• 数据库


    一、Python操作数据库学习笔记

    1 Python标准数据库接口DB-API介绍

    Python标准数据库接口为 Python DB-API,它为开发人员提供了数据库应用编程接口。Python DB-API支持很多种的数据库,你可以选择跟自己项目相关的数据库。Python DB-API支持的数据库如下所示:

    • GadFly
    • mSQL
    • MySQL
    • PostgreSQL
    • Microsoft SQL Server 2000
    • Informix
    • Interbase
    • Oracle
    • Sybase

    不同的数据库你需要下载不同的DB API模块,例如你需要访问Oracle数据库和Mysql数据,你需要下载Oracle和MySQL数据库模块。 Python的DB-API,为大多数的数据库实现了接口,使用它连接各数据库后,就可以用相同的方式操作各数据库。

    Python DB-API使用流程:

    1) 引入 API 模块。

    2) 获取与数据库的连接。

    3) 执行SQL语句和存储过程。

    4) 关闭数据库连接。

    Python的数据库学习,主要在于学习DB-API的学习流程,记住这四步,你就已经成功了一大半了。

     

    2 MySQL的安装

    因为博主目前只关注MySQL的使用,所以本文中只限于介绍如何利用Python来操作MySQL数据库。下面简单介绍一下如何为自己的Python IDE安装MySQL:

     确认是否已经安装有MySQL, 执行以下代码:

    # encoding: utf-8
    #!/usr/bin/python
    
    import MySQLdb

    如果执行后报错就说明没有安装MySQL,否则则证明你已经无需安装MySQL。

     

    3 数据库连接

    连接数据库前,请先确认以下事项:连接数据库TESTDB使用的用户名为 "testuser" ,密码为 "test123",你可以可以自己设定或者直接使用root用户名及其密码。

    以下实例链接Mysql的TESTDB数据库,对应了DB-API的四个步骤:# encoding: utf-8

    #!/usr/bin/python
    # 1 引入API模块
    import MySQLdb

    # 2 获取与数据库的连接
    # 打开数据库连接 db = MySQLdb.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )

    # 3 执行SQL语句和存储过程 # 使用cursor()方法获取操作游标 cursor = db.cursor() # 使用execute方法执行SQL语句 cursor.execute("SELECT VERSION()") # 使用 fetchone() 方法获取一条数据库。 data = cursor.fetchone() print "Database version : %s " % data
    # 4 关闭数据库连接 # 关闭数据库连接 db.close()

    执行结果显示:

    Database version : 5.0.45

    4 创建数据库表

    我们尝试建立一个自定义的数据库表:

    数据库表名称:EMPLOYEEEMPLOYEE

    数据表字段为:FIRST_NAME,LAST_NAME,AGE,SEX 和 INCOME。

    # encoding: utf-8
    #!/usr/bin/python
    import MySQLdb
    # 打开数据库连接
    db = MySQLdb.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
    # 使用cursor()方法获取操作游标 
    cursor = db.cursor()
    # 如果数据表已经存在使用 execute() 方法删除表。
    cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS EMPLOYEE")
    # 创建数据表SQL语句
    sql = """CREATE TABLE EMPLOYEE (
        FIRST_NAME  CHAR(20) NOT NULL,
        LAST_NAME  CHAR(20),
        AGE INT,  
        SEX CHAR(1),
        INCOME FLOAT )"""
    cursor.execute(sql)
    # 关闭数据库连接
    db.close()

     

    5 插入数据操作

    使用SQL INSERT 语句向数据库表 EMPLOYEE 插入记录:    

    # encoding: utf-8
    #!/usr/bin/python
    import MySQLdb
    # 打开数据库连接
    db = MySQLdb.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
    # 使用cursor()方法获取操作游标 
    cursor = db.cursor()
    # SQL 插入语句
    sql = """INSERT INTO EMPLOYEE(FIRST_NAME,
                LAST_NAME, AGE, SEX, INCOME)
                VALUES ('Mac', 'Mohan', 20, 'M', 2000)"""
    try:
        # 执行sql语句
        cursor.execute(sql)
        # 提交到数据库执行
        db.commit()
    except:
        # Rollback in case there is any error
        db.rollback()
    # 关闭数据库连接
    db.close()

