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Python中的数据库

阿毛杂记 464

前言:

当前同学们对“odbcpython”大概比较关注,姐妹们都需要剖析一些“odbcpython”的相关文章。那么小编也在网摘上搜集了一些关于“odbcpython””的相关知识,希望我们能喜欢,各位老铁们快快来学习一下吧!

数据库和Python

持久化存储

在任何应用中,都需要持久化存储,一般有三种基础的存储机制,文件,数据库系统,以及一些混合类型,一种是使用普通文件或者python特定文件进行访问,另一种是使用数据库管理器访问。

数据库

底层存储

数据库通常使用文件系统作为基本的持久化存储,他可以是普通的操作系统文件,专用的操作系统文件,甚至是原始的磁盘分区

数据库

数据库存储可以抽象为一张表,每行数据都有一些字段对应数据库的列,每一列的表定义的集合以及每个表的数据类型放到一起定义了数据库的模式。

数据库可以创建和删除,表也一样。当查询一个数据库的时候,可以一次性取回一次性结果,也可以逐条遍历每个结果行,一些数据库使用游标的概念来提交SQL命令,查询以及获取结果,不管是一次性获取还是逐行获取都可以使用这个概念。

在python中数据库是通过适配器的方式进行访问的,适配器是一个python模块,使用它可以与关系数据库的客户端库(通常是使用C语言编写的)接口相连。一般情况下会推荐所有的python适配器应当符合python数据库特殊兴趣小组的API标准。

python数据库应用的结构,包括使用和没有使用ORM的情况,DB-API是连接到数据库客户端的C语言库接口。

Python的DB-API

DB-API阐明一系列所需对象和数据库访问机制的标准,它可以为不同的数据库适配器和底层数据库系统提供一致性访问。

模块属性

属性描述apilevel需要适配器兼容的DB-API版本threadsafety本模块线程安全级别paramstyle本模块sql语句参数风格connect()Connect()函数

数据属性

apilevel:该字符串指明了模块要兼容的DB-API最高版本,比如,1.0,2.0等,默认值是1.0

threadsafety:这是一个整型值,可选值如下:

0,不支持线程安全,线程间不能共享模块1,最小化线程安全支持,线程间可以共享模块,但是不能共享连接2,适度的线程安全支持,线程间可以共享模块和连接,但是不能共享游标3,完整的线程安全支持,线程间可以共享模块,连接和游标

参数风格

该参数是一个字符串,用于指定构建查询行或命令时使用的字符串替代形式

参数风格描述示例numeric数值位置风格WHERE name=:1named命名风格WHERE name=:namepyformatPython字典printf()格式转换WHERE name=%(name)sqmark问号风格WHERE name=?formatANSIC 的printf()格式风格WHERE name=%s

函数属性

connect()函数通过Connection对象访问数据,兼容模块必须实现connect()函数,该函数创建并返回一个Connection对象.

可以使用包含多个参数的字符串(DSN)来传递数据库连接信息,也可以按照位置传递每个参数,或者是使用关键字参数的形式传入。

例子

connect(dsn="myhost:MYDB",user="guido",password="1234")1

参数描述user用户名password密码host主机名database数据库名dsn数据源名

使用DSN还是独立参数主要基于所连接的系统,比如,你使用的像ODBC或者JDBC的API,这需要使用DSN,而如果你直接使用数据库,则更倾向于使用独立的登陆参数,另一个使用独立参数的原因就是很多数据适配器并没有实现对DSN的支持,比如mysqldb使用的db而不是database

MySQLdb.connect(host=”dbsever”,db=”inv”,user=’root’)PgSQL.connect(database=”sales”)psycopg.connect(database=”temp”,user=”pgsql”)gadfly.dbapi20.connect(‘csrDB’,’/usr/loacl/database’)sqlites.connect(‘marketing/test’)

Connection对象

应用与数据库之间进行通信需要建立数据库连接,他是最基本的机制,只有通过数据库连接才能吧命令传递给服务器,并得到返回结果。当一个链接建立后,可以创建一个游标,向数据库发送请求。

Connection对象方法

方法名描述close关闭数据库连接commit提交当前事务rollback取消当前事务cursor使用该链接创建(并返回)一个游标或者类游标的对象errorhandler(cxn,cur,errls,errval)作为给定连接的游标的处理程序

