Python3下数据库操作全解析 (python3下数据库)
数据库是存储和管理数据的关键组件之一。在数据科学领域，掌握数据库操作技能是非常重要的。Python语言为数据科学家提供了多种数据库操作库，如SQLite、MySQL和PostgreSQL等。在本文中，我们将全面解析Python3下的数据库操作。
1. 连接数据库
通常，我们需要先连接数据库，才能对其中的数据进行操作。在Python3中，我们可以使用多个数据库操作库对多种数据库进行连接操作。其中，较为常用的库为sqlite3、pymysql和psycopg2等。下面，我们分别介绍各个库的使用方法。
– sqlite3
在Python3中，我们可以使用sqlite3库连接SQLite数据库。可以按照以下方式安装该库：
“`
pip install db-sqlite3
“`
连接SQLite数据库的代码如下所示：
“`python
import sqlite3
conn = sqlite3.connect(‘database.db’)
“`
我们使用import语句引入sqlite3库。然后，我们使用sqlite3.connect()函数连接SQLite数据库。其中，database.db为数据库名称。如果该数据库不存在，则会自动创建该数据库。
– pymysql
使用pymysql库连接MySQL数据库既简单又快捷。可以按照以下方式安装该库：
“`
pip install pymysql
“`
连接MySQL数据库的代码如下所示：
“`python
import pymysql
conn = pymysql.connect(
host=’localhost’,
port=3306,
user=’root’,
password=’password’,
db=’database’
)
“`
在上述代码中，我们使用pymysql.connect()函数连接MySQL数据库。其中，host、port、user和password分别表示MySQL的连接地址、端口、用户名和密码。database表示MySQL数据库的名称。
– psycopg2
使用psycopg2库连接PostgreSQL数据库也十分简单。可以按照以下方式安装该库：
“`
pip install psycopg2
“`
连接PostgreSQL数据库的代码如下所示：
“`python
import psycopg2
conn = psycopg2.connect(
host=”localhost”,
port=5432,
database=”database”,
user=”postgres”,
password=”password”
)
“`
在上述代码中，我们使用psycopg2.connect()函数连接PostgreSQL数据库。其中，host、port、user和password分别表示PostgreSQL的连接地址、端口、用户名和密码。database表示PostgreSQL数据库的名称。
2. 执行SQL语句
在连接数据库之后，我们可以执行SQL语句对数据库中的数据进行增、删、改等的操作。下面，我们将分别介绍如何使用不同的库执行SQL语句。
– sqlite3
使用sqlite3库对SQLite数据库执行SQL语句较为简单。例如，我们可以使用以下代码创建一个名为students的表：
“`python
import sqlite3
conn = sqlite3.connect(“database.db”)
c = conn.cursor()
c.execute(”’CREATE TABLE students
(student_id INT NOT NULL,
name TEXT NOT NULL,
age INT NOT NULL,
PRIMARY KEY (student_id))”’)
conn.commit()
conn.close()
“`
在上述代码中，我们首先使用connect()函数连接到SQLite数据库。然后，我们使用cursor()函数创建一个游标。接着，使用execute()函数执行SQL语句创建students表。最后使用commit()函数提交更改并关闭连接。
– pymysql
使用pymysql库对MySQL数据库执行SQL语句也很简单。例如，我们可以使用以下代码创建一个名为students的表：
“`python
import pymysql
conn = pymysql.connect(
host=’localhost’,
port=3306,
user=’root’,
password=’password’,
db=’database’
)
with conn.cursor() as cursor:
sql = “CREATE TABLE students (student_id INT NOT NULL, name VARCHAR(255) NOT NULL, age INT NOT NULL, PRIMARY KEY (student_id))”
cursor.execute(sql)
conn.commit()
conn.close()
“`
在上述代码中，我们首先使用connect()函数连接到MySQL数据库。然后，我们使用with关键字创建一个游标。使用execute()函数执行SQL语句创建students表。最后使用commit()函数提交更改并关闭连接。
– psycopg2
使用psycopg2库对PostgreSQL数据库执行SQL语句也较为容易。例如，我们可以使用以下代码创建一个名为students的表：
“`python
import psycopg2
conn = psycopg2.connect(
host=”localhost”,
port=5432,
database=”database”,
user=”postgres”,
password=”password”
)
with conn.cursor() as cursor:
sql = “CREATE TABLE students (student_id INT NOT NULL, name VARCHAR(255) NOT NULL, age INT NOT NULL, PRIMARY KEY (student_id))”
cursor.execute(sql)
conn.commit()
conn.close()
“`
