python操作数据库

server/2024/9/24 23:22:46/

1 关系型数据库ORM

SQLAlchemy 安装 pip install SQLAlchemy 优点： 易用 损耗小 可移植性强

1.1 环境整备

安装插件

pip install mysqlclient

创建数据库

create database db1;

创建数据表

create table user(
id int(10),
name varchar(20),
email varchar(30)
);

插入数据

insert into user(id,name,email) value(1, 'siheyuan', '2@2.com');
insert into user(id,name,email) value(2, 'lixina', '2@2.com');
insert into user(id,name,email) value(3, 'zhangfeo', '3@3.com');
insert into user(id,name,email) value(4, 'zhangliu', '4@4.com');
insert into user(id,name,email) value(5, 'lijiu', '5@5.com');
insert into user(id,name,email) value(6, 'daming', '6@6.com');
insert into user(id,name,email) value(7, 'duodou', '7@7.com');
insert into user(id,name,email) value(8, 'jiangshi', '8@8.com');

1.2 代码案例

新建mysqlconn.py

#!/usr/bin/env python  # 导入必要的库  
from sqlalchemy import create_engine, text  # 导入SQLAlchemy的create_engine和text方法  # 定义数据库连接URL  
db_url = 'mysql://root:123456@192.168.135.128:3306/db1'  # 使用root用户，密码为123456，连接到IP地址为192.168.135.128，端口为3306的MySQL服务器上的db1数据库  # 创建数据库引擎  
engine = create_engine(db_url)  # 使用定义的URL创建数据库引擎  # 连接数据库  
conn = engine.connect()  # 使用引擎连接到数据库  # 定义SQL查询语句  
sql = text("select * from user")  # 使用text对象定义了一个查询user表中所有数据的SQL语句  # 执行SQL查询  
result = conn.execute(sql)  # 执行定义的SQL查询，返回查询结果  # 遍历查询结果并打印  
for row in result:  print(row)  # 遍历查询结果的每一行，并打印出来

效果

2 对象关系映射

把python类映射到数据库表中 declarative_base

2.1 代码案例

新建mysql_create_table.py

#!/usr/bin/env python  # 导入SQLAlchemy库  
from sqlalchemy import *  # 导入SQLAlchemy的declarative_base，用于创建基类  
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base  # 导入SQLAlchemy的sessionmaker，用于创建会话类  
from sqlalchemy.orm import sessionmaker  # 定义数据库连接URL  
db_url = 'mysql://root:123456@192.168.135.128:3306/db1'  # 使用数据库连接URL创建数据库引擎  
engine = create_engine(db_url)  # 使用declarative_base创建基类  
Base = declarative_base()  # 定义User类，继承自Base基类  
class User(Base):  # 定义表名为'user'  __tablename__ = 'user'  # 定义id列，为整数类型，且为主键  id = Column(Integer, primary_key=True)  # 定义name列，为最大长度为20的字符串类型  name = Column(String(20))  # 定义email列，为最大长度为50的字符串类型  email = Column(String(50))  # 定义__repr__方法，用于返回User对象的字符串表示形式  def __repr__(self):  # 返回User对象的name属性值的字符串表示  return "<User(name=%s)>" % self.name  # 使用sessionmaker创建会话类，并绑定到数据库引擎  
Session = sessionmaker(bind=engine)  # 创建会话对象  
session = Session()  # 执行查询操作，查询User表中的所有记录，并打印结果  
# 注意：这里使用了print函数直接打印查询结果，而不是注释掉的session.query(User).all()  
print(session.query(User).all())