当使用close()的时候,这个链接将不在使用,否则会进入到异常的处理中如果数据库不支持事务处理,或者启用了自动提交功能,commit()方法都将无法使用。和commit()相似,rollback()方法也只有在支持事务处理的数据库中才有用,发生异常之后,rollback()会将数据库的状态恢复到事务处理开始时。

如果RDBMS不支持游标,那么cursor()任然会返回一个尽可能模仿真实游标的对象,这是最基本的要求。

cursor对象

游标可以让用户提交数据库命令,并获得查询的结果行。Python DB-API游标对象总能提供游标的功能。即使是那些不支持游标的数据库。此时,如果你创建了一个数据库适配器,那必须要实现cursor对象,以扮演类似游标的角色。

当游标创建好后,就可以执行查询或者命令,,并从结果集中取回一行或者多行结果。对象属性描述arraysize使用fetchmany()方法时,一次取出的结果行,默认为1connection创建此游标的连接description返回游标活动状态:(name,type_code,dispaly_size,internal_size,precison,scale,null_ok)lastrowid上次修改行的行IDrowcount上次execute*()方法处理或影响的行数callproc(func [,args])调用存储过程close()关闭游标execute(op [,args])执行数据库查询命令executemany(op,args)类似execute()和map()结合,为给定的所有参数准备并执行数据库查询或者命令fetchone()获取查询结果的下一行fetchmany([size=cursor.arraysize])获取查询结果的下面size行fetchall()获取查询结果的所有行

类型对象和构造函数

类型对象描述Date(yr,mo,dy)日期值对象Time(hr,min,sec)时间值对象Timestamp(yr,mo,dy,hr,min,sec)时间戳对象DateFromTicks(ticks)日期对象TimeFromTicks(ticks)时间对象TimestampFromTicks(ticks)时间戳对象Binary对应二进制字符串对象STRING表示基于字符串列的对象,比如varcharBINARY表示长二进制列对象 比如 RAW,BLOBNUMBER表示数值了列对象DATETIME表示日期/时间了列对象ROWID表示“行ID” 列对象

python的MySQLdb模块

数据库:

mysql> desc stu;+---------------+----------+------+-----+---------+----------------+| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |+---------------+----------+------+-----+---------+----------------+| stu_id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment || name | char(32) | NO | | NULL | || age | int(11) | NO | | NULL | || register_date | date | YES | | NULL | |+---------------+----------+------+-----+---------+----------------+4 rows in set (0.00 sec)12345678910

数据:

mysql> select * from stu;+--------+------+-----+---------------+| stu_id | name | age | register_date |+--------+------+-----+---------------+| 1 | v1 | 22 | 2016-10-17 || 2 | v2 | 24 | 2016-10-17 || 3 | v3 | 23 | 2016-10-17 || 4 | v2 | 25 | 2016-10-17 || 5 | v1 | 25 | 2016-10-17 || 6 | v1 | 23 | 2016-10-17 |+--------+------+-----+---------------+6 rows in set (0.00 sec)1234567891011121314

连接数据库

con=MySQLdb.connect(host='localhost',user='root',passwd='123456',db='notes')#获取游标cur=con.cursor()123

插入数据

t=datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")name='v5'reConut=cur.execute("insert into stu (name,age,register_date) values(%s,%s,%s)",(name,22,t))print reConutcur.close()con.close()123456

批量插入数据

li=[ ('v6',22,t), ('v7',45,t)]reConut=cur.executemany("insert into stu (name,age,register_date) values(%s,%s,%s)",li)print reConutcon.commit()cur.close()con.close()12345678910

删除数据

reCount=cur.execute("delete from stu where stu_id=11")print reCountcon.commit()cur.close()con.close()123456

修改数据

reCount=cur.execute("update stu set age=%s where name=%s",(78,'v5'))print reCountcon.commit()cur.close()con.close()123456

查找

re=cur.execute("select * from stu")print re#print cur,fetchone() #f一条print cur.fetchall() #所有的cur.close()con.close()1234567

PostgreSQL

与Mysql不同,PostgreSQL至少包含三种Python适配器:psycopg(推荐),PyPgSQL和PyPgSQL。还有一种适配器,叫PoPy,目前已废弃,并且在2003年将其项目与PyGreSQL进行了合并。

psycopg模块

import psycopgcon=psycopg.connect(user='pgsql')cur=con.cursor()cur.execute('select * from pg_database')rows=cur.fetchall()for i in rows: print icur.close()con.commit()con.close()1234567891011

