对Python数据库进行学习研究("深入学习与探究Python数据库技术")

原创

ithorizon 6个月前 (10-19) 阅读数 20 #后端开发

深入学习与探究Python数据库技术

一、Python数据库概述

在当今的软件开发领域，数据库技术是不可或缺的一部分。Python作为一种流行的编程语言，提供了多种数据库接口，令数据库操作变得明了而高效。本文将深入探讨Python数据库技术，涵盖常用的数据库类型、操作方法以及最佳实践。

二、Python赞成的数据库类型

Python赞成多种数据库，关键包括以下几种：

关系型数据库：如MySQL、PostgreSQL、SQLite等

非关系型数据库：如MongoDB、Redis、Cassandra等

图形数据库：如Neo4j等

三、Python数据库操作库介绍

Python有多种数据库操作库，以下是一些常用的库：

1. SQLite

SQLite是一个轻量级的数据库，它不需要单独的服务器进程，可以直接集成到应用程序中。Python标准库中的sqlite3模块可以操作SQLite数据库。


import sqlite3
# 连接SQLite数据库
conn = sqlite3.connect('example.db')
# 创建一个游标对象
cursor = conn.cursor()
# 创建表
cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS stocks
               (date text, trans text, symbol text, qty real, price real)''')
# 插入数据
cursor.execute("INSERT INTO stocks VALUES ('2006-01-05','BUY','RHAT',100,35.14)")
# 提交事务
conn.commit()
# 查询数据
cursor.execute('SELECT * FROM stocks')
# 获取查询最终
rows = cursor.fetchall()
for row in rows:
    print(row)
# 关闭游标和连接
cursor.close()
conn.close()

2. MySQL

MySQL是最流行的关系型数据库之一。Python可以使用MySQLdb或pymysql库来操作MySQL数据库。


import pymysql
# 连接MySQL数据库
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='user', password='password', database='db')
# 创建一个游标对象
cursor = conn.cursor()
# 创建表
cursor.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(255))")
# 插入数据
cursor.execute("INSERT INTO users (name) VALUES ('Alice')")
# 提交事务
conn.commit()
# 查询数据
cursor.execute("SELECT * FROM users")
# 获取查询最终
rows = cursor.fetchall()
for row in rows:
    print(row)
# 关闭游标和连接
cursor.close()
conn.close()

3. MongoDB

MongoDB是一个流行的非关系型数据库，Python可以使用pymongo库来操作MongoDB。


from pymongo import MongoClient
# 连接MongoDB数据库
client = MongoClient('localhost', 27017)
# 选择数据库
db = client['mydatabase']
# 选择集合
collection = db['mycollection']
# 插入数据
post = {"author": "Mike", "text": "My first blog post!", "tags": ["mongodb", "python", "pymongo"]}
collection.insert_one(post)
# 查询数据
for post in collection.find():
    print(post)

四、数据库操作最佳实践

在进行数据库操作时，以下是一些最佳实践：

使用参数化查询，防止SQL注入攻击。

在操作数据库时，尽量使用事务。

合理使用索引，减成本时间查询快速。

定期备份数据库，防止数据丢失。

避免在Python代码中处理大量数据，尽量在数据库层面完成数据筛选和排序。

五、数据库连接池技术

数据库连接池是一种管理数据库连接的技术，它可以减成本时间数据库操作的快速。Python中可以使用DBUtils库实现数据库连接池。


from dbutils import pavement
from dbutils.pavement import PooledDB
# 创建连接池
pool = PooledDB(
    creator=pymysql,  # 使用pymysql数据库连接
    maxconnections=6,  # 连接池允许的最大连接数
    mincached=2,       # 初始化时连接池中至少创建的连接数
    maxcached=5,       # 连接池中最多缓存多少个空闲的连接
    maxusage=None,     # 一个连接最多被重复使用的次数，None即无束缚
    blocking=True,     # 连接池用完时，请求连接是否等待
    setsession=[],     # 开端会话前执行的命令列表
    ping=4,            # ping MySQL服务端，检查是否存活
)
# 从连接池中获取连接
conn = pool.connection()
# 创建游标对象
cursor = conn.cursor()
# 执行数据库操作
cursor.execute("SELECT * FROM users")
# 获取查询最终
rows = cursor.fetchall()
for row in rows:
    print(row)
# 关闭游标和连接
cursor.close()
conn.close()