python如何读写数据库

Python 读写数据库可以使用多种方法，主要包括：使用 SQLite、使用 MySQL、使用 PostgreSQL、使用 SQLAlchemy 进行 ORM 操作。其中，使用 SQLAlchemy 进行 ORM 操作 是一种高级且灵活的方法，能够实现数据库表与 Python 类的映射，使操作数据库更加直观和简便。

在详细描述如何使用 SQLAlchemy 进行 ORM 操作之前，我们先概述一下其他几种方法。

一、使用 SQLite

SQLite 是一个轻量级的嵌入式数据库，可以直接在 Python 中使用，不需要安装额外的数据库服务器。Python 自带 sqlite3 模块可以直接操作 SQLite 数据库。

import sqlite3
连接到 SQLite 数据库
conn = sqlite3.connect('example.db')
创建一个 cursor 对象
cursor = conn.cursor()
创建表
cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT)''')
插入数据
cursor.execute("INSERT INTO users (name) VALUES ('Alice')")
cursor.execute("INSERT INTO users (name) VALUES ('Bob')")
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()

二、使用 MySQL

使用 MySQL 需要安装 mysql-connector-python 或者 PyMySQL 库。

import mysql.connector
连接到 MySQL 数据库
conn = mysql.connector.connect(user='yourusername', password='yourpassword', host='127.0.0.1', database='testdb')
创建一个 cursor 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')")
cursor.execute("INSERT INTO users (name) VALUES ('Bob')")
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()

三、使用 PostgreSQL

使用 PostgreSQL 需要安装 psycopg2 库。

import psycopg2
连接到 PostgreSQL 数据库
conn = psycopg2.connect(dbname="testdb", user="yourusername", password="yourpassword", host="127.0.0.1", port="5432")
创建一个 cursor 对象
cursor = conn.cursor()
创建表
cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (id SERIAL PRIMARY KEY, name VARCHAR(255))''')
插入数据
cursor.execute("INSERT INTO users (name) VALUES ('Alice')")
cursor.execute("INSERT INTO users (name) VALUES ('Bob')")
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()

四、使用 SQLAlchemy 进行 ORM 操作

SQLAlchemy 是一个功能强大且灵活的 Python SQL 工具包和 ORM 库。它提供了高层次的 ORM 和低层次的直接数据库访问支持。

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
创建数据库引擎
engine = create_engine('sqlite:///example.db', echo=True)
创建一个基类
Base = declarative_base()
定义一个 User 类
class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)
创建所有表
Base.metadata.create_all(engine)
创建一个 Session 类
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
插入数据
user1 = User(name='Alice')
user2 = User(name='Bob')
session.add(user1)
session.add(user2)
session.commit()
查询数据
users = session.query(User).all()
for user in users:
    print(user.id, user.name)
关闭 session
session.close()

使用 SQLAlchemy 进行 ORM 操作详解

SQLAlchemy 是一个 Python 的 SQL 工具包，可以用来操作数据库。它提供了两种主要的使用方式：Core（核心）和 ORM（对象关系映射）。这里我们重点介绍 ORM，因为它能将数据库表映射为 Python 类，使数据库操作更加直观和简便。

1. 安装 SQLAlchemy

要使用 SQLAlchemy，你需要先安装它。你可以使用 pip 来安装：

pip install sqlalchemy

2. 创建数据库引擎

创建数据库引擎是连接数据库的第一步。SQLAlchemy 支持多种数据库，包括 SQLite、MySQL、PostgreSQL 等。在此示例中，我们将使用 SQLite。

from sqlalchemy import create_engine
创建数据库引擎
engine = create_engine('sqlite:///example.db', echo=True)

echo=True 参数会让 SQLAlchemy 输出生成的 SQL 语句，方便调试。

3. 定义模型类

模型类是数据库表的 Python 对象映射。你需要先创建一个基类，然后定义模型类。

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String
创建一个基类
Base = declarative_base()
定义一个 User 类
class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)

在这个示例中，我们定义了一个 User 类，它映射到数据库中的 users 表。每个实例变量都映射到表中的一列。

4. 创建表

定义好模型类后，你需要在数据库中创建相应的表。

# 创建所有表
Base.metadata.create_all(engine)

这行代码会在数据库中创建所有继承自 Base 的表。

5. 创建会话

会话是数据库操作的上下文环境。你需要先创建一个 Session 类，然后实例化一个会话对象。

from sqlalchemy.orm import sessionmaker
创建一个 Session 类
Session = sessionmaker(bind=engine)
创建一个 session 对象
session = Session()

6. 插入数据

你可以将模型类实例化为对象，然后将其添加到会话中。

# 插入数据
user1 = User(name='Alice')
user2 = User(name='Bob')
添加到 session
session.add(user1)
session.add(user2)
提交事务
session.commit()

session.commit() 会将所有的更改保存到数据库中。

7. 查询数据

你可以使用会话对象来查询数据。

# 查询数据
users = session.query(User).all()
for user in users:
    print(user.id, user.name)

8. 更新和删除数据

更新和删除数据与插入数据类似。你只需修改对象的属性，然后提交事务即可。

# 更新数据
user = session.query(User).filter_by(name='Alice').first()
user.name = 'Alice Updated'
session.commit()
删除数据
user = session.query(User).filter_by(name='Bob').first()
session.delete(user)
session.commit()

9. 关闭会话

操作完成后，你需要关闭会话。

# 关闭 session
session.close()

结论

使用 SQLAlchemy 进行 ORM 操作可以极大地简化数据库操作，使其更加直观和灵活。通过定义模型类，你可以将数据库表与 Python 对象映射，从而使用面向对象的方式来操作数据库。SQLAlchemy 的强大之处在于它既提供了高层次的 ORM 功能，又保留了底层的 SQL 访问能力，使其成为一个功能全面的数据库操作工具。