数据库客户端
python网络编程学习笔记（9）：数据库客户端
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一、DB-API概述
python支持很多不同的数据库。由于不同的卖家服务器导致和数据库通信的网络协议各有不同。在python的早期版本中，每一种数据库都带有自己的python模块，所有这些模块以不同的方式工作，并提供不同的函数。这种方法不便于编写能够在多种数据库服务器类型中运行的代码，于是DB-API库函数产生。在DB-API中，所有连接数据库的模块即便是底层网络协议不同，也会提供一个共同的接口。这一点和JAVA中的JDBC和ODBC类似。
DB-API下载地址： http://wiki.python.org/moin/DatabaseProgramming，目前 版本是2.0，支持数据库包括IBM DB2、Firebird (and Interbase) 、Informix、Ingres、MySQL、Oracle 、PostgreSQL 、SAP DB (also known as "MaxDB") 、Microsoft SQL Server 、Sybase 等。
二、数据库连接
1、PostgreSQL
有几个模块可以完成python与PostgreSQL的联接，这里主要介绍使用psycopg。下载地址是： http://initd.org/psycopg/download/ 。如果没有PostgreSQL，可以从以下地址下载： http://www.postgresql.org/ 。(关于PostgreSQL的安装等更加详细的介绍，可以见 http://wenku.baidu.com/view/8e32d10c6c85ec3a87c2c500.html 。)连接PostgreSQL数据库：
import psycopg2 print " connecting to test " # #test为数据库名 dbh=psycopg2.connect( ' dbname=test user=postgres ' ) print " connection successful "
2、MySQL
对于MySQL，python的接口是已知的MySQLdb或者MySQL-Python，下载地址： http://sourceforge.net/projects/mysql-python/ 。与PostgreSQL不同的是，MySQLdb connect()函数可以带各种参数，具体如下：
参数 说明 user 用户名，默认为当前登录用户。 passwd 用户密码，没有默认的。 db 连接的数据库名。 host 数据库主机名。 port TCP端口，默认是3306。
举例，连接test数据库：
import MySQLdb print " connecting... " dbh =MySQLdb.connect(db= " test " ) print " connection successful. " dbh.close()
三、简单操作（以ＰostgreSQL为例）
这里以ＰostgreSQL为例介绍创建表、查询表等操作。例子中数据库名为test，用户名为postgres，输入一个表名，向表中插入数据并进行查询。具体如下，已进行了注示：
import psycopg2 print " connecting to test " dbh =psycopg2.connect( ' dbname=test user=postgres ' ) print " connection successful " cur =dbh.cursor() # 建立一个cursor对象，返回数据为字典形式 a=raw_input( ' table list: ' )＃输入表名 cur.execute( " CREATE TABLE %s(myid integer UNIQUE,filename varchar(255)) " % a)＃生成表，包含一个字段filename b =1
c= ' 201210310540 '
cur.execute( " INSERT INTO %s VALUES (%d,%s) " %(a,b,c)) # 向表中插入记录b,c
cur.execute( " SELECT * FROM %s " %a) # 查询表中内容
rows= cur.fetchall()＃获得结果集中的所有行
for row in rows:
print row
dbh.commit() # 以上对数据库的操作事务生效
dbh.close()
１、事务
多数数据库支持事务，事务可以将多条对数据库的改动放在一条命令中。在上面的例子中，当未曾执行commit()命令时，以上对数据库的操作均不会生效。另外还有一个函数rollback()，这个函数可以有效的放弃上一次执行commit()或者rollback()之后的改动。这个函数在发现错误，并想放弃已经发出的事务时，非常有效。对于不支持事务的数据库，改变会立刻执行，commit()什么也不做，但rollback()会报错。
２、效率
执行事件的性能很大程序上取决于不同的服务器，一般来说，在每个单独的命令后都提交是更新数据库最慢的方法，但如果一次提交很大数据又会使服务器产生buffer溢出。因此，应该合理处理提交的数量。
四、参数风格
在上面的例子中，使用了printf()一样的类型格式。但实际上，在DB-API中，不同的数据库所支持的参数风络不同，必须选择合适的方法，否则程序不会执行。下面的方法，可以知道当前所支持的类型格式。
>>> import psycopg2 >>> print psycopg2.paramstyle pyformat
这一结果可以看出，当前支持pyformat格式。
针对DB-API说明书，以使用频度由小变大的顺序介绍：
qmark 表示question-mark风格。指令字符串中的数据的每一位都被用一个问号替换，参数以list或tuple的形式给出。例如：INSERT INTO ch14 VALUES (?, ?)。 format 使用和printf()一样的类型格式，不支持对于指定参数Python的扩展名。它带一个list或tuple来转换。例如：INSERT INTO ch14 VALUES(%d, %s) numeric 表示numeric风格。指令字符串中的数据的每一位都被一个后面是数字的冒号替换（数字以1开始），参数以list或tuple的形式给出。例如：INSERT INTO ch14 VALUES(:1, :2) named 表示named风格。和numeric类似，但是在冒号后面用名称取代数字。带一个dictionary用来转换。例如：INSERT INTO ch14 VALUES(:number, :text) pyformat 支持Python风格的参数，带dictionary用来转换。例如：INSERT INTO ch14 VALUES(%(number)d, %(text)s)。五、重复指令
１、execute和executemany()
例子：
将下面的数据插入到test数据库中：
12 Twelve
13 Thirteen
14 Fourteen
15 Fifteen
（１）execute一条条插入
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') " )
这种方法过于低效。
（２）executemany()函数带一个指令和一列指令运行的记录。列表上的每条记录要么是一个list,要么是一个dictionary。
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()主要的缺点是，在需要执行指令前把所有的记录放在内存中。如果数据大的话，这就是一个问题，它会占有系统的所有内存资源。如果executemany()不能满足需要，那么除了execute()之外，还是有可能取得性能优化的。根据DB-API说明，当execute()被周期性调用时，数据库后端可以执行优化。但是它的第一个参数必须指向同一个对象，而不是一个含有相同值的字符串，即在内存中的同一个字符串对象。和executemany()一样，这样并不能保证优化，并且也不能期望execute()运行得比executemany()快。但是如果不能使用executemany()，这就是一个最好的选择。
六、fetchall、fetchmany、fetchone获取数据
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。
七、获取metadata(元数据)
元数据的英文名称是“Metadata"，它是“关于数据的数据”。如在上面的例子中，Metadata的结果为：
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)
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、计算行数
方法有两种，一种是用len()，一种是用rowcount。
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来计算行数 print " rows: " ,cur.rowcount#利用rowcount来计算行数 dbh.close()
分类: python学习笔记 , python网络编程
标签: python , postgresql
作者： Leo_wl
出处： http://www.cnblogs.com/Leo_wl/
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