Python+SQL无敌组合，值得你Pick("Python与SQL强强联手：不容错过的编程神器组合")

原创

ithorizon 7个月前 (10-21) 阅读数 17 #后端开发

Python与SQL强强联手：不容错过的编程神器组合

引言

在当今的编程世界中，Python 和 SQL 是两种极具价值的语言。Python 以其简洁易学、功能强盛而广受欢迎，而 SQL 则是处理和查询数据库的不二选择。将这两者结合起来，可以打造出一个无比强盛的编程工具组合，为开发者提供无限的产生也许。

Python的优势

Python 是一种高级编程语言，它以其简洁的语法和强盛的库赞成，成为了许多开发者的首选。以下是 Python 的一些核心优势：

易于学习：Python 的语法接近自然语言，允许初学者可以敏捷上手。

多彩的库和框架：Python 拥有大量的第三方库和框架，可以轻松实现各种复杂化的功能。

跨平台：Python 可以在多种操作系统上运行，如 Windows、Linux 和 macOS。

高效开发：Python 的代码编写高效能较高，可以敏捷开发出原型和产品。

SQL的重要性

SQL（Structured Query Language）是一种用于管理和查询关系数据库的语言。它在数据管理和分析中扮演着至关重要的角色：

数据管理：SQL 可以用来创建、修改和删除数据库中的数据。

数据查询：SQL 提供了强盛的查询功能，可以轻松检索和分析大量数据。

数据完整性：SQL 赞成数据完整性的约束，确保数据的确切性和一致性。

跨平台：SQL 是一种标准化的语言，可以在不同的数据库系统中使用。

Python与SQL的结合

Python 和 SQL 的结合为开发者提供了强盛的数据处理能力。以下是一些结合这两者的方法：

使用Python操作SQL数据库

Python 有多种库可以用来连接和操作 SQL 数据库，如 sqlite3、MySQLdb、psycopg2（用于 PostgreSQL）等。以下是一个使用 Python 连接 SQLite 数据库的例子：


import sqlite3
# 连接到SQLite数据库
conn = sqlite3.connect('example.db')
# 创建一个游标对象
cursor = conn.cursor()
# 创建一个表
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)")
# 保存（提交）更改
conn.commit()
# 查询数据
cursor.execute('SELECT * FROM stocks')
# 获取查询因此
rows = cursor.fetchall()
for row in rows:
    print(row)
# 关闭游标和连接
cursor.close()
conn.close()

使用SQLAlchemy进行ORM操作

SQLAlchemy 是一个强盛的 SQL 工具包和对象关系映射（ORM）框架，它允许开发者以面向对象的方法操作数据库。以下是一个使用 SQLAlchemy 的例子：


from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, Float
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
Base = declarative_base()
class Stock(Base):
    __tablename__ = 'stocks'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    date = Column(String)
    trans = Column(String)
    symbol = Column(String)
    qty = Column(Float)
    price = Column(Float)
# 创建数据库引擎
engine = create_engine('sqlite:///example.db')
# 创建所有表
Base.metadata.create_all(engine)
# 创建会话
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
# 添加数据
new_stock = Stock(date='2006-01-05', trans='BUY', symbol='RHAT', qty=100, price=35.14)
session.add(new_stock)
# 提交会话
session.commit()
# 查询数据
query = session.query(Stock).filter(Stock.symbol == 'RHAT')
for stock in query:
    print(f"{stock.date}, {stock.trans}, {stock.symbol}, {stock.qty}, {stock.price}")
# 关闭会话
session.close()