python3如何连接数据库

Python3连接数据库的方法有很多，主要包括：使用SQLite、使用SQLAlchemy、使用MySQL Connector、使用PyODBC。 其中，使用SQLAlchemy是最常见且功能强大的方法，它不仅支持多种数据库，还提供了ORM（对象关系映射）的强大功能，简化了数据库操作。SQLAlchemy通过抽象层将数据库操作与业务逻辑分离，使得代码更具可维护性和可移植性。

一、使用SQLite

SQLite是一个轻量级的嵌入式数据库，它不需要单独的数据库服务器，非常适合开发和测试环境。Python的标准库中自带了SQLite的支持，因此使用起来非常方便。

1.1、连接SQLite数据库

要连接到SQLite数据库，只需导入sqlite3模块并使用connect()方法即可。如果数据库文件不存在，connect()方法会自动创建一个新的数据库文件。

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()
执行SQL语句
cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, age INTEGER)''')
提交事务
conn.commit()
关闭连接
conn.close()

1.2、执行SQL查询

在连接到数据库之后，可以使用execute()方法执行SQL查询。以下是一个插入数据的示例：

# 插入数据
cursor.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)", ('Alice', 30))
提交事务
conn.commit()

二、使用SQLAlchemy

SQLAlchemy是一个功能强大的Python SQL工具包和对象关系映射（ORM）库。它提供了高层次的ORM和低层次的SQL表达语言，使得操作数据库变得更加简单和高效。

2.1、安装SQLAlchemy

首先，需要使用pip安装SQLAlchemy：

pip install sqlalchemy

2.2、连接数据库

SQLAlchemy支持多种数据库，包括SQLite、MySQL、PostgreSQL等。以下是连接SQLite数据库的示例：

from sqlalchemy import create_engine
创建数据库引擎
engine = create_engine('sqlite:///example.db')
连接到数据库
conn = engine.connect()

2.3、定义模型

在SQLAlchemy中，数据表被表示为Python类。以下是一个定义用户表的示例：

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String
Base = declarative_base()
class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)
    age = Column(Integer)
创建数据表
Base.metadata.create_all(engine)

2.4、插入数据

使用SQLAlchemy的ORM，可以方便地插入数据：

from sqlalchemy.orm import sessionmaker
创建会话
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
创建用户对象
new_user = User(name='Bob', age=25)
添加到会话
session.add(new_user)
提交事务
session.commit()

2.5、查询数据

SQLAlchemy提供了丰富的查询功能：

# 查询所有用户
users = session.query(User).all()
查询特定用户
user = session.query(User).filter_by(name='Bob').first()
print(user.name, user.age)

三、使用MySQL Connector

MySQL Connector是MySQL官方提供的Python连接器，适合用于连接MySQL数据库。

3.1、安装MySQL Connector

首先，需要使用pip安装MySQL Connector：

pip install mysql-connector-python

3.2、连接MySQL数据库

使用MySQL Connector连接到MySQL数据库的示例：

import mysql.connector
连接到MySQL数据库
conn = mysql.connector.connect(
    host='localhost',
    user='root',
    password='password',
    database='testdb'
)
创建一个游标对象
cursor = conn.cursor()
创建数据表
cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(255), age INT)''')
提交事务
conn.commit()
关闭连接
conn.close()

3.3、插入数据

插入数据的示例：

# 插入数据
cursor.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES (%s, %s)", ('Alice', 30))
提交事务
conn.commit()

3.4、查询数据

查询数据的示例：

# 查询数据
cursor.execute("SELECT * FROM users")
获取结果
results = cursor.fetchall()
for row in results:
    print(row)

四、使用PyODBC

PyODBC是一个开源的Python模块，用于通过ODBC连接数据库，支持多种数据库，包括SQL Server、MySQL、PostgreSQL等。

4.1、安装PyODBC

首先，需要使用pip安装PyODBC：

pip install pyodbc

4.2、连接数据库

使用PyODBC连接到SQL Server的示例：

import pyodbc
连接到SQL Server数据库
conn = pyodbc.connect(
    'DRIVER={ODBC Driver 17 for SQL Server};'
    'SERVER=localhost;'
    'DATABASE=testdb;'
    'UID=sa;'
    'PWD=password'
)
创建一个游标对象
cursor = conn.cursor()
创建数据表
cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (id INT PRIMARY KEY, name NVARCHAR(50), age INT)''')
提交事务
conn.commit()
关闭连接
conn.close()

4.3、插入数据

插入数据的示例：

# 插入数据
cursor.execute("INSERT INTO users (id, name, age) VALUES (?, ?, ?)", (1, 'Alice', 30))
提交事务
conn.commit()

4.4、查询数据

查询数据的示例：

# 查询数据
cursor.execute("SELECT * FROM users")
获取结果
results = cursor.fetchall()
for row in results:
    print(row)

总结

Python3连接数据库的方法有很多，常见的方法包括使用SQLite、SQLAlchemy、MySQL Connector和PyODBC。SQLAlchemy是最常用的方法之一，因为它不仅支持多种数据库，还提供了ORM的强大功能，简化了数据库操作。在实际项目中，可以根据具体需求选择合适的连接方法。无论选择哪种方法，都需要注意数据库连接的安全性和性能优化问题。