    在这里提几个重要的点:

    1) 请 注意一定要有conn.commit()这句来提交事务,要不然不能真正的插入数据。

    2)dollback()是回滚操作,回滚(Rollback)指的是程序或数据处理错误,将程序或数据恢复到上一次正确状态的行为。回滚包括程序回滚和数据回滚等类型。

     

    6 数据库查询操作

    Python查询Mysql使用 fetchone() 方法获取单条数据, 使用fetchall() 方法获取多条数据。

    • fetchone(): 该方法获取下一个查询结果集。结果集是一个对象
    • fetchall(): 接收全部的返回结果行.
    • rowcount: 这是一个只读属性,并返回执行execute()方法后影响的行数。

    查询EMPLOYEE表中salary(工资)字段大于1000的所有数据:

      # encoding: utf-8
    #!/usr/bin/python
    import MySQLdb
    # 打开数据库连接
    db = MySQLdb.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
    # 使用cursor()方法获取操作游标 
    cursor = db.cursor()
    # SQL 查询语句
    sql = "SELECT * FROM EMPLOYEE 
             WHERE INCOME > '%d'" % (1000)
    try:
        # 执行SQL语句
        cursor.execute(sql)
        # 获取所有记录列表
        results = cursor.fetchall()
        for row in results:
            fname = row[0]
            lname = row[1]
            age = row[2]
            sex = row[3]
            income = row[4]
            # 打印结果
            print "fname=%s,lname=%s,age=%d,sex=%s,income=%d" % 
                     (fname, lname, age, sex, income )
    except:
        print "Error: unable to fecth data"
    # 关闭数据库连接
    db.close()

    执行结果显示:

    fname=Mac, lname=Mohan, age=20, sex=M, income=2000

    7 数据库更新操作

    更新操作用于更新数据表的的数据,以下实例将 TESTDB表中的 SEX 字段全部修改为 'M',AGE 字段递增1:

      # encoding: utf-8
    #!/usr/bin/python
    import MySQLdb
    # 打开数据库连接
    db = MySQLdb.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
    # 使用cursor()方法获取操作游标 
    cursor = db.cursor()
    # SQL 更新语句
    sql = "UPDATE EMPLOYEE SET AGE = AGE + 1
                                      WHERE SEX = '%c'" % ('M')
    try:
        # 执行SQL语句
        cursor.execute(sql)
        # 提交到数据库执行
        db.commit()
    except:
        # 发生错误时回滚
        db.rollback()
    # 关闭数据库连接
    db.close()

     

    8 常用函数

    下面总结一下常用的函数:

    1) Connect() 方法用于创建数据库的连接,里面可以指定参数:用户名,密码,主机等信息。这只是连接到了数据库,要想操作数据库需要创建游标。

    2)commit() 提交

    3)rollback() 回滚

    4)cursor用来执行命令的方法:

    callproc(self, procname, args):用来执行存储过程,接收的参数为存储过程名和参数列表,返回值为受影响的行数

    execute(self, query, args):执行单条sql语句,接收的参数为sql语句本身和使用的参数列表,返回值为受影响的行数

    executemany(self, query, args):执行单挑sql语句,但是重复执行参数列表里的参数,返回值为受影响的行数

    nextset(self):移动到下一个结果集

    5)cursor用来接收返回值的方法:

    fetchall(self):接收全部的返回结果行.

    fetchmany(self, size=None):接收size条返回结果行.如果size的值大于返回的结果行的数量,则会返回cursor.arraysize条数据.

    fetchone(self):返回一条结果行.

    6)scroll(self, value, mode='relative'):移动指针到某一行.如果mode='relative',则表示从当前所在行移动value条,如果 mode='absolute',则表示从结果集的第一行移动value条.