SQLite

对于简单的应用而言,使用文件作为持久化存储通常就足够了,但是大多数复杂的数据驱动的应用则需要全功能的关系数据库,SQLite的目标则是介于两者之间的中小系统,他量级轻,速度快,没有服务器,很少或者不需要进行管理。

SQLite被打包在Python中,(即sqlite3模块纳入了标准库中)。在标准库中拥有该模块,可以使你在Python中使用SQLite开发更加快速,并且使你在有需要时,能够更加任意的移植到更加强大的RDBMS

import sqlite3con=sqlite3.connect('sqlite_test/test')cur=con.cursor()cur.execute('create table users(login varchar(8)),userid integer')cur.execute('insert into users values("join",100)')cur.execute('insert into users values("jane",100)')cur.execute('select * from users')for i in cur.fetchall(): print i"""(u'join',100)(u'jane',100)"""cur.close()con.commit()con.close()1234567891011121314151617

ORM

ORM系统的作者将纯SQL语句进行了抽象化处理,将其实现为Python中的对象,这样你只操作这些对象就能完成与生成SQL语句相同的任务。

数据库表被神器的转化为Python类,其中的数据列作为属性,而数据库操作则会作为方法,让你的应用支持ORM与标准数据库适配器有点类似,由于ORM需要代替你执行很多工作,因此一些事情变得更加复杂,或者需要比直接使用适配器更多的代码行。不过,带来了更高的工作效率

python和ORM

目前最知名的python ORM是SQLalchemy和SQLObject,由于设计哲学的不同,这两种ORM也会存在些许区别。

其他一些Python ORM还包括,Storm,PyDO/PyDO2、PDO、Dejavu、Durus、QLime和ForgetSQL。基于web的大型系统也会包含他们自己的ORM组件,如WebWare,MiddieKit和Django的数据库API。

SQLAlchemy

SQLAlchemy是Python编程语言下的一款ORM(对象关系映射)框架,该框架建立在数据库API之上,使用关系对象映射进行数据库操作,简言之便是:将对象转换成SQL,然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。

内部处理

Dialect用于和数据API进行交流,根据配置文件的不同调用不同的数据库API,从而实现对数据库的操作,如:

MySQL-Python mysql+mysqldb://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>pymysql mysql+pymysql://<username>:<password>@<host>/<dbname>[?<options>]MySQL-Connector mysql+mysqlconnector://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>cx_Oracle oracle+cx_oracle://user:pass@host:port/dbname[?key=value&key=value...]更多详见:

使用 Engine/ConnectionPooling/Dialect 进行数据库操作,Engine使用ConnectionPooling连接数据库,然后再通过Dialect执行SQL语句。

from sqlalchemy import create_engineimport datetimet=datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')engine=create_engine("mysql+mysqldb://root:123456@localhost:3306/notes",max_overflow=5,echo=True) #最多5个是连接查询,可以查看执行sql语句#单个插入engine.execute("insert into stu (name,age,register_date) values('t1',33,%s)",t)#或者engine.execute("insert into stu (name,age,register_date) values(%(name)s,%(age)s,%(date)s)",name='t2',age=31,date=t)#批量插入engine.execute("insert into stu (name,age,register_date) values(%s,%s,%s)",(('c1',33,t),('c2',43,t)))#查询result=engine.execute("select * from stu")print result.fetchall()1234567891011121314151617181920

ORM功能使用

创建表

使用 ORM/Schema Type/SQL Expression Language/Engine/ConnectionPooling/Dialect 所有组件对数据进行操作。根据类创建对象,对象转换成SQL,执行SQL

from sqlalchemy import create_engine,Table,Column,Integer,String,MetaData,ForeignKeymetadata=MetaData() #创建一个元数据对象,就是用来描述数据的数据,就跟字典里的词一样#接下来我们来创建两个表user=Table( 'user',metadata, Column('id',Integer,primary_key=True), #默认自动加1 Column('name',String(20)))colo=Table( 'color',metadata, Column('id',Integer,primary_key=True), Column('name',String(20)))engine=create_engine("mysql+mysqldb://root:123456@localhost:3306/notes",max_overflow=5)#创建metadata.create_all(engine)#metadata.clear()#metadata.remove()123456789101112131415161718192021222324