效果

3 创建数据库表

新建mysql_create_table.py

from sqlalchemy import *
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
​
db_url = 'mysql://root:123456@192.168.135.131:3306/db1'
engine = create_engine(db_url)
#基类，用户声明所有表的基础
Base = declarative_base()
​
class Course(Base):__tablename__ = 'course'id = Column(Integer,primary_key=true)name = Column(String(40),nullable=False)instrutor = Column(String(100),nullable=False)start_date = Column(Date,nullable=False)end_date = Column(Date,nullable=False)def __repr__(self):return f"<Course(name='{self.name}',instructor='{self.instrutor}')>"
​
# 调用Base的metadata的create_all方法，使用前面定义的引擎创建所有定义的表  
Base.metadata.create_all(engine)
​
​
from sqlalchemy import *  # 导入SQLAlchemy库中的所有内容  from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base  # 导入用于声明ORM模型的基类方法  from sqlalchemy.orm import sessionmaker  # 导入用于创建会话的工厂函数  db_url = 'mysql://root:123456@192.168.135.128:3306/db1'  # 定义数据库连接URL  engine = create_engine(db_url)  # 使用定义的URL创建数据库引擎  # 声明一个基类，用于后续声明所有表的ORM模型  
Base = declarative_base()  class Course(Base):  # 定义一个名为Course的ORM模型，继承自Base基类  __tablename__ = 'course'  # 指定这个ORM模型对应的数据库表名为'course'  id = Column(Integer, primary_key=True)  # 定义id列，类型为整数，为主键  name = Column(String(40), nullable=False)  # 定义name列，类型为长度最多为40的字符串，不可为空  # 注意：这里应该是instructor，而不是instrutor  instructor = Column(String(100), nullable=False)  # 定义instructor列，类型为长度最多为100的字符串，不可为空  start_date = Column(Date, nullable=False)  # 定义start_date列，类型为日期，不可为空  end_date = Column(Date, nullable=False)  # 定义end_date列，类型为日期，不可为空  def __repr__(self):  # 定义对象的字符串表示方法  return f"<Course(name='{self.name}',instructor='{self.instructor}')>"  # 返回对象的字符串表示，包含name和instructor属性  # 调用Base的metadata的create_all方法，使用前面定义的引擎创建所有定义的表  
Base.metadata.create_all(engine)

效果

4 增删改查

新建mysql_CRUD.py

from sqlalchemy import *
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
​
db_url = 'mysql://root:123456@192.168.135.128:3306/db1'
engine = create_engine(db_url)
#基类，用户声明所有表的基础
Base = declarative_base()
​
class Course(Base):__tablename__ = 'course'id = Column(Integer,primary_key=true)name = Column(String(40),nullable=False)instrutor = Column(String(100),nullable=False)start_date = Column(Date,nullable=False)end_date = Column(Date,nullable=False)def __repr__(self):return f"<Course(name='{self.name}',instructor='{self.instrutor}')>"
​
# Base.metadata.create_all(engine)
​
#增
# new_course = Course(name="py",instrutor="wuyue",start_date='2023-08-05',end_date='2024-08-05')
# Session = sessionmaker(bind=engine)
# session = Session()
# session.add(new_course)
# #提交会话
# session.commit()
# #关闭会话
# session.close()
​
#查
# Session = sessionmaker(bind=engine)
# session = Session()
# courses = session.query(Course).all()
# for c in courses:
#     print(c) 
​
#改
# Session = sessionmaker(bind=engine)
# session = Session()
# course = session.query(Course).filter_by(name="py").first()
# course.instrutor = "C++"
# #提交会话
# session.commit()
# #关闭会话
# session.close()
​
#删
# Session = sessionmaker(bind=engine)
# session = Session()
# course = session.query(Course).filter_by(name="py").first()
# session.delete(course)
# # #提交会话
# session.commit()
# #关闭会话
# session.close()

效果

5 关系数据库的对应关系

数据库关系： 1-1：两张表中的数据是一一对应 1-M：比如coures-》实验 M-M：1个课程可以有多个标签，一个标签，也可以关联多个课程

1-1和1-M主要通过外键进行创建 M-M主要通过创建中间表，用于记录关系

新建mysqlguanxi.py

from sqlalchemy import *
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker,relationshipdb_url = 'mysql://root:123456@192.168.135.128:3306/db1'
engine = create_engine(db_url)
#基类，用户声明所有表的基础
Base = declarative_base()#1-1
# class Course(Base):
#     __tablename__ = 'course'
#     id = Column(Integer,primary_key=true)
#     course_name = Column(String(40),nullable=False)
#     def __repr__(self):
#         return f"<Course(name='{self.name}',instructor='{self.instrutor}')>"# class Experiment(Base):
#     __tablename__ = 'expriment'
#     id = Column(Integer,primary_key=true)
#     exp_id = Column(Integer,ForeignKey('course.id'),unique=true,nullable=False)#     course = relationship("Course",back_populates="expriment")# Base.metadata.create_all(engine)#1-M
# class Course(Base):
#     __tablename__ = 'course'
#     id = Column(Integer,primary_key=true)
#     course_name = Column(String(40),nullable=False)
#     def __repr__(self):
#         return f"<Course(name='{self.name}',instructor='{self.instrutor}')>"# class Experiment(Base):
#     __tablename__ = 'expriment'
#     id = Column(Integer,primary_key=true)
#     course_id = Column(Integer,ForeignKey('course.id'))#     course = relationship("Couses",back_populates="course")# Course.expriments = relationship("Experiment",back_populates="course")
# Base.metadata.create_all(engine)     #M-M#创建中间表，用于记录课程和标签的管理关系
course_tag_association = Table('course_tag',Base.metadata,Column('couse_id',Integer,ForeignKey('course.id')),Column('tag_id',Integer,ForeignKey('tag.id'))      
)class Course(Base):__tablename__ = 'course'id = Column(Integer,primary_key=true)course_name = Column(String(40),nullable=False)tags = relationship("Tag",secondary=course_tag_association,back_populates="courses")class Tag(Base):__tablename__ = 'tag'id = Column(Integer,primary_key=true)tag_name = Column(String(40),nullable=False)courses = relationship("Course",secondary=course_tag_association,back_populates="tags")# class Course(Base):
#     tags = relationship("Tag",secondary=course_tag_association,back_populates="courses")
# class Tag(Base):
#     courses = relationship("Course",secondary=course_tag_association,back_populates="tags")    Base.metadata.create_all(engine)

