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python怎么样连接数据库

Vivi • • 数据底层建设

python怎么样连接数据库

Python连接数据库的方式主要有：使用内置库sqlite3、使用第三方库如SQLAlchemy、通过ODBC驱动连接、使用数据库特定的驱动等。在这些方法中，使用内置库sqlite3和第三方库SQLAlchemy是最常见的。sqlite3是Python内置的库，适合轻量级的本地数据库应用。而SQLAlchemy则提供了一个强大的ORM（对象关系映射）框架，使得与数据库的交互更加直观和简洁。对于大型项目，SQLAlchemy由于其强大的功能和灵活性，通常是更好的选择。SQLAlchemy不仅可以与多种数据库兼容，还能够通过ORM使得数据库操作更加面向对象，提高代码的可维护性和可读性。

一、PYTHON内置库sqlite3

sqlite3是Python标准库的一部分，可以直接使用，无需安装其他软件。它非常适合轻量级的本地数据库应用，如桌面应用或小型网络服务。使用sqlite3连接数据库的步骤如下：

  1. 导入sqlite3模块：首先需要导入sqlite3模块。
  2. 连接数据库：使用sqlite3.connect()方法连接数据库，可以是一个本地文件或内存数据库。
  3. 创建游标：通过连接对象的cursor()方法创建一个游标对象，用于执行SQL语句。
  4. 执行SQL语句：使用游标对象的execute()方法执行SQL语句。
  5. 提交事务：对于数据的插入、更新和删除操作，需要使用连接对象的commit()方法提交事务。
  6. 关闭连接：在操作完成后，使用连接对象的close()方法关闭连接。

import sqlite3


连接数据库


conn = sqlite3.connect('example.db')


创建游标


cur = conn.cursor()


创建表


cur.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, age INTEGER)''')


插入数据


cur.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)", ('Alice', 30))


提交事务


conn.commit()


查询数据


cur.execute("SELECT * FROM users")


print(cur.fetchall())


关闭连接


conn.close()

二、使用SQLAlchemy

SQLAlchemy是一个强大的Python库，提供了对象关系映射（ORM）功能，使得与数据库的交互更加直观和简洁。它支持多种数据库，如SQLite、MySQL、PostgreSQL等。使用SQLAlchemy的步骤如下：

  1. 安装SQLAlchemy：首先需要安装SQLAlchemy，可以使用pip进行安装。
  2. 导入相关模块：导入SQLAlchemy的基础模块。
  3. 创建数据库连接：使用create_engine方法创建数据库连接。
  4. 定义模型类：使用SQLAlchemy的ORM功能，定义数据库表对应的模型类。
  5. 创建表：通过模型类的metadata.create_all()方法创建表。
  6. 创建会话：使用sessionmaker创建会话，用于执行数据库操作。
  7. 执行数据库操作：通过会话对象执行插入、查询、更新和删除操作。
  8. 提交事务：对于数据的插入、更新和删除操作，需要提交事务。
  9. 关闭会话：操作完成后，关闭会话。

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String


from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base


from sqlalchemy.orm import sessionmaker


创建数据库连接


engine = create_engine('sqlite:///example.db', echo=True)


Base = declarative_base()


定义模型类


class User(Base):


    __tablename__ = 'users'


    id = Column(Integer, primary_key=True)


    name = Column(String)


    age = Column(Integer)


创建表


Base.metadata.create_all(engine)


创建会话


Session = sessionmaker(bind=engine)


session = Session()


插入数据


new_user = User(name='Bob', age=25)


session.add(new_user)


session.commit()


查询数据


for user in session.query(User).all():


    print(user.name, user.age)


关闭会话


session.close()

三、通过ODBC驱动连接

ODBC（Open Database Connectivity）是一种标准接口，可以用于连接各种数据库。在Python中，可以使用pyodbc库通过ODBC驱动连接数据库。ODBC特别适用于需要连接多种不同类型数据库的应用场景。使用pyodbc连接数据库的步骤如下：