创建结果

mysql> desc user;+-------+-------------+------+-----+---------+----------------+| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |+-------+-------------+------+-----+---------+----------------+| id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment || name | varchar(20) | YES | | NULL | |+-------+-------------+------+-----+---------+----------------+2 rows in set (0.00 sec)mysql> desc color;+-------+-------------+------+-----+---------+----------------+| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |+-------+-------------+------+-----+---------+----------------+| id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment || name | varchar(20) | YES | | NULL | |+-------+-------------+------+-----+---------+----------------+2 rows in set (0.00 sec)1234567891011121314151617

增删查改

代码前部分

from sqlalchemy import create_engine,Table,Column,Integer,String,MetaData,ForeignKeymetadata=MetaData() #创建一个元数据对象,就是用来描述数据的数据,就跟字典里的词一样#接下来连接数据库user=Table( 'user',metadata, Column('id',Integer,primary_key=True), #默认自动加1 Column('name',String(20)))colo=Table( 'color',metadata, Column('id',Integer,primary_key=True), Column('name',String(20)))engine=create_engine("mysql+mysqldb://root:123456@localhost:3306/notes",max_overflow=5)con=engine.connect()1234567891011121314151617181920

插入数据

#插入sql=user.insert().values(id=123,name='cheng')sql1=user.insert().values(id=134,name='wang')sql2=user.insert().values(id=111,name='chow')#提交执行con.excete(sql)con.execute(sql2)con.execute(sql1)mysql> select * from user;+-----+-------+| id | name |+-----+-------+| 111 | chow || 123 | cheng || 134 | wang |+-----+-------+3 rows in set (0.00 sec)1234567891011121314151617181920

删除

sql=user.delete().where(user.c.id>123)con.execute(sql)mysql> select * from user;+-----+-------+| id | name |+-----+-------+| 111 | chow || 123 | cheng |+-----+-------+1234567891011

更新

sql = user.update().where(user.c.name == 'chow').values(name='ed')con.execute(sql)mysql> select * from user;+-----+-------+| id | name |+-----+-------+| 111 | ed || 123 | cheng |+-----+-------+2 rows in set (0.00 sec)1234567891011

查询

from sqlalchemy import create_engine,Table,Column,Integer,String,MetaData,ForeignKey,selectsql=select([user,])result=con.execute(sql)print result.fetchall() #[(111L, 'ed'), (123L, 'cheng')]sql1=select([user.c.name,])result=con.execute(sql1)print result.fetchall()sql=select([user.c.name,colo.c.name]).where(user.c.id==colo.c.id)result=con.execute(sql)print result.fetchall() #[('ed', 'kk')]# sql = select([user.c.name]).order_by(user.c.name)# sql = select([user]).group_by(user.c.name)#result=con.execute(sql)print result.fetchall()con.close()123456789101112131415161718192021

继承SqlORM类来操作数据库

使用 ORM/Schema Type/SQL Expression Language/Engine/ConnectionPooling/Dialect 所有组件对数据进行操作。根据类创建对象,对象转换成SQL,执行SQL。

使用类创建表

#coding:utf-8from sqlalchemy import create_enginefrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_basefrom sqlalchemy import String,Column,Integer,selectfrom sqlalchemy.orm import sessionmakerBase=declarative_base() #生成一个sqlORM基类,这个基类封装了metadata这些#链接数据库engine=create_engine("mysql+mysqldb://root:123456@localhost:3306/notes",echo=True) #echo可以看见创建过程#创建一个host表class Host(Base): __tablename__='host' id=Column(Integer,primary_key=True,nullable=False,autoincrement=True) hostname=Column(String(64),unique=True,nullable=True) ip_addr=Column(String(128),unique=True,nullable=True) port=Column(Integer,default=22)#创建所有表结构Base.metadata.create_all(engine)"""创建过程CREATE TABLE host ( id INTEGER NOT NULL AUTO_INCREMENT, hostname VARCHAR(64), ip_addr VARCHAR(128), port INTEGER, PRIMARY KEY (id), UNIQUE (hostname), UNIQUE (ip_addr))"""if __name__ == '__main__': #创建完成后,就可以开始使用了 SessionCls=sessionmaker(bind=engine) #创建与数据库回话的session,注意,这里返回sessionCls是类,不是实例 session=SessionCls() #增加 # h1=Host(hostname="localhost",ip_addr="127.0.0.1") # h2=Host(hostname="ubuntu",ip_addr="192.168.2.243") # h3=Host(hostname="kali",ip_addr="172.17.135.1") # h4=Host(hostname="win32",ip_addr="10.0.0.1") #添加到session中 # session.add(h1) # session.add_all([h2,h3]) # session.add(h4) #只要没有提交在这里也能修改, # h4.hostname="windows" # session.rollback() #如果事件没有完成,可以在提交之前使用这个函数回滚数据库 #提交 session.commit()建立表mysql> select * from host;+----+-----------+---------------+------+| id | hostname | ip_addr | port |+----+-----------+---------------+------+| 1 | localhost | 127.0.0.1 | 22 || 2 | ubuntu | 192.168.2.243 | 22 || 3 | kali | 172.17.135.1 | 22 || 4 | windows | 10.0.0.1 | 22 |+----+-----------+---------------+------+4 rows in set (0.00 sec)123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869

