Python 与关系型数据库的交互 问题
你想在关系型数据库中查询、增加或删除记录。
Python 与关系型数据库的交互 解决方案
Python中表示多行数据的标准方式是一个由元组构成的序列。例如:
stocks = [
('GOOG', 100, 490.1),
('AAPL', 50, 545.75),
('FB', 150, 7.45),
('HPQ', 75, 33.2),
]
依据PEP249,通过这种形式提供数据, 可以很容易的使用Python标准数据库API和关系型数据库进行交互。 所有数据库上的操作都通过SQL查询语句来完成。每一行输入输出数据用一个元组来表示。
为了演示说明,你可以使用Python标准库中的 sqlite3
模块。 如果你使用的是一个不同的数据库(比如MySql、Postgresql或者ODBC), 还得安装相应的第三方模块来提供支持。 不过相应的编程接口几乎都是一样的,除了一点点细微差别外。
第一步是连接到数据库。通常你要执行 connect()
函数, 给它提供一些数据库名、主机、用户名、密码和其他必要的一些参数。例如:
>>> import sqlite3
>>> db = sqlite3.connect('database.db')
>>>
为了处理数据,下一步你需要创建一个游标。 一旦你有了游标,那么你就可以执行SQL查询语句了。比如:
>>> c = db.cursor()
>>> c.execute('create table portfolio (symbol text, shares integer, price real)')
<sqlite3.Cursor object at 0x10067a730>
>>> db.commit()
>>>
为了向数据库表中插入多条记录,使用类似下面这样的语句:
>>> c.executemany('insert into portfolio values (?,?,?)', stocks)
<sqlite3.Cursor object at 0x10067a730>
>>> db.commit()
>>>
为了执行某个查询,使用像下面这样的语句:
>>> for row in db.execute('select * from portfolio'):
... print(row)
...
('GOOG', 100, 490.1)
('AAPL', 50, 545.75)
('FB', 150, 7.45)
('HPQ', 75, 33.2)
>>>
如果你想接受用户输入作为参数来执行查询操作,必须确保你使用下面这样的占位符?
来进行引用参数:
>>> min_price = 100
>>> for row in db.execute('select * from portfolio where price >= ?',
(min_price,)):
... print(row)
...
('GOOG', 100, 490.1)
('AAPL', 50, 545.75)
>>>
Python 与关系型数据库的交互 讨论
在比较低的级别上和数据库交互是非常简单的。 你只需提供SQL语句并调用相应的模块就可以更新或提取数据了。 虽说如此,还是有一些比较棘手的细节问题需要你逐个列出去解决。
一个难点是数据库中的数据和Python类型直接的映射。 对于日期类型,通常可以使用 datetime
模块中的 datetime
实例, 或者可能是 time
模块中的系统时间戳。 对于数字类型,特别是使用到小数的金融数据,可以用 decimal
模块中的 Decimal
实例来表示。 不幸的是,对于不同的数据库而言具体映射规则是不一样的,你必须参考相应的文档。
另外一个更加复杂的问题就是SQL语句字符串的构造。 你千万不要使用Python字符串格式化操作符(如%)或者 .format()
方法来创建这样的字符串。 如果传递给这些格式化操作符的值来自于用户的输入,那么你的程序就很有可能遭受SQL注入攻击(参考 http://xkcd.com/327 )。 查询语句中的通配符 ?
指示后台数据库使用它自己的字符串替换机制,这样更加的安全。
不幸的是,不同的数据库后台对于通配符的使用是不一样的。大部分模块使用 ?
或 %s
, 还有其他一些使用了不同的符号,比如:0或:1来指示参数。 同样的,你还是得去参考你使用的数据库模块相应的文档。 一个数据库模块的 paramstyle
属性包含了参数引用风格的信息。
对于简单的数据库数据的读写问题,使用数据库API通常非常简单。 如果你要处理更加复杂的问题,建议你使用更加高级的接口,比如一个对象关系映射ORM所提供的接口。 类似 SQLAlchemy
这样的库允许你使用Python类来表示一个数据库表, 并且能在隐藏底层SQL的情况下实现各种数据库的操作。