    二、数据库实操

    代码代码

    a、把文件写入数据库

    代码如下:

    import sqlite3
    import openpyxl
    #import pandas as pd
    lists=sqlite3.connect('D:/我的文件/Python作业/MyDatabase.db')
    c=lists.cursor()
    #c.execute('''CREATE TABLE rankg("序号","排名","学校名称","省市","总分","生源质量","培养结果","科研规模","科研质量","顶尖成果","顶尖人才","科技服务","产学研合作","成果转化")''')
    #import pandas as pd
    #def csv_to_xlsx_pd():
    #csv = pd.read_csv('D:/我的文件/Python作业/CrawUniv.csv', encoding='gbk')
    #csv.to_excel('D:/我的文件/Python作业/CrawUniv.xlsx', sheet_name='data')
    listinsheet=openpyxl.load_workbook(r'D:/我的文件/Python作业/CrawUniv.xlsx')
    datainlist=listinsheet.active #获取excel文件当前表格
    data_truck=('''INSERT INTO rankg("序号","排名","学校名称","省市","总分","生源质量","培养结果","科研规模","科研质量","顶尖成果","顶尖人才","科技服务","产学研合作","成果转化") VALUES (?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?)''')
    for row in datainlist.iter_rows(min_row=2,max_col=14,max_row=datainlist.max_row):
    #使excel各行数据成为迭代器
        cargo=[cell.value for cell in row] #敲黑板!!使每行中单元格成为迭代器
        c.execute(data_truck,cargo)  #敲黑板!写入一行数据到数据库中表rankf
    for row in c.execute('SELECT * FROM rankg ORDER BY "序号"'):
        print(row)
    lists.commit()
    lists.close()

    结果:

    b、查询我们学校的排名和得分

    代码如下:

      import sqlite3
    import openpyxl
    lists=sqlite3.connect('D:/我的文件/Python作业/MyDatabase.db') 
    c=lists.cursor()
    #c.execute('''CREATE TABLE rankh("序号","排名","学校名称","省市","总分","生源质量","培养结果","科研规模","科研质量","顶尖成果","顶尖人才","科技服务","产学研合作","成果转化")''')
    listinsheet=openpyxl.load_workbook(r'D:/我的文件/Python作业/CrawUniv.xlsx')
    datainlist=listinsheet.active #获取excel文件当前表格
    data_truck=('''INSERT INTO rankh("序号","排名","学校名称","省市","总分","生源质量","培养结果","科研规模","科研质量","顶尖成果","顶尖人才","科技服务","产学研合作","成果转化") VALUES (?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?)''')
    for row in datainlist.iter_rows(min_row=0,max_col=14,max_row=datainlist.max_row): 
    #使excel各行数据成为迭代器
        cargo=[cell.value for cell in row] #敲黑板!!使每行中单元格成为迭代器
        c.execute(data_truck,cargo)  #敲黑板!写入一行数据到数据库中表rankh
    c.execute('SELECT * FROM rankh WHERE "学校名称"="广东技术师范学院"')#榜上为广东技术师范学院
    r = c.fetchall()
    print(r)
    lists.commit()
    lists.close()

    结果显示如下:

      

    c、广东学校排名和评分(以“顶尖成果(高被引论文-篇)”为依据)

    代码如下:

      import sqlite3
    import openpyxl
    lists=sqlite3.connect('D:/我的文件/Python作业/MyDatabase.db') 
    c=lists.cursor()
    #c.execute('''CREATE TABLE rank9("序号","排名","学校名称","省市","总分","生源质量","培养结果","科研规模","科研质量","顶尖成果","顶尖人才","科技服务","产学研合作","成果转化")''')
    listinsheet=openpyxl.load_workbook(r'D:/我的文件/Python作业/CrawUniv.xlsx')
    datainlist=listinsheet.active #获取excel文件当前表格
    data_truck=('''INSERT INTO rank9("序号","排名","学校名称","省市","总分","生源质量","培养结果","科研规模","科研质量","顶尖成果","顶尖人才","科技服务","产学研合作","成果转化") VALUES (?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?)''')
    for row in datainlist.iter_rows(min_row=2,max_col=14,max_row=datainlist.max_row): 
    #使excel各行数据成为迭代器
        cargo=[cell.value for cell in row] #敲黑板!!使每行中单元格成为迭代器
        c.execute(data_truck,cargo)  #敲黑板!写入一行数据到数据库中表rank9
    c.execute('SELECT * FROM rank9 WHERE "省市"="广东省" ORDER BY "顶尖成果"')
    r = c.fetchall()
    print(r)
    lists.commit()
    lists.close()
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