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python網(wǎng)絡(luò)編程學(xué)習(xí)筆記(九)：數(shù)據(jù)庫客戶端 DB-API

更新時間：2014年06月09日 22:39:49 作者：

這篇文章主要介紹了python 數(shù)據(jù)庫客戶端 DB-API的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下

一、DB-API概述

python支持很多不同的數(shù)據(jù)庫。由于不同的賣家服務(wù)器導(dǎo)致和數(shù)據(jù)庫通信的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議各有不同。在python的早期版本中，每一種數(shù)據(jù)庫都帶有自己的python模塊，所有這些模塊以不同的方式工作，并提供不同的函數(shù)。這種方法不便于編寫能夠在多種數(shù)據(jù)庫服務(wù)器類型中運(yùn)行的代碼，于是DB-API庫函數(shù)產(chǎn)生。在DB-API中，所有連接數(shù)據(jù)庫的模塊即便是底層網(wǎng)絡(luò)協(xié)議不同，也會提供一個共同的接口。這一點(diǎn)和JAVA中的JDBC和ODBC類似。
DB-API下載地址：http://wiki.python.org/moin/DatabaseProgramming，目前版本是2.0，支持?jǐn)?shù)據(jù)庫包括IBM DB2、Firebird (and Interbase) 、Informix、Ingres、MySQL、Oracle 、PostgreSQL 、SAP DB (also known as "MaxDB") 、Microsoft SQL Server 、Sybase 等。

二、數(shù)據(jù)庫連接

1、PostgreSQL

有幾個模塊可以完成python與PostgreSQL的聯(lián)接，這里主要介紹使用psycopg。
下載地址是：http://initd.org/psycopg/download/。如果沒有PostgreSQL，可以從以下地址下載：http://www.postgresql.org/。(關(guān)于PostgreSQL的安裝等更加詳細(xì)的介紹，可以見http://wenku.baidu.com/view/8e32d10c6c85ec3a87c2c500.html。)連接PostgreSQL數(shù)據(jù)庫：

復(fù)制代碼代碼如下:

import psycopg2
print "connecting to test"##test為數(shù)據(jù)庫名
dbh=psycopg2.connect('dbname=test user=postgres')
print "connection successful"

2、MySQL

對于MySQL，python的接口是已知的MySQLdb或者M(jìn)ySQL-Python，下載地址：http://sourceforge.net/projects/mysql-python/。與PostgreSQL不同的是，MySQLdb connect()函數(shù)可以帶各種參數(shù)，具體如下：

參數(shù)	說明
user	用戶名，默認(rèn)為當(dāng)前登錄用戶。
passwd	用戶密碼，沒有默認(rèn)的。
db	連接的數(shù)據(jù)庫名。
host	數(shù)據(jù)庫主機(jī)名。
port	TCP端口，默認(rèn)是3306。

舉例，連接test數(shù)據(jù)庫：

復(fù)制代碼代碼如下:

import MySQLdb
print "connecting..."
dbh=MySQLdb.connect(db="test")
print "connection successful."
dbh.close()

三、簡單操作（以ＰostgreSQL為例）

這里以ＰostgreSQL為例介紹創(chuàng)建表、查詢表等操作。例子中數(shù)據(jù)庫名為test，用戶名為postgres，輸入一個表名，向表中插入數(shù)據(jù)并進(jìn)行查詢。具體如下，已進(jìn)行了注示：

復(fù)制代碼代碼如下:

import psycopg2
print "connecting to test"
dbh=psycopg2.connect('dbname=test user=postgres')
print "connection successful"
cur=dbh.cursor()#建立一個cursor對象，返回數(shù)據(jù)為字典形式
a=raw_input('table list:')＃輸入表名
cur.execute("CREATE TABLE %s(myid integer UNIQUE,filename varchar(255))" %a)＃生成表，包含一個字段filename
b=1c='201210310540'
cur.execute("INSERT INTO %s VALUES (%d,%s)"%(a,b,c))#向表中插入記錄b,c
cur.execute("SELECT * FROM %s " %a)#查詢表中內(nèi)容
rows=cur.fetchall()＃獲得結(jié)果集中的所有行
for row in rows:
    print row
dbh.commit()#以上對數(shù)據(jù)庫的操作事務(wù)生效
dbh.close()

１、事務(wù)

多數(shù)數(shù)據(jù)庫支持事務(wù)，事務(wù)可以將多條對數(shù)據(jù)庫的改動放在一條命令中。在上面的例子中，當(dāng)未曾執(zhí)行commit()命令時，以上對數(shù)據(jù)庫的操作均不會生效。另外還有一個函數(shù)rollback()，這個函數(shù)可以有效的放棄上一次執(zhí)行commit()或者rollback()之后的改動。這個函數(shù)在發(fā)現(xiàn)錯誤，并想放棄已經(jīng)發(fā)出的事務(wù)時，非常有效。對于不支持事務(wù)的數(shù)據(jù)庫，改變會立刻執(zhí)行，commit()什么也不做，但rollback()會報錯。

２、效率

執(zhí)行事件的性能很大程序上取決于不同的服務(wù)器，一般來說，在每個單獨(dú)的命令后都提交是更新數(shù)據(jù)庫最慢的方法，但如果一次提交很大數(shù)據(jù)又會使服務(wù)器產(chǎn)生buffer溢出。因此，應(yīng)該合理處理提交的數(shù)量。

