python訪問數據庫的方法

小編給大家分享一下python訪問數據庫的方法，希望大家閱讀完這篇文章后大所收獲，下面讓我們一起去探討吧！

1.背景：

python提供了很多數據庫接口， 常用的數據庫有 MS SQL Server /mysql /oracle 等。 

打開鏈接 https://wiki.python.org/moin/DatabaseInterfaces

是python 關于數據庫接口的一個總結 ， 可以看到python支持的訪問的數據庫系統。

2.模塊：

python 主要是通過模塊和數據庫連接的。

2.1 安裝模塊：

如果使用anconda，本身就會集合很多模塊，不需要手動安裝。如果用pycharm就要手動安裝模塊。

安裝模塊流程：

下載模塊擴展包放到路徑下——>cmd找到相應路徑——> pip install +擴展包名字

下面列舉一些常用連接數據庫的模塊：pymssql / sqlite3/ PyMySQL/pyodbc/odbc/adodbapi

不同模塊連接的數據庫不同， 支持的版本系統有的也不一樣。但是大體用法都是相近的， 因為有DB-API

3.Python DB-API

3.1背景：

在沒有DB-API 之前， 不同數據庫有不同的數據庫接口程序， 這就導致python 訪問 database 的接口程序非常混亂。如果我們學習了python 訪問 mysql 的接口程序， 然后要切換到另一個數據庫上， 我們還要在學習另外一個數據庫的接口程序。python DB-API就是為了解決接口程序混亂而生成的。有了DB-API, 在不同數據庫上移植代碼就變得簡單的多了。

3.2Python DB-API：

Python 定義了一套操作數據庫的 DB-API 接口，它是一個規范，定義了一系列必須的對象和數據庫存取方式，以便為不同的底層數據庫系統提供一致的訪問接口

這個鏈接就是python 官方給定的 DB-API 的說明 https://www.python.org/dev/peps/pep-0249/

3.3 Python DB--API的內容：

連接對象：

?Connect()創建連接:host/server /user/password/db connect方法生成一個connect對象, 我們通過這個對象來訪問數據庫。符合標準的模塊都會實現connect方法。

?close():關閉連接

?commit():提交當前事務。做出某些更改后確保已經進行了提交，這樣才可以將這些修改真正地保存到database中

?rollback() 回滾上一次調用 commit（）以來對數據庫所做的更改

?cursor():創建游標。系統為用戶開通的一個數據緩沖區，用于存放SQL語句執行結果。cursor游標是有狀態的，它可以記錄當前已經取到結果的第幾個記錄了，因此，一般你只可以遍歷結果集一次。在上面的情況下，如果執行fetchone()會返回為空。這一點在測試時需要注意

游標對象：

?Execute()執行一個數據庫查詢或命令。 execute 執行sql 語句之后運行的結果不會直接output 出來 ， 而是放到了一個緩存區， 要用 fetch語句+print 可以查詢sql運行的結果

?fetchone ()得到結果集的下一行

?fetchmany(size)得到結果集的下幾行

?fetchall()返回結果集中剩下的所有行

?rowcount 返回影響的行數

?Close()關閉游標對象

3.4Python DB--API的工作原理及流程：

如圖所示如果把python 和數據庫比作兩個不同的地點， connection 就是路， 能連接python和database。cursor就像在路上行駛的小貨車， 可以用于執行sql 語句， 以及存儲sql 運行的結果。

流程：

4.MS SQL Server 示例：

4.1 導入模塊、創建連接：

4.2 創建游標： 游標創建之后就可以對數據庫進行查詢更改了！

4.3對數據進行操作（創建表、插入行、更新數據、增加列、刪除行、列、表）：

4.4 查詢 獲取行：

5.其他：

使用游標的時候要注意， 每次連接只能有一個游標查詢處于活躍狀態。 code演示：

execute()循環和 executemany() 插入100000 條數據測速：

看完了這篇文章，相信你對python訪問數據庫的方法有了一定的了解，想了解更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道，感謝各位的閱讀！