Python数据库操作手册
数据库的操作在现在的Python里面已经变得十分的好用,有了一套API标准.下面的就是讲讲如何的去使用这套框架定义.此框架包含以下部分
DBI辅助对象
如何实现的提示
从1.0到2.0的变化
模块接口
connect(parameters...) 其中的参数格式如下:
dsn 数据源名称
user 用户名(可选)
password 密码(可选)
host 主机名(可选)
database 数据库名(可选)
举个例子:
connect(dsn='myhost:MYDB',user='guido',password='234$')
又或者
connect('218.244.20.22','username','password','databasename')
此标准规定了以下的一些全局变量:
apilevel:
表示了DB-API的版本,分'1.0'和'2.0'.如果没有定义,默认为'1.0'
threadsafety:
0 Threads may not share the module.
1 Threads may share the module, but not connections.
2 Threads may share the module and connections.
3 Threads may share the module, connections and cursors.
paramstyle:
用于表示参数的传递方法,分为以下五种:
'qmark' 问号标识风格. e.g '... WHERE name=?'
'numeric' 数字,占位符风格. e.g '... WHERE name=:1'
'named' 命名风格. e.g 'WHERE name=:name'
'format' ANSI C printf风格. e.g '... WHERE name=%s'
'pyformat' Python扩展表示法. e.g '... WHERE name=%(name)s'
异常类:
StandardError
|__Warning
|__Error
|__InterfaceError
|__DatabaseError
|__DataError
|__OperationalError
|__IntegerityError
|__InternalError
|__ProgrammingError
|__NotSupportedError
连接对象
连接对象包含如下方法:
.close()
关闭连接
.commit()
用于事务处理里面的提交操作
.rollback()
用于事务处理里面的回滚操作
.cursor()
获得一个游标
游标对象
游标对象包含如下属性和方法:
.description
一个列表(name,type_code,display_size,internal_size,precision,scale,null_ok) 此属性只有在取得了数据之后才有,不然会是null值
.rowcount
表示返回值的行数.如果没有执行executeXXX()方法或者此模块没有实现这个方法,就会返回-1
.callproc(procname[,parameters])
(此为可选方法,应为不是所有的数据库都支持存储过程的)
.close()
关闭游标
.execute(operation[,parameters])
准备并执行一个数据库操作(包括查询和命令)
.executemany(operation,seq_of_parameters)
准备一个数据库命令,然后根据参数执行多次命令
.fetchone()
返回第一行的查询结果
.fetchmany([size=cursor.arraysize])
返回指定个多个行的值
.fetchall()
返回所有的查询结果
.arraysize
这个参数值表示fetchmany默认情况之下获取的行数
数据类型与定义
定义一些常用的数据类型.但是目前用不到,就先不分析
备注
当然,我们要知道的是,这个只是一个标准,一般来说标准里面定义了的会实现,但还有很多特定的实现,我们也需要去掌握哪些东西,不过如果我们将这些标准的掌握了,那么操作一般的就不会有问题了.
下面给出几个数据库相关的网址
Python的数据库使用向导,有相当不错的资料,包括API定义,驱动联结等等
就是MSSQL的驱动程序
例子
下面举的例子是以MSSQL为样板的,但是换成其他的驱动也一样可以做,这个就和Perl的数据库操作十分的类似,可以让我们很方便的实现不同数据库之间的移植工作.
1. 查询数据
import MSSQL
db = MSSQL.connect('SQL Server IP', 'username', 'password', 'db_name')
c = db.cursor()
sql = 'select top 20 rtrim(ip), rtrim(dns) from detail'
c.execute(sql)
for f in c.fetchall():
print "ip is %s, dns is %s" % (f[0], f[1])
2. 插入数据
sql = 'insert into detail values('192.168.0.1', 'www.dns.com.cn')
c.execute(sql)
3. ODBC的一个例子
import dbi, odbc # ODBC modules
import time # standard time module
dbc = odbc.odbc( # open a database connection
'sample/monty/spam' # 'datasource/user/password'
)
crsr = dbc.cursor() # create a cursor
crsr.execute( # execute some SQL
"""
SELECT country_id, name, insert_change_date
FROM country
ORDER BY name
"""
)
print 'Column descriptions:' # show column descriptions
for col in crsr.description:
print ' ', col
result = crsr.fetchall() # fetch the results all at once
print '\nFirst result row:\n ', result[0] # show first result row
print '\nDate conversions:' # play with dbiDate object
date = result[0][-1]
fmt = ' %-25s%-20s'
print fmt % ('standard string:', str(date))
print fmt % ('seconds since epoch:', float(date))
timeTuple = time.localtime(date)
print fmt % ('time tuple:', timeTuple)
print fmt % ('user defined:', time.strftime('%d %B %Y', timeTuple))
-------------------------------output--------------------------------
Column descriptions:
('country_id', 'NUMBER', 12, 10, 10, 0, 0)
('name', 'STRING', 45, 45, 0, 0, 0)
('insert_change_date', 'DATE', 19, 19, 0, 0, 1)
First result row:
(24L, 'ARGENTINA', <DbiDate object at 7f1c80>)
Date conversions:
standard string: Fri Dec 19 01:51:53 1997
seconds since epoch: 882517913.0
time tuple: (1997, 12, 19, 1, 51, 53, 4, 353, 0)
user defined: 19 December 1997