基本的增删查改

删除

 session.query(Host).filter(Host.id>3).delete() #DELETE FROM host WHERE host.id > %s #提交 session.commit()"""mysql> select * from host;+----+-----------+---------------+------+| id | hostname | ip_addr | port |+----+-----------+---------------+------+| 1 | localhost | 127.0.0.1 | 22 || 2 | ubuntu | 192.168.2.243 | 22 || 3 | kali | 172.17.135.1 | 22 |+----+-----------+---------------+------+3 rows in set (0.00 sec)"""12345678910111213141516

修改

session.query(Host).filter(Host.id==1).update({'ip_addr':'127.0.0.2','port':34})#UPDATE host SET ip_addr=%s, port=%s WHERE host.id = %ssession.commit()"""mysql> select * from host;+----+-----------+---------------+------+| id | hostname | ip_addr | port |+----+-----------+---------------+------+| 1 | localhost | 127.0.0.2 | 34 || 2 | ubuntu | 192.168.2.243 | 22 || 3 | kali | 172.17.135.1 | 22 |+----+-----------+---------------+------+3 rows in set (0.00 sec)"""123456789101112131415161718

查询

#查询 ret=session.query(Host).filter_by(hostname='kali').all() #如果是查询一条数据 #ret=session.query(Host).filter_by(hostname='kali').first() """ SELECT host.id AS host_id, host.hostname AS host_hostname, host.ip_addr AS host_ip_addr, host.port AS host_port FROM host WHERE host.hostname = %s """ for i in ret: print i.id,i.hostname,i.ip_addr #3 kali 172.17.135.1查找二:查找hostname中是localhost或者kali的行信息ret=session.query(Host).filter(Host.hostname.in_(['kali','localhost'])).all() """ SELECT host.id AS host_id, host.hostname AS host_hostname, host.ip_addr AS host_ip_addr, host.port AS host_port FROM host WHERE host.hostname IN (%s, %s) """ for i in ret: print ">>>",i.hostname,i.port ">>> localhost 34" ">>> kali 22"方式三:查询host表根据id排序ret=session.query(Host).order_by(Host.id).all() """ SELECT host.id AS host_id, host.hostname AS host_hostname, host.ip_addr AS host_ip_addr, host.port AS host_port FROM host ORDER BY host.id """ for i in ret: print ">>>", i.hostname """ >>> localhost >>> ubuntu >>> kali """方式四:查询Host表里根据id排序输入0到2的字段ret = session.query(Host).order_by(Host.id)[0:2]print retfor i in ret:print(i.hostname) print(i.hostname) """ localhost ubuntu """方式五:创建Query查询,filter是where条件,最后调用one()返回唯一行,如果调用all()则返回所有行:host = session.query(Host).filter(Host.id == 2).one() """ SELECT host.id AS host_id, host.hostname AS host_hostname, host.ip_addr AS host_ip_addr, host.port AS host_port FROM host WHERE host.id = %s """ # 打印类型和对象的name属性: print 'name:', host.hostname #name: ubuntu12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364

常见的查询方法

filter_by():将指定列的值作为关键字参数以获取查询结果filter():与filter_by()相似,不过更加灵活,还可以使用表达式。query.filter_by(userid=1)与query.filter(User.userid==1)相同order_by():与SQL的ORDER BY指令相似,默认情况下是升序的,需要到日sqlalchemy.desc()使其降序排列limit():与SQL的LIMIT指令类似offset():与SQL的offset指令类似all():返回匹配查询的所有对象one():返回匹配查询的唯一一个对象first():返回匹配的第一个对象join():按照给定的JOIN条件创建SQL JOIN对象update():批量更新行delete():批量删除行

