python数据库教程

发布时间：2019-07-06 10:47:13编辑：auto阅读（1766）

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

Database Topic Guide

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

MSSQL 驱动

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 '
First result row:
 ', result[0]  # show first result row
print '
Date 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

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