  1. 安装pyodbc：首先需要安装pyodbc，可以使用pip进行安装。
  2. 导入pyodbc模块：导入pyodbc模块。
  3. 配置ODBC数据源：根据不同的数据库，配置相应的ODBC数据源。
  4. 连接数据库：使用pyodbc.connect()方法连接数据库。
  5. 创建游标：通过连接对象的cursor()方法创建游标对象，用于执行SQL语句。
  6. 执行SQL语句：使用游标对象的execute()方法执行SQL语句。
  7. 提交事务：对于数据的插入、更新和删除操作，需要提交事务。
  8. 关闭连接：操作完成后，关闭连接。

import pyodbc


连接数据库


conn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=server_name;DATABASE=db_name;UID=user;PWD=password')


创建游标


cur = conn.cursor()


创建表


cur.execute('''CREATE TABLE users (id INT PRIMARY KEY, name NVARCHAR(50), age INT)''')


插入数据


cur.execute("INSERT INTO users (id, name, age) VALUES (?, ?, ?)", (1, 'Charlie', 35))


提交事务


conn.commit()


查询数据


cur.execute("SELECT * FROM users")


print(cur.fetchall())


关闭连接


conn.close()

四、使用数据库特定的驱动

对于不同的数据库，Python有对应的特定驱动，如MySQL的MySQLdb、PostgreSQL的psycopg2等。这些驱动提供了更高效和更全面的数据库操作功能。使用这些驱动连接数据库的步骤如下：

  1. 安装数据库驱动：根据数据库类型，安装相应的驱动。
  2. 导入驱动模块：导入相应的驱动模块。
  3. 连接数据库：使用驱动提供的方法连接数据库。
  4. 创建游标：通过连接对象的cursor()方法创建游标对象，用于执行SQL语句。
  5. 执行SQL语句：使用游标对象的execute()方法执行SQL语句。
  6. 提交事务：对于数据的插入、更新和删除操作，需要提交事务。
  7. 关闭连接：操作完成后，关闭连接。

MySQL

import MySQLdb


连接数据库


conn = MySQLdb.connect(host='localhost', user='root', passwd='password', db='test_db')


创建游标


cur = conn.cursor()


创建表


cur.execute('''CREATE TABLE users (id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(50), age INT)''')


插入数据


cur.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES (%s, %s)", ('David', 40))


提交事务


conn.commit()


查询数据


cur.execute("SELECT * FROM users")


print(cur.fetchall())


关闭连接


conn.close()

PostgreSQL

import psycopg2


连接数据库


conn = psycopg2.connect(database="test_db", user="postgres", password="password", host="127.0.0.1", port="5432")


创建游标


cur = conn.cursor()


创建表


cur.execute('''CREATE TABLE users (id SERIAL PRIMARY KEY, name VARCHAR(50), age INT)''')


插入数据


cur.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES (%s, %s)", ('Eve', 45))


提交事务


conn.commit()


查询数据


cur.execute("SELECT * FROM users")


print(cur.fetchall())


关闭连接


conn.close()

五、数据库连接池

在高并发的应用场景中，频繁的数据库连接和断开会导致性能瓶颈。使用数据库连接池可以提高数据库连接的效率和应用的性能。Python中常用的数据库连接池库有SQLAlchemy和DBUtils。使用数据库连接池的步骤如下：

  1. 安装连接池库：根据需要，安装相应的连接池库。
  2. 配置连接池：根据应用需求，配置连接池参数。
  3. 获取连接：从连接池中获取数据库连接。
  4. 执行数据库操作：使用获取的连接执行数据库操作。
  5. 释放连接：操作完成后，将连接返回连接池。

使用SQLAlchemy连接池

from sqlalchemy import create_engine


from sqlalchemy.orm import sessionmaker


创建数据库连接池


engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@localhost/test_db', pool_size=10, max_overflow=20)


创建会话


Session = sessionmaker(bind=engine)


session = Session()


执行数据库操作


session.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES (:name, :age)", {'name': 'Frank', 'age': 50})


session.commit()