在上述代码中，我们首先使用connect()函数连接到PostgreSQL数据库。然后，我们使用with关键字创建一个游标。使用execute()函数执行SQL语句创建students表。最后使用commit()函数提交更改并关闭连接。
3. 查询数据
使用SQL语句查询数据库数据也较为简单。下面，我们将给出在不同操作库下的数据查询方法。
– sqlite3
使用sqlite3库查询SQLite数据库的示例代码如下所示：
“`python
import sqlite3
conn = sqlite3.connect(“database.db”)
c = conn.cursor()
#查询表中所有数据
sql = “SELECT * FROM students”
c.execute(sql)
print(c.fetchall())
#查询表中学生姓名为Lucy的数据
sql = “SELECT * FROM students WHERE name = ‘Lucy'”
c.execute(sql)
print(c.fetchone())
#查询表中学生年龄在20岁以下的数据
sql = “SELECT * FROM students WHERE age
c.execute(sql)
print(c.fetchall())
conn.close()
“`
– pymysql
使用pymysql库查询MySQL数据库的示例代码如下所示：
“`python
import pymysql
conn = pymysql.connect(
host=’localhost’,
port=3306,
user=’root’,
password=’password’,
db=’database’
)
with conn.cursor() as cursor:
#查询表中所有数据
sql = “SELECT * FROM students”
cursor.execute(sql)
print(cursor.fetchall())
#查询表中学生姓名为Lucy的数据
sql = “SELECT * FROM students WHERE name = ‘Lucy'”
cursor.execute(sql)
print(cursor.fetchone())
#查询表中学生年龄在20岁以下的数据
sql = “SELECT * FROM students WHERE age
cursor.execute(sql)
print(cursor.fetchall())
conn.close()
“`
– psycopg2
使用psycopg2库查询PostgreSQL数据库的示例代码如下所示：
“`python
import psycopg2
conn = psycopg2.connect(
host=”localhost”,
port=5432,
database=”database”,
user=”postgres”,
password=”password”
)
with conn.cursor() as cursor:
#查询表中所有数据
sql = “SELECT * FROM students”
cursor.execute(sql)
print(cursor.fetchall())
#查询表中学生姓名为Lucy的数据
sql = “SELECT * FROM students WHERE name = ‘Lucy'”
cursor.execute(sql)
print(cursor.fetchone())
#查询表中学生年龄在20岁以下的数据
sql = “SELECT * FROM students WHERE age
cursor.execute(sql)
print(cursor.fetchall())
conn.close()
“`
4. 结语
本文对Python3下的数据库操作进行了全面讲解，包括数据库连接、执行SQL语句以及查询数据等内容。这些操作都是数据科学家必备的基本技能，能够帮助数据科学家更好地处理和管理数据。
相关问题拓展阅读：
在python3下怎样用flask-sqlalchemy对mysql数据库操作
app = Flask(__name__)
app.config = ‘mysql+ = Truedb = SQLAlchemy(app)class User(db.Model):
__tablename__ = ‘user’
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
username = db.Column(db.String(80), unique=True)
email = db.Column(db.String(120), 让烂unique=True)
def __init__(self, username, email):
self.username = username
self.email = email
芦滑樱def __repr__(self):
return ” % self.username
from sql_learn import db,User
import pymysql
db.create_all()#创建相应的表
#user_Susan = User(username = ‘Susan’,email = ‘)
#db.session.add(user_Susan)
#user_Susan.username = ‘Susan_2’
#db.session.add(user_Susan)
#db.session.commit()
#print(db.session.query(User,User.id,User.username).all())#这里返回的是一个元组,每一个对象还是一个元组,包含User类,id，username
#print(User.query.filter_by(username = ‘Susan’).all())#flask的查询对象返回User的对象user = User.query.filter_by(username = 陪丛’Susan’).first()user.username = ‘Susan_wifi’db.session.add(user)
python3下数据库的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于python3下数据库,Python3下数据库操作全解析,在python3下怎样用flask-sqlalchemy对mysql数据库操作的信息别忘了在本站进行查找喔。