一个完整的例子

声明层使用

#!/usr/bin/env python#coding:utf-8from distutils.log import warn as printffrom os.path import dirnamefrom random import randrange as randfrom sqlalchemy import Column,String,create_engine,Integer,exc,ormfrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_baseDBNAME='test2'NAMELEN=16FILEDS=('login','userid','projd')#定制字符串的格式tformat=lambda s:str(s).title().ljust(10)cformat=lambda s:s.upper().ljust(10)RDBMSs={'s':'sqlite','m':'mysql','g':'gadfly'}NAMES=( ('a',1232),('b',4545),('c',2343),('d',7345), ('e',3456),('f',5677),('g',6765),('h',3434), ('i',4566),('j',6755),('k',3466),('l',4544))def randName(): pick=set(NAMES) while pick: yield pick.pop()def setup(): return RDBMSs[raw_input(""" Choose a database system: (M)ysql (G)adfly (S)QLite Enter choice:""").strip().lower()[0]]DSNs={ 'mysql':'mysql+mysqldb://root:123456@localhost:3306/%s'%DBNAME, 'sqlite':'sqlite:///:memory'}Base=declarative_base()class Users(Base): #子类继承这个Base类 __tablename__='users' #定义了映射的数据库名,可以写成__table__ #列属性 login=Column(String(NAMELEN),nullable=False) userid=Column(Integer,primary_key=True,nullable=False) projid=Column(Integer) def __str__(self): return ''.join(map(tformat,(self.userid,self.login,self.projid))) #将序列中的每一个元素取出来传入函数中,再将函数结果的返回值组成一个新的序列class SQLAlchemyTest(object): def __init__(self,dsn): try: eng=create_engine(dsn,echo=True) #创建数据库引擎 except ImportError: #出现这个错误,意味着SQLalchemy不支持所选的数据库 raise RuntimeError() try: eng.connect() #尝试连接数据库 except exc.OperationalError: #连接不上说明也可能不存在这个数据库,于是我们创建这个数据库 eng=create_engine(dirname(dsn)) # mysql+mysqldb://root:123456@localhost:3306 eng.execute('create database %s'%DBNAME).close() eng=create_engine(dsn,echo=True) #重新创建数据库引擎 Base.metadata.create_all(eng) #创建所有表结构 Session=orm.sessionmaker(bind=eng) #创建一个会话对象,用于管理单独的事物对象 self.ses=Session()#当涉及一个或者对个数据库操作时,可以保证所有要写入的数据都必须提交,然后将这个会话对象保存 #得结合使用 self.users=Users.__table__ self.eng=self.users.metadata.bind=eng #引擎与表的元数据进行额外的绑定,意味着这张表的所有操作都会绑定到这个指定的引擎中 def insert(self): self.ses.add_all( Users(login=who,userid=userid,projid=rand(1,5)) for who,userid in randName() ) self.ses.commit() def update(self): fr=rand(1,5) to=rand(1,5) i=-1 #使用query.filter_by()方法进行查找 users=self.ses.query(Users).filter_by(projid=fr).all() for i,user in enumerate(users): user.projid=to self.ses.commit() return fr,to,i+1 def delete(self): rm=rand(1,5) i=-1 users=self.ses.query(Users).filter_by(projid=rm).all() for i,user in enumerate(users): self.ses.delete(user) self.ses.commit() return rm,i+1 def dbDump(self): printf('\n%s'%''.join(map(cformat,FILEDS))) users=self.ses.query(Users).all() for user in users: printf(user) self.ses.commit() #授权 def __getattr__(self, item): return getattr(self.users,item) def finish(self): self.ses.connection().close()def main(): printf("***Connect to %r database"%DBNAME) db=setup() print db if db not in DSNs: printf('\nERROR:%r not supported,exit'%db) return try: orm=SQLAlchemyTest(DSNs[db]) except RuntimeError: printf('\nERROR:%r not supported.exit'%db) printf('\n***Create users trable (drop old one if appl)') orm.drop() orm.create() printf('\n*** Insert names into tables') orm.insert() orm.dbDump() printf('\n*** Move users to a random group') fr,to,num=orm.update() printf('\t(%d users moved) from (%d) to (%d)'%(num,fr,to)) orm.dbDump() printf('\n*** Randomly delete group') rm,num=orm.delete() printf('\t(group #%d; %d users removed)'%(rm,num)) orm.dbDump() printf('\n***Drop users table') orm.drop() printf('\n***Close cxns') orm.finish()if __name__ == '__main__': main()123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899100101102103104105106107108109110111112113114115116117118119120121122123124125126127128129130131132133134135136137138139140141142143144145146147148149150151152153154155156157158159160161162163