关闭会话


session.close()

使用DBUtils连接池

from DBUtils.PooledDB import PooledDB


import MySQLdb


创建数据库连接池


pool = PooledDB(MySQLdb, 5, host='localhost', user='root', passwd='password', db='test_db')


获取连接


conn = pool.connection()


创建游标


cur = conn.cursor()


执行数据库操作


cur.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES (%s, %s)", ('Grace', 55))


conn.commit()


关闭连接


conn.close()

六、数据库迁移工具

在开发过程中，数据库模式（Schema）可能会不断变化。使用数据库迁移工具可以方便地管理数据库模式的变更。Python中常用的数据库迁移工具有Alembic和Flyway。使用数据库迁移工具的步骤如下：

  1. 安装迁移工具：根据需要，安装相应的迁移工具。
  2. 配置迁移工具：根据项目需求，配置迁移工具。
  3. 生成迁移脚本：根据数据库模式的变更，生成迁移脚本。
  4. 应用迁移：执行迁移脚本，将变更应用到数据库。

使用Alembic

# 安装Alembic


pip install alembic


初始化Alembic


alembic init alembic


配置Alembic


编辑alembic.ini文件，配置数据库连接信息


编辑alembic/env.py文件，配置目标元数据


生成迁移脚本


alembic revision --autogenerate -m "initial migration"


应用迁移


alembic upgrade head

使用Flyway

# 下载Flyway


wget -qO- https://repo1.maven.org/maven2/org/flywaydb/flyway-commandline/7.7.1/flyway-commandline-7.7.1-linux-x64.tar.gz | tar xvz


配置Flyway


编辑conf/flyway.conf文件，配置数据库连接信息


生成迁移脚本


在sql目录下创建迁移脚本，如V1__initial_migration.sql


应用迁移


flyway migrate

七、数据安全和备份

在使用数据库时，数据安全和备份是非常重要的。确保数据的安全性和可恢复性，可以有效避免数据丢失和泄漏。常见的数据安全和备份措施包括：

  1. 数据加密：对敏感数据进行加密存储，防止数据泄漏。
  2. 访问控制：配置数据库的访问权限，限制未授权用户的访问。
  3. 定期备份：定期备份数据库，确保在数据丢失时可以恢复。
  4. 监控和审计：监控数据库的访问和操作，及时发现和处理异常情况。

数据加密

from cryptography.fernet import Fernet


生成密钥


key = Fernet.generate_key()


cipher_suite = Fernet(key)


加密数据


plain_text = b"Sensitive Data"


cipher_text = cipher_suite.encrypt(plain_text)


print(cipher_text)


解密数据


decrypted_text = cipher_suite.decrypt(cipher_text)


print(decrypted_text)

访问控制

-- 创建数据库用户


CREATE USER 'new_user'@'localhost' IDENTIFIED BY 'password';


-- 授予权限


GRANT SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE ON test_db.* TO 'new_user'@'localhost';


-- 撤销权限


REVOKE ALL PRIVILEGES, GRANT OPTION FROM 'new_user'@'localhost';

定期备份

# 使用mysqldump备份数据库


mysqldump -u root -p test_db > backup.sql


恢复数据库


mysql -u root -p test_db < backup.sql

监控和审计

-- 启用审计日志


SET GLOBAL log_output = 'FILE';


SET GLOBAL general_log_file = 'audit.log';


SET GLOBAL general_log = 'ON';


-- 查看审计日志


SELECT * FROM mysql.general_log;

八、总结

Python提供了多种方式连接和操作数据库，满足不同应用场景的需求。无论是使用内置库sqlite3进行轻量级的本地数据库操作，还是使用SQLAlchemy进行复杂的ORM操作，Python都提供了丰富的工具和库。同时，通过ODBC驱动和数据库特定的驱动，可以方便地连接各种类型的数据库。使用数据库连接池可以提高高并发场景下的性能，而数据库迁移工具则可以简化数据库模式的管理。数据安全和备份措施则确保了数据的安全性和可恢复性。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的数据库连接和操作方式，确保应用的高效性和可靠性。