效果

6 NOSQL-Mongodb操纵

6.1 创建数据库

在 MongoDB 中，数据库通常会在插入数据的时候自动创建。但是，你也可以使用 use 命令来显式地切换到一个不存在的数据库，此时 MongoDB 会创建这个数据库。

use mydatabase

6.2 插入文档

插入文档到集合中，如果集合不存在，MongoDB 会自动创建它。

// 插入单个文档  
db.mycollection.insertOne({name: "John", age: 30})  // 插入多个文档  
db.mycollection.insertMany([  {name: "Alice", age: 25},  {name: "Bob", age: 35}  
])

6.3 查询文档

查询文档是 MongoDB 中最常见的操作之一。

// 查询所有文档  
db.mycollection.find()  // 根据条件查询  
db.mycollection.find({age: {$gte: 25, $lte: 30}})  // 查询并返回特定字段  
db.mycollection.find({}, {name: 1, age: 1})

6.4 更新文档

更新集合中满足条件的文档。

// 更新单个文档  
db.mycollection.updateOne({name: "John"}, {$set: {age: 31}})  // 更新多个文档  
db.mycollection.updateMany({age: {$lt: 30}}, {$set: {status: "young"}})

6.5 删除文档

删除集合中满足条件的文档。

// 删除单个文档  
db.mycollection.deleteOne({name: "John"})  // 删除多个文档  
db.mycollection.deleteMany({age: {$gt: 30}})

6.6 创建索引

为了提高查询性能，可以在字段上创建索引。

// 为 name 字段创建升序索引  
db.mycollection.createIndex({name: 1})  // 为 name 字段创建降序索引  
db.mycollection.createIndex({name: -1})

6.7 聚合操作

使用聚合框架对集合中的数据进行复杂的数据分析和转换。

// 计算 age 字段的平均值  
db.mycollection.aggregate([  {  $group: {  _id: null,  averageAge: {$avg: "$age"}  }  }  
])

7python操作Mongodb

新建mongodbtest.py

#!/usr/bin/env pythonfrom http import client
from pymongo import MongoClientclient = MongoClient("mongodb://192.168.135.128:27017")
db = client.mashibing#增
# user1 = {
#     "name":"Nical",
#     "age":18,
#     "email":"4@4.com",
#     "addr":["TW","HZ","GZ"]
# }
# db["user"].insert_one(user1)# user_list = [
#     {
#         "name":"89",
#         "age":25,
#         "email":"5@5.com",
#         "addr":["DYD","SZ","DG"]},
#         {
#         "name":"CC",
#         "age":24,
#         "email":"6@6.com",
#         "addr":["NX","CD","SH"]},
#             {
#         "name":"APT27",
#         "age":80,
#         "email":"7@7.com",
#         "addr":["MD","MB","YD"]},
# ]
# db["user"].insert_many(user_list)#查
# users = db["user"].find()
# for u in users:
#     print(u)#改
# db["user"].update_one({"name":"APT27"},{"$set":{"age":16}})#删
# db["user"].delete_one({"name":"APT27"})

8 python操作redis

#!/usr/bin/env pythonimport redisclient = redis.StrictRedis(host='192.168.135.128',port=6379)
# print(client)#增
# key = "name"
# value = "wuyue"
# client.set(key,value)#查
# key = "name"
# value = client.get(key)
# print(value)#改
# key = "name"
# new_value = "handsome wuyue"
# client.set(key,new_value)#删
# key = "name"
# client.delete(key)

http://www.ppmy.cn/server/5294.html

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