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数据库操作

数据库是应用程序中用于存储和管理数据的核心组件。Python 提供了多种与数据库交互的方式，支持不同类型的数据库，包括关系型数据库（如 MySQL、PostgreSQL）和 NoSQL 数据库（如 MongoDB）。在这篇文章中，我们将介绍 Python 如何与常见的数据库进行操作。

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1. 关系型数据库

关系型数据库（Relational Database）使用表的形式存储数据，并通过 SQL（结构化查询语言）来进行数据查询和操作。常见的关系型数据库包括 MySQL、PostgreSQL、SQLite 等。

1.1 使用 SQLite

SQLite 是一种轻量级的关系型数据库，Python 内置了对 SQLite 的支持，无需安装其他软件或驱动。

创建 SQLite 数据库并执行基本操作

import sqlite3# 连接到 SQLite 数据库，如果数据库不存在则会自动创建
conn = sqlite3.connect('example.db')# 创建一个游标对象，用于执行 SQL 语句
cursor = conn.cursor()# 创建一个表
cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,name TEXT NOT NULL,age INTEGER NOT NULL)''')# 插入数据
cursor.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES ('Alice', 30)")
cursor.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES ('Bob', 25)")# 提交事务
conn.commit()# 查询数据
cursor.execute("SELECT * FROM users")
rows = cursor.fetchall()for row in rows:print(row)# 关闭连接
conn.close()

代码说明：

• 我们首先连接到一个名为 example.db 的 SQLite 数据库。
• 使用 SQL 语句创建一个名为 users 的表，包含 id、name 和 age 三列。
• 然后，插入了两条数据并通过 SELECT 语句查询数据库中的所有数据。
• 最后关闭数据库连接。

1.2 使用 MySQL

MySQL 是一种常用的开源关系型数据库管理系统。要使用 MySQL 进行 Python 编程，你需要安装 mysql-connector-python 库：

pip install mysql-connector-python

连接 MySQL 数据库并执行基本操作

import mysql.connector# 连接到 MySQL 数据库
conn = mysql.connector.connect(host="localhost",user="root",password="your_password",database="test_db"
)# 创建一个游标对象
cursor = conn.cursor()# 创建一个表
cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS employees (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,name VARCHAR(255) NOT NULL,salary DECIMAL(10, 2) NOT NULL)''')# 插入数据
cursor.execute("INSERT INTO employees (name, salary) VALUES (%s, %s)", ('John Doe', 50000.00))
cursor.execute("INSERT INTO employees (name, salary) VALUES (%s, %s)", ('Jane Smith', 60000.00))# 提交事务
conn.commit()# 查询数据
cursor.execute("SELECT * FROM employees")
rows = cursor.fetchall()for row in rows:print(row)# 关闭连接
conn.close()

代码说明：

• 使用 mysql.connector.connect 函数连接到 MySQL 数据库。
• 使用 CREATE TABLE 创建一个名为 employees 的表。
• 使用 INSERT INTO 插入数据，并通过 SELECT 查询表中的所有数据。

1.3 使用 PostgreSQL

PostgreSQL 是另一种强大的开源关系型数据库。要使用 PostgreSQL 进行 Python 编程，你需要安装 psycopg2 库：

pip install psycopg2

连接 PostgreSQL 数据库并执行基本操作

import psycopg2# 连接到 PostgreSQL 数据库
conn = psycopg2.connect(host="localhost",database="test_db",user="postgres",password="your_password"
)# 创建一个游标对象
cursor = conn.cursor()# 创建一个表
cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS products (id SERIAL PRIMARY KEY,name VARCHAR(255) NOT NULL,price NUMERIC(10, 2) NOT NULL)''')# 插入数据
cursor.execute("INSERT INTO products (name, price) VALUES (%s, %s)", ('Laptop', 1200.00))
cursor.execute("INSERT INTO products (name, price) VALUES (%s, %s)", ('Phone', 800.00))# 提交事务
conn.commit()# 查询数据
cursor.execute("SELECT * FROM products")
rows = cursor.fetchall()for row in rows:print(row)# 关闭连接
conn.close()

代码说明：

• 使用 psycopg2.connect 函数连接到 PostgreSQL 数据库。
• 使用 SQL 语句创建 products 表，并插入产品数据。
• 使用 SELECT 查询数据并输出。

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2. NoSQL 数据库

NoSQL 数据库以非表格的方式存储数据，适合处理大规模数据集。常见的 NoSQL 数据库包括 MongoDB、Redis 等。

2.1 使用 MongoDB

MongoDB 是一种流行的 NoSQL 数据库，使用 BSON（类似 JSON）格式来存储数据。要使用 MongoDB 与 Python 进行交互，需要安装 pymongo 库：

pip install pymongo

连接 MongoDB 并执行基本操作

from pymongo import MongoClient# 连接到 MongoDB 数据库
client = MongoClient('localhost', 27017)# 选择数据库和集合
db = client['test_db']
collection = db['users']# 插入文档
user_data = {"name": "Alice", "age": 30}
collection.insert_one(user_data)# 查询文档
for user in collection.find():print(user)# 更新文档
collection.update_one({"name": "Alice"}, {"$set": {"age": 31}})# 删除文档
collection.delete_one({"name": "Alice"})# 关闭连接
client.close()

代码说明：

• 使用 MongoClient 连接到 MongoDB 服务器，并选择 test_db 数据库中的 users 集合。
• 插入一个用户文档，并使用 find 方法查询所有文档。
• 更新用户文档中的年龄字段，并删除用户。

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3. 数据库连接池

对于大规模的应用程序，使用数据库连接池能够提高性能，避免每次请求都需要重新建立数据库连接。Python 中的 SQLAlchemy 和 DBUtils 库提供了数据库连接池的支持。

3.1 使用 SQLAlchemy 连接池

SQLAlchemy 是一个强大的 ORM 库，同时支持数据库连接池功能。

pip install sqlalchemy

创建 MySQL 连接池并执行操作

from sqlalchemy import create_engine# 创建连接池
engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://root:password@localhost/test_db', pool_size=5, max_overflow=10)# 执行数据库操作
with engine.connect() as conn:result = conn.execute("SELECT * FROM employees")for row in result:print(row)

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4. 小结

• Python 提供了多种方式与数据库进行交互，支持关系型数据库（如 SQLite、MySQL、PostgreSQL）和 NoSQL 数据库（如 MongoDB）。
• 使用 sqlite3 模块可以轻松操作 SQLite 数据库，适合轻量级应用。
• 通过第三方库 mysql-connector-python 和 psycopg2，可以连接和操作 MySQL 和 PostgreSQL 数据库。
• pymongo 库提供了与 MongoDB 的接口，适合 NoSQL 数据库操作。
• 数据库连接池提高了大规模应用的性能，使用 SQLAlchemy 可以实现连接池的管理。

掌握这些数据库操作方法，能让你在应用开发中灵活选择合适的数据库，并高效管理和处理数据。