相关问答FAQs：

如何使用Python连接数据库？

连接数据库是Python编程中的一项基本技能。Python支持多种数据库，包括关系型数据库和非关系型数据库。对于关系型数据库，最常用的库是sqlite3、MySQL Connector、psycopg2（用于PostgreSQL）等。以下是连接不同类型数据库的基本步骤。

  1. 使用SQLite数据库连接：
    SQLite是一个轻量级的数据库，适合小型应用和测试。要连接SQLite数据库，可以使用内置的sqlite3模块。示例如下：

    import sqlite3

# 连接到SQLite数据库（如果数据库文件不存在，会自动创建）
connection = sqlite3.connect('example.db')

# 创建一个游标对象
cursor = connection.cursor()

# 执行SQL语句
cursor.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT)')

# 提交事务
connection.commit()

# 关闭连接
connection.close()

  2. 使用MySQL数据库连接：
    对于MySQL数据库，可以使用mysql-connector-python库。首先需要安装该库：

    pip install mysql-connector-python

    连接MySQL数据库的示例代码如下：

    import mysql.connector

# 连接到MySQL数据库
connection = mysql.connector.connect(
    host='localhost',
    user='your_username',
    password='your_password',
    database='your_database'
)

# 创建一个游标对象
cursor = connection.cursor()

# 执行SQL语句
cursor.execute('SELECT * FROM users')

# 获取查询结果
for row in cursor.fetchall():
    print(row)

# 关闭连接
cursor.close()
connection.close()

  3. 使用PostgreSQL数据库连接：
    对于PostgreSQL数据库，可以使用psycopg2库。首先需要安装该库：

    pip install psycopg2

    连接PostgreSQL数据库的示例代码如下：

    import psycopg2

# 连接到PostgreSQL数据库
connection = psycopg2.connect(
    host='localhost',
    user='your_username',
    password='your_password',
    dbname='your_database'
)

# 创建一个游标对象
cursor = connection.cursor()

# 执行SQL语句
cursor.execute('SELECT * FROM users')

# 获取查询结果
for row in cursor.fetchall():
    print(row)

# 关闭连接
cursor.close()
connection.close()

Python连接数据库时需要注意哪些事项？

在使用Python连接数据库时，有几个重要的注意事项，可以帮助提高效率和确保安全性。

  1. 使用参数化查询：
    为了防止SQL注入攻击，始终使用参数化查询而不是将变量直接嵌入SQL语句中。例如：

    cursor.execute('SELECT * FROM users WHERE name = %s', (username,))

    这种方式可以确保用户输入的内容不会被误解为SQL命令。

  2. 异常处理：
    在执行数据库操作时，可能会遇到各种异常。使用try-except块可以捕获并处理这些异常，避免程序崩溃。

    try:
    connection = mysql.connector.connect(...)
    cursor = connection.cursor()
    cursor.execute('...')
except mysql.connector.Error as err:
    print(f"Error: {err}")
finally:
    if connection:
        cursor.close()
        connection.close()

  3. 连接池：
    对于高并发的应用，使用连接池可以有效地管理数据库连接。库如SQLAlchemy提供了连接池功能，可以减少连接数据库的开销。

  4. 正确关闭连接：
    无论是成功执行操作还是发生异常，都应确保连接被正确关闭。可以使用finally块来实现。

  5. 使用ORM：
    对于复杂的数据库操作，可以考虑使用对象关系映射（ORM）库，如SQLAlchemy或Django ORM。ORM可以简化数据库操作，减少手动编写SQL语句的需要。