显式使用

#! /usr/bin/env python#coding:utf-8from distutils.log import warn as printffrom random import randrange as randfrom sqlalchemy import Column,String,Integer,create_engine,orm,exc,MetaData,Tablefrom os.path import dirnameDBNAME='orm_test2'NAMELEN=16FILEDS=('login','userid','projd')#定制字符串的格式tformat=lambda s:str(s).title().ljust(10)cformat=lambda s:s.upper().ljust(10)RDBMSs={'s':'sqlite','m':'mysql','g':'gadfly'}NAMES=( ('a',1232),('b',4545),('c',2343),('d',7345), ('e',3456),('f',5677),('g',6765),('h',3434), ('i',4566),('j',6755),('k',3466),('l',4544))def randName(): pick=set(NAMES) while pick: yield pick.pop()def setup(): return RDBMSs[raw_input(""" Choose a database system: (M)ysql (G)adfly (S)QLite Enter choice:""").strip().lower()[0]]DSNs={ 'mysql':'mysql+mysqldb://root:123456@localhost:3306/%s'%DBNAME, 'sqlite':'sqlite:///:memory'}class SQLAlchemyTest(object): def __init__(self,dsn): try: eng=create_engine(dsn) except ImportError: raise RuntimeError() try: con=eng.connect() except exc.OperationalError: try: eng=create_engine(dirname(dsn)) eng.execute('create database %s charset "utf8"'%DBNAME).close() eng=create_engine(dsn) con=eng.connect() except exc.OperationalError: raise RuntimeError() metabase=MetaData() self.eng=metabase.bind=eng try: users=Table('users',metabase,autoload=True) #是否存在这个表,存在就自动加载,否则抛出异常,重新创建这个表 except exc.NoSuchTableError: users=Table( 'users',metabase, Column('login',String(NAMELEN)), Column('userid',Integer), Column('projid',Integer), ) self.con=con self.users=users def insert(self): d=[dict(zip(FILEDS,[who,uid,rand(1,5)])) for who,uid in randName()] return self.users.insert().execute(*d).rowcount def update(self): users=self.users fr=rand(1,5) to=rand(1,5) return (fr,to, users.update(users.c.projid==fr).execute(projid=to).rowcount) def delete(self): users=self.users rm=rand(1,5) return (rm,users.delete(users.c.projid==rm).execute().rowcount) def dbDump(self): printf('\n%s'%''.join(map(cformat,FILEDS))) users=self.users.select().execute() for user in users.fetchall(): printf(''.join(map(tformat,(user.login,user.userid,user.projid)))) def __getattr__(self, item): return getattr(self.users,item) def finish(self): self.con.close()def main(): printf('\n***Connect to %r database'%DBNAME) db=setup() if db not in DSNs: printf('\nERROR:%r not supported.exit'%db) return try: orm=SQLAlchemyTest(DSNs[db]) except RuntimeError: printf('\nERROR:%r not supported.exit'%db) return printf('\n***Create users table (drop old one if appl.)') orm.drop(checkfirst=True) orm.create() printf('\n***Insert name into table') orm.insert() orm.dbDump() printf('\n***Move users to a random group') fr,to,num=orm.update() printf('\t(%d users moved) from (%d) to (%d)'%(num,fr,to)) orm.dbDump() printf('\n***Randomly delete group') rm,num=orm.delete() printf('\t(group #%d; %d users removed'%(rm,num)) orm.dbDump() printf('\n***Drop users table') orm.drop() printf('\n***Close con') orm.finish()if __name__ == '__main__': main()123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899100101102103104105106107108109110111112113114115116117118119120121122123124125126127128129130131132133134135136137138139140141142143144145146147148149150151

