Python数据库操作手册

数据库的操作在现在的Python里面已经变得十分的好用,有了一套API标准.下面的就是讲讲如何的去使用这套框架定义.此框架包含以下部分 模块接口 连接对象 游标对象 DBI辅助对象 数据类型与定义 如何实现的提示 从1.0到2.0的变化 例子 模块接口

connect(parameters...) 其中的参数格式如下:

dsn 数据源名称 user 用户名(可选) password 密码(可选) host 主机名(可选) database 数据库名(可选) 举个例子: connect(dsn='myhost:MYDB',user='guido',password='234$') 又或者 connect('218.244.20.22','username','password','databasename')

此标准规定了以下的一些全局变量:

apilevel:

表示了DB-API的版本,分'1.0'和'2.0'.如果没有定义,默认为'1.0'

threadsafety:

0 Threads may not share the module. 1 Threads may share the module, but not connections. 2 Threads may share the module and connections. 3 Threads may share the module, connections and cursors.

paramstyle:

用于表示参数的传递方法,分为以下五种: 'qmark' 问号标识风格. e.g '... WHERE name=?' 'numeric' 数字,占位符风格. e.g '... WHERE name=:1' 'named' 命名风格. e.g 'WHERE name=:name' 'format' ANSI C printf风格. e.g '... WHERE name=%s' 'pyformat' Python扩展表示法. e.g '... WHERE name=%(name)s'

异常类:

StandardError |__Warning |__Error |__InterfaceError |__DatabaseError |__DataError |__OperationalError |__IntegerityError |__InternalError |__ProgrammingError |__NotSupportedError 连接对象

连接对象包含如下方法:

.close() 关闭连接 .commit() 用于事务处理里面的提交操作 .rollback() 用于事务处理里面的回滚操作 .cursor() 获得一个游标 游标对象

游标对象包含如下属性和方法:

.description 一个列表(name,type_code,display_size,internal_size,precision,scale,null_ok) 此属性只有在取得了数据之后才有,不然会是null值 .rowcount 表示返回值的行数.如果没有执行executeXXX()方法或者此模块没有实现这个方法,就会返回-1 .callproc(procname[,parameters]) (此为可选方法,应为不是所有的数据库都支持存储过程的) .close() 关闭游标 .execute(operation[,parameters]) 准备并执行一个数据库操作(包括查询和命令) .executemany(operation,seq_of_parameters) 准备一个数据库命令,然后根据参数执行多次命令 .fetchone() 返回第一行的查询结果 .fetchmany([size=cursor.arraysize]) 返回指定个多个行的值 .fetchall() 返回所有的查询结果 .arraysize 这个参数值表示fetchmany默认情况之下获取的行数 数据类型与定义 定义一些常用的数据类型.但是目前用不到,就先不分析 备注

当然,我们要知道的是,这个只是一个标准,一般来说标准里面定义了的会实现,但还有很多特定的实现,我们也需要去掌握哪些东西,不过如果我们将这些标准的掌握了,那么操作一般的就不会有问题了.

下面给出几个数据库相关的网址

Database Topic Guide Python的数据库使用向导,有相当不错的资料,包括API定义,驱动联结等等 MSSQL 驱动 就是MSSQL的驱动程序 例子

下面举的例子是以MSSQL为样板的,但是换成其他的驱动也一样可以做,这个就和Perl的数据库操作十分的类似,可以让我们很方便的实现不同数据库之间的移植工作.

1. 查询数据

import MSSQL db = MSSQL.connect('SQL Server IP', 'username', 'password', 'db_name') c = db.cursor() sql = 'select top 20 rtrim(ip), rtrim(dns) from detail' c.execute(sql) for f in c.fetchall(): print "ip is %s, dns is %s" % (f[0], f[1])

2. 插入数据

sql = 'insert into detail values('192.168.0.1', 'www.dns.com.cn') c.execute(sql)

3. ODBC的一个例子

import dbi, odbc # ODBC modules import time # standard time module dbc = odbc.odbc( # open a database connection 'sample/monty/spam' # 'datasource/user/password' ) crsr = dbc.cursor() # create a cursor crsr.execute( # execute some SQL """ SELECT country_id, name, insert_change_date FROM country ORDER BY name """ ) print 'Column descriptions:' # show column descriptions for col in crsr.description: print ' ', col result = crsr.fetchall() # fetch the results all at once print '\nFirst result row:\n ', result[0] # show first result row print '\nDate conversions:' # play with dbiDate object date = result[0][-1] fmt = ' %-25s%-20s' print fmt % ('standard string:', str(date)) print fmt % ('seconds since epoch:', float(date)) timeTuple = time.localtime(date) print fmt % ('time tuple:', timeTuple) print fmt % ('user defined:', time.strftime('%d %B %Y', timeTuple)) -------------------------------output-------------------------------- Column descriptions: ('country_id', 'NUMBER', 12, 10, 10, 0, 0) ('name', 'STRING', 45, 45, 0, 0, 0) ('insert_change_date', 'DATE', 19, 19, 0, 0, 1) First result row: (24L, 'ARGENTINA', <DbiDate object at 7f1c80>) Date conversions: standard string: Fri Dec 19 01:51:53 1997 seconds since epoch: 882517913.0 time tuple: (1997, 12, 19, 1, 51, 53, 4, 353, 0) user defined: 19 December 1997

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