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2008年(909)

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2008-05-06 22:35:53

一起学习
Python 的数据库操作

作者:JerryZ


  数据库的操作在目前的 Python 里面已经变得十分的好用,因为有了一套 API 标准。本文下面就讲讲如何使用这套API。它包括以下部分:

  • 模块接口
  • 连接对象
  • 游标对象
  • 数据类型与定义
  • 例子

一、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$'')

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 DB-API 的版本,分 1.0 和 2.0 。如果没有定义,则默认为 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		

二、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


三、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


四、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 ;


五、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'', '''')

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'', )



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

 

下载本文示例代码


Python 的数据库操作Python 的数据库操作Python 的数据库操作Python 的数据库操作Python 的数据库操作Python 的数据库操作Python 的数据库操作Python 的数据库操作Python 的数据库操作Python 的数据库操作Python 的数据库操作Python 的数据库操作
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