用python如何访问数据库表

使用Python访问数据库表的方法有很多种，常见的方法包括使用sqlite3模块、使用pandas库、以及使用SQLAlchemy等ORM工具。下面我们将详细介绍这些方法：

一、使用sqlite3模块

sqlite3模块是Python标准库的一部分，无需额外安装就可以直接使用。该模块提供了与SQLite数据库进行交互的功能。

import sqlite3
def connect_to_db(db_name):
    conn = sqlite3.connect(db_name)
    return conn
def create_table(conn):
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute('''
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
        id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
        name TEXT NOT NULL,
        age INTEGER NOT NULL
    )''')
    conn.commit()
def insert_data(conn, name, age):
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute('INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)', (name, age))
    conn.commit()
def query_data(conn):
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute('SELECT * FROM users')
    rows = cursor.fetchall()
    for row in rows:
        print(row)
if __name__ == '__main__':
    conn = connect_to_db('test.db')
    create_table(conn)
    insert_data(conn, 'Alice', 30)
    insert_data(conn, 'Bob', 25)
    query_data(conn)
    conn.close()

以上代码展示了如何使用sqlite3模块连接SQLite数据库、创建表、插入数据和查询数据。

二、使用pandas库

pandas库是一个强大的数据处理和分析工具，支持从SQL数据库读取和写入数据。

import sqlite3
import pandas as pd
def connect_to_db(db_name):
    conn = sqlite3.connect(db_name)
    return conn
def create_table(conn):
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute('''
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
        id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
        name TEXT NOT NULL,
        age INTEGER NOT NULL
    )''')
    conn.commit()
def insert_data(conn, name, age):
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute('INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)', (name, age))
    conn.commit()
def query_data(conn):
    df = pd.read_sql_query('SELECT * FROM users', conn)
    print(df)
if __name__ == '__main__':
    conn = connect_to_db('test.db')
    create_table(conn)
    insert_data(conn, 'Alice', 30)
    insert_data(conn, 'Bob', 25)
    query_data(conn)
    conn.close()

以上代码展示了如何使用pandas库从SQLite数据库读取数据并以DataFrame的形式展示。

三、使用SQLAlchemy

SQLAlchemy是一个功能强大的SQL工具包和ORM框架，支持多种数据库。使用SQLAlchemy可以简化数据库操作，提供更高层次的抽象。

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
Base = declarative_base()
class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    name = Column(String, nullable=False)
    age = Column(Integer, nullable=False)
def connect_to_db(db_url):
    engine = create_engine(db_url)
    Base.metadata.create_all(engine)
    return engine
def insert_data(session, name, age):
    user = User(name=name, age=age)
    session.add(user)
    session.commit()
def query_data(session):
    users = session.query(User).all()
    for user in users:
        print(f'ID: {user.id}, Name: {user.name}, Age: {user.age}')
if __name__ == '__main__':
    engine = connect_to_db('sqlite:///test.db')
    Session = sessionmaker(bind=engine)
    session = Session()
    insert_data(session, 'Alice', 30)
    insert_data(session, 'Bob', 25)
    query_data(session)
    session.close()

以上代码展示了如何使用SQLAlchemy连接SQLite数据库、创建表、插入数据和查询数据。

总结

使用Python访问数据库表有多种方法，具体选择哪种方法取决于您的需求和项目的复杂性。使用sqlite3模块、使用pandas库、使用SQLAlchemy是常见的三种方式，其中sqlite3模块适合简单的数据库操作，pandas库适合数据分析和处理，而SQLAlchemy适合复杂的数据库操作和ORM需求。希望这篇文章能帮助您更好地理解和使用Python访问数据库表。