四、參數(shù)風(fēng)格
在上面的例子中，使用了printf()一樣的類型格式。但實際上，在DB-API中，不同的數(shù)據(jù)庫所支持的參數(shù)風(fēng)絡(luò)不同，必須選擇合適的方法，否則程序不會執(zhí)行。下面的方法，可以知道當(dāng)前所支持的類型格式。

復(fù)制代碼代碼如下:

>>> import psycopg2
>>> print psycopg2.paramstyle

pyformat這一結(jié)果可以看出，當(dāng)前支持pyformat格式。

針對DB-API說明書，以使用頻度由小變大的順序介紹：

qmark	表示question-mark風(fēng)格。指令字符串中的數(shù)據(jù)的每一位都被用一個問號替換，參數(shù)以list或tuple的形式給出。例如：INSERT INTO ch14 VALUES (?, ?)。
format	使用和printf()一樣的類型格式，不支持對于指定參數(shù)Python的擴(kuò)展名。它帶一個list或tuple來轉(zhuǎn)換。例如：INSERT INTO ch14 VALUES(%d, %s)
numeric	表示numeric風(fēng)格。指令字符串中的數(shù)據(jù)的每一位都被一個后面是數(shù)字的冒號替換（數(shù)字以1開始），參數(shù)以list或tuple的形式給出。例如：INSERT INTO ch14 VALUES(:1, :2)
named	表示named風(fēng)格。和numeric類似，但是在冒號后面用名稱取代數(shù)字。帶一個dictionary用來轉(zhuǎn)換。例如：INSERT INTO ch14 VALUES(:number, :text)
pyformat	支持Python風(fēng)格的參數(shù)，帶dictionary用來轉(zhuǎn)換。例如：INSERT INTO ch14 VALUES(%(number)d, %(text)s)。

五、重復(fù)指令
１、execute和executemany()

例子：

將下面的數(shù)據(jù)插入到test數(shù)據(jù)庫中：

12 Twelve
13 Thirteen
14 Fourteen
15 Fifteen

（１）execute一條條插入

復(fù)制代碼代碼如下:

cur.execute("INSERT INTO test VALUES (12, 'Twelve')")
cur.execute("INSERT INTO test VALUES (13, 'Thirteen')")
cur.execute("INSERT INTO test VALUES (14, 'Fourteen')")
cur.execute("INSERT INTO test VALUES (15, 'Fifteen')")

這種方法過于低效。

（２）executemany()函數(shù)帶一個指令和一列指令運(yùn)行的記錄。列表上的每條記錄要么是一個list,要么是一個dictionary。

復(fù)制代碼代碼如下:

import psycopg2
print "connecting to test"
dbh=psycopg2.connect('dbname=test user=postgres')
print "connection successful"
cur=dbh.cursor()
rows = ({'num': 0, 'text': 'Zero'},
         {'num': 1, 'text': 'Item One'},
         {'num': 2, 'text': 'Item Two'},
         {'num': 3, 'text': 'Three'})
cur.executemany("INSERT INTO test VALUES (%(num)d, %(text)s)", rows)
dbh.commit()
dbh.close()

executemany()主要的缺點(diǎn)是，在需要執(zhí)行指令前把所有的記錄放在內(nèi)存中。如果數(shù)據(jù)大的話，這就是一個問題，它會占有系統(tǒng)的所有內(nèi)存資源。如果executemany()不能滿足需要，那么除了execute()之外，還是有可能取得性能優(yōu)化的。根據(jù)DB-API說明，當(dāng)execute()被周期性調(diào)用時，數(shù)據(jù)庫后端可以執(zhí)行優(yōu)化。但是它的第一個參數(shù)必須指向同一個對象，而不是一個含有相同值的字符串，即在內(nèi)存中的同一個字符串對象。和executemany()一樣，這樣并不能保證優(yōu)化，并且也不能期望execute()運(yùn)行得比executemany()快。但是如果不能使用executemany()，這就是一個最好的選擇。

六、fetchall、fetchmany、fetchone獲取數(shù)據(jù)

fetchall(self):接收全部的返回結(jié)果行。

fetchmany(self, size=None):接收size條返回結(jié)果行.如果size的值大于返回的結(jié)果行的數(shù)量,則會返回cursor.arraysize條數(shù)據(jù)。

fetchone(self):返回一條結(jié)果行。

七、獲取metadata(元數(shù)據(jù))

元數(shù)據(jù)的英文名稱是“Metadata"，它是“關(guān)于數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)”。如在上面的例子中，Metadata的結(jié)果為：

Column(name='id', type_code=23, display_size=None, internal_size=4, precision=None, scale=None, null_ok=None)
Column(name='filename', type_code=1043, display_size=None, internal_size=255, precision=None, scale=None, null_ok=None)

復(fù)制代碼代碼如下:

import psycopg2
print "connecting to bbstime"
dbh=psycopg2.connect('dbname=bbstime user=postgres')
print "connection successful"
cur=dbh.cursor()

cur.execute("SELECT * FROM asd")

for column in cur.description:
print column

dbh.close()

八、計算行數(shù)
方法有兩種，一種是用len()，一種是用rowcount。

復(fù)制代碼代碼如下:

import psycopg2
print "connecting to bbstime"
dbh=psycopg2.connect('dbname=bbstime user=postgres')
print "connection successful"
cur=dbh.cursor()
cur.execute("SELECT * FROM test")
rows=cur.fetchall()
print len(rows)#利用len來計算行數(shù)
print "rows:",cur.rowcount#利用rowcount來計算行數(shù) 
dbh.close()

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