Python连接数据库有哪些常见的库？

在Python中，有许多优秀的库可供选择，用于连接和操作不同类型的数据库。以下是一些常见的数据库连接库及其特点。

  1. SQLite：

    • 内置支持，使用简单。
    • 不需要安装额外的库。
    • 适合小型应用和测试。

  2. MySQL Connector：

    • 官方提供的MySQL连接库。
    • 支持Python 3。
    • 提供了丰富的功能，包括连接池、错误处理等。

  3. Psycopg2：

    • 专为PostgreSQL设计的库。
    • 支持异步连接。
    • 性能优越，适合高并发应用。

  4. SQLAlchemy：

    • 强大的ORM库，支持多种数据库。
    • 提供了丰富的功能，可以简化数据库操作。
    • 适合需要复杂查询和模型映射的应用。

  5. Django ORM：

    • Django框架自带的ORM工具。
    • 提供了强大的数据库抽象层，适合Web开发。
    • 支持多种数据库，使用简单。

  6. Peewee：

    • 轻量级的ORM库，适合小型项目。
    • 提供了简单易用的API。
    • 支持SQLite、MySQL和PostgreSQL。

选择合适的库可以提高开发效率，减少出错的可能性。

在Python中，如何执行复杂的数据库查询？

在日常开发中，数据库查询往往需要处理复杂的条件和多表联接。Python提供了灵活的方式来执行这些复杂查询。以下是一些示例和技巧。

  1. 多表联接：
    可以使用JOIN语句来实现多表查询。例如，查询用户及其订单信息：

    cursor.execute('''
    SELECT users.name, orders.amount
    FROM users
    JOIN orders ON users.id = orders.user_id
''')

  2. 使用子查询：
    有时需要在查询中使用子查询。Python支持在SQL中嵌套查询。例如，获取下单金额大于100的用户：

    cursor.execute('''
    SELECT name
    FROM users
    WHERE id IN (SELECT user_id FROM orders WHERE amount > 100)
''')

  3. 聚合函数：
    对于统计类的查询，可以使用聚合函数（如COUNT、SUM、AVG等）。例如，统计每个用户的订单数量：

    cursor.execute('''
    SELECT users.name, COUNT(orders.id) AS order_count
    FROM users
    LEFT JOIN orders ON users.id = orders.user_id
    GROUP BY users.name
''')

  4. 使用ORM进行复杂查询：
    如果使用ORM库，如SQLAlchemy，可以通过构建查询对象来实现复杂查询。示例：

    from sqlalchemy.orm import sessionmaker

Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

result = session.query(User).join(Order).filter(Order.amount > 100).all()

通过灵活运用SQL语句和ORM的特性，可以高效地处理各种复杂查询场景。

Python连接数据库如何进行数据的增删改查操作？

数据的增删改查（CRUD）是数据库操作的核心。使用Python进行这些操作非常简单。以下是每种操作的示例。

  1. 增加数据（INSERT）：
    向数据库中添加新数据。示例代码如下：

    cursor.execute("INSERT INTO users (name) VALUES (%s)", (username,))
connection.commit()

  2. 读取数据（SELECT）：
    从数据库中检索数据。示例代码如下：

    cursor.execute("SELECT * FROM users")
for row in cursor.fetchall():
    print(row)

  3. 更新数据（UPDATE）：
    修改数据库中已存在的数据。示例代码如下：

    cursor.execute("UPDATE users SET name = %s WHERE id = %s", (new_name, user_id))
connection.commit()

  4. 删除数据（DELETE）：
    从数据库中删除指定的数据。示例代码如下：

    cursor.execute("DELETE FROM users WHERE id = %s", (user_id,))
connection.commit()

在执行这些操作时，确保使用参数化查询，以防止SQL注入。同时，记得在操作完成后提交事务以保存更改。

通过掌握这些基本操作，开发者可以轻松地与数据库进行交互，处理应用程序中的数据需求。无论是小型项目还是大型应用，Python都提供了灵活的方式来连接和操作数据库。

本文内容通过AI工具匹配关键字智能整合而成，仅供参考，帆软不对内容的真实、准确或完整作任何形式的承诺。具体产品功能请以帆软官方帮助文档为准，或联系您的对接销售进行咨询。如有其他问题，您可以通过联系blog@fanruan.com进行反馈，帆软收到您的反馈后将及时答复和处理。

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