MongoDB

他是介于简单的键-值对存储(如redis,Voldemort,Amazon Dynamo等)与列存储之间,他有点像关系数据库的无模式衍生品,比基于列的存储更简单,约束更少,但是比普通的键值对存储更加灵活,一般情况下其数据会另存为JSON对象,并且允许诸如字符串,数值,列表设置嵌套等数据类型。

尽管python中有很多MongoDB驱动程序,不过最正式的是PyMongo。

ubuntu安装:

sudo apt-get install mongodb1

启动

cmustard@cmustard:/var$ mongoMongoDB shell version: 2.6.10connecting to: testWelcome to the MongoDB shell.For interactive help, type "help".For more comprehensive documentation, see ? Try the support group ; lsfunction ls() { [native code] }> show dbsadmin (empty)local 0.078GB> use testswitched to db test> show dbsadmin (empty)local 0.078GBtest (empty)> db.post.insert({'Title':'Test','Name':'cmustard'})WriteResult({ "nInserted" : 1 })> db.post.findOne(){ "_id" : ObjectId("580ef9c273a1b01482410a74"), "Title" : "Test", "Name" : "cmustard"}bye1234567891011121314151617181920212223242526272829

帮助

> help db.help() help on db methods db.mycoll.help() help on collection methods sh.help() sharding helpers rs.help() replica set helpers help admin administrative help help connect connecting to a db help help keys key shortcuts help misc misc things to know help mr mapreduce show dbs show database names show collections show collections in current database show users show users in current database show profile show most recent system.profile entries with time >= 1ms show logs show the accessible logger names show log [name] prints out the last segment of log in memory, 'global' is default use <db_name> set current database db.foo.find() list objects in collection foo db.foo.find( { a : 1 } ) list objects in foo where a == 1 it result of the last line evaluated; use to further iterate DBQuery.shellBatchSize = x set default number of items to display on shell exit quit the mongo shell123456789101112131415161718192021222324

代码实例

#!/usr/bin/python#coding:utf-8from distutils.log import warn as printffrom random import randrange as randimport pymongofrom pymongo import errorsDBNAME='mongo_test'NAMELEN=16FILEDS=('login','userid','projid')NAMES=( ('a',1232),('b',4545),('c',2343),('d',7345), ('e',3456),('f',5677),('g',6765),('h',3434), ('i',4566),('j',6755),('k',3466),('l',4544))#定制字符串的格式tformat=lambda s:str(s).title().ljust(10)cformat=lambda s:s.upper().ljust(10)def randName(): pick=set(NAMES) while pick: yield pick.pop()COLLECTION='users' #集合的名字class MongoTest(object): def __init__(self): try: con=pymongo.MongoClient() #链接mongoDB数据库 except errors.AutoReconnect: raise RuntimeError() self.con=con self.db=con[DBNAME] #连接数据库mongo_test self.users=self.db[COLLECTION] def insert(self): self.users.insert( dict(login=who,userid=uid,projid=rand(1,5)) for who,uid in randName() ) def update(self): fr=rand(1,5) to=rand(1,5) i=-1 for i,user in enumerate(self.users.find({'projid':fr})): #集合的find方法将查询条件传进去 self.users.update(user,{'$set':{'projid':to}}) #$set指令可以显式的修改已经存在的值 return fr,to,i+1 def delete(self): rm=rand(1,5) i=-1 for i ,user in enumerate(self.users.find({'projid':rm})): self.users.remove(user) #找到之后执行remove删除操作 return rm,i+1 def dbDump(self): printf('\n%s' %''.join(map(cformat,FILEDS))) for user in self.users.find(): printf(''.join(map(tformat,(user[k] for k in FILEDS)))) def finish(self): self.con.close() #关闭数据库 #授权 def __getattr__(self, item): return getattr(self.con,item)def main(): printf('***Connect to %r database'%DBNAME) try: mongo=MongoTest() except RuntimeError: printf('\nERROR:MongoDB server unreachable,exit') return printf('\n***Insert names into table') mongo.insert() mongo.dbDump() printf('\n***Move users to a random group') fr,to,num=mongo.update() printf('\t(%d users moved) from (%d) to (%d) '%(num,fr,to)) mongo.dbDump() printf('\n*** Randomly delete group') rm,num=mongo.delete() printf('\t(group #%d; %d users removed) '%(rm,num)) mongo.dbDump() printf('\n***Drop users table') mongo.drop_database(DBNAME) printf('\n***Close conn') mongo.finish()if __name__ == '__main__': main()

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