个连接了，则可以返回给连接池使用 db．close（）。你也可以使用相同的方法获取另一个连接扒雀。警告：在一个多线程环境，不要使用下面的方法： 1. pool．connection（）．cursor（）．execute（．．．）2. 3. db＝pool．connection（）4. 5. cur＝db．cursor（）6. 7. cur．execute（．．．）8. 9. res＝cur．fetchone（）10. 11. cur．close（） # or del cur12. 13. db．close（） # or del db14. 示例 使用PersistentDB 模块 1. import threading，time，datetime2. 3. import MySQLdb4. 5. import DBUtils．PersistentDB6. 7. persist＝DBUtils．PersistentDB．PersistentDB（MySQLdb，100，host＝’localhost’，user＝’root’，passwd＝’321’，db＝’test’，charset＝’utf8’）8. 9. conn＝明铅persist．connection（）10. 11. cursor＝conn．cursor（激此好）12. 13. cursor．execute（”insert into me values（1，’22222’）”）14. 15. conn．commit（）16. 17. conn．close（）18. 通过以上的内容你就可以得到数据库连接了！ 作者：不详 来源：网络
import os
import re
import sys
import pymysql
from importlib import import_module
# search the dirname of settings.py and import it
with open(‘manage.py’) as f:
s = f.read()
d = re.search(r’DJANGO_SETTINGS_MODULE.*?,\s*”(.+?)\.settings’, s).group(1)
assert ‘settings.py’ in os.listdir(d)
mo = import_module(‘{d}.settings’.format(d=d))
def getconf(alias=’default’):
dbconf = mo.DATABASES.get(alias)
config = {‘host’: dbconf.get(‘HOST’),
‘user’: dbconf.get(‘USER’),
‘passwd’: dbconf.get(‘PASSWORD’),
‘port’: dbconf.get(‘PORT’),
‘charset’: ‘utf8’, }
config = {k: v for k, v in config.items() if v is not None}
db_name = dbconf.get(‘NAME’)
return config, db_name
def creat_db(config, db_name):
try:
conn = pymysql.connect(**config)
cur = conn.cursor()
if ‘-d’ in sys.argv:
cur.execute(‘drop database {}’.format(db_name))
print(‘success to execute `drop database {};`’.format(db_name))
command = ‘create database {} DEFAULT CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_ge 岩虚搭 neral_ci’誉塌.format(db_name)
cur.execute(command)
print(‘success to execute `{};`’.format(command))
# conn.select_db(database)
conn.commit()
cur.close()
粗拿 conn.close()
except Exception as e:
print(“SQL Error: {e}”.format(e=e))
def main():
creat_db(*getconf())
if __name__ == ‘__main__’:
main()
# _*_encoding:UTF-8_*_
import MySQLdb
db_host = ”
db_user = ”
db_pw = ”
db_name = ‘vdt’
def cre_db(host, user, pw, name):
try:
# 数据库连接
db = MySQLdb.connect(host, user, pw, charset=’utf8′)
# 创建游标，通过连接与数据通信
cursor = db.cursor()
# 执行sql语句
cursor.execute(‘show databases’)
rows = cursor.fetchall()
for row in rows:
tmp = “%2s” % row
# 判断数据库是否存在
if name == tmp:
cursor.execute(‘drop database if exists ‘ + 圆丛败name)
cursor.execute(‘create database if not exists ‘ + name)
# 提交到数据库执行
db.commit()
except MySQLdb.Error, e:
print “Mysql Error %d: %s” % (e.args, e.args)
finally:
# 关橘颤闭数据库连接
db.close()
cre_db(db_host, db_user, 郑睁db_pw)
python创建数据库：
import MySQLdb
conn = MySQLdb.connect(host=’localhost’,
user=’root’,passwd=”)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(“搜轮””create database if not exists python”””)
conn.select_db(‘python’游指);
cursor.execute(“”神漏配”create table test(id int, info varchar(100))
“””)
cursor.close();
更多python操作mysql数据库的方法看这篇博客
创建数据库？？？
如何使用Python连接Oracle数据库
下载cx_Oracle，下载之后就可以使用了。
简单的使用流程如下：
1.引用模块cx_Oracle
2.连接数据库
3.获取cursor
4.使用cursor进行各种操作
5.关闭cursor
6.关闭连接
参考代码：
import cx_Oracle#引用模块cx_Oracle
conn=cx_Oracle.connect(‘load/123456@localhost/ora11g’) #连粗碧贺接数据库
c=conn.cursor() #获取cursor
x=c.execute(‘select sysdate from dual’) #使用cursor进行各种操作
x.fetchone()
c.close() 岩派 #关闭cursor
conn.close() 慧册#关闭连接
python怎么使用数据库的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于python怎么使用数据库,Python数据库操作指南：掌握数据库与Python的联动方式,如何用python连接 tableau 数据库，然后读取数据,如何用python创建数据库,如何使用Python连接Oracle数据库的信息别忘了在本站进行查找喔。
