Python数据库操作手册

数据库的操作在现在的Python里面已经变得十分的好用,有了一套API标准.下面的就是讲讲如何的去使用这套框架定义.此框架包含以下部分模块接口 连接对象 游标对象 DBI辅助对象 数据类型与定义 如何实现的提示 从1.0到2.0的变化 例子 模块接口
connect(parameters...) 其中的参数格式如下:

dsn 数据源名称user 用户名(可选)password 密码(可选)host 主机名(可选)database 数据库名(可选)举个例子: connect(dsn=@#myhost:MYDB@#,user=@#guido@#,password=@#234$@#)又或者 connect(@#218.244.20.22@#,@#username@#,@#password@#,@#databasename@#)

此标准规定了以下的一些全局变量:

apilevel:

表示了DB-API的版本,分@#1.0@#和@#2.0@#.如果没有定义,默认为@#1.0@#

threadsafety:

0 Threads may not share the module.1 Threads may share the module, but not connections.2 Threads may share the module and connections.3 Threads may share the module, connections and cursors.

paramstyle:

用于表示参数的传递方法,分为以下五种:@#qmark@# 问号标识风格. e.g @#... WHERE name=?@#@#numeric@# 数字,占位符风格. e.g @#... WHERE name=:1@#@#named@# 命名风格. e.g @#WHERE name=:name@#@#format@# ANSI C printf风格. e.g @#... WHERE name=%s@#@#pyformat@# Python扩展表示法. e.g @#... WHERE name=%(name)s@#

异常类:

StandardError|__Warning|__Error |__InterfaceError |__DatabaseError |__DataError |__OperationalError |__IntegerityError |__InternalError |__ProgrammingError |__NotSupportedError
连接对象
连接对象包含如下方法:
.close() 关闭连接 .commit() 用于事务处理里面的提交操作 .rollback() 用于事务处理里面的回滚操作 .cursor() 获得一个游标 游标对象
游标对象包含如下属性和方法:
.description 一个列表(name,type_code,display_size,internal_size,precision,scale,null_ok) 此属性只有在取得了数据之后才有,不然会是null值 .rowcount 表示返回值的行数.如果没有执行executeXXX()方法或者此模块没有实现这个方法,就会返回-1 .callproc(procname[,parameters]) (此为可选方法,应为不是所有的数据库都支持存储过程的) .close() 关闭游标 .execute(operation[,parameters]) 准备并执行一个数据库操作(包括查询和命令) .executemany(operation,seq_of_parameters) 准备一个数据库命令,然后根据参数执行多次命令 .fetchone() 返回第一行的查询结果 .fetchmany([size=cursor.arraysize]) 返回指定个多个行的值 .fetchall() 返回所有的查询结果 .arraysize 这个参数值表示fetchmany默认情况之下获取的行数 数据类型与定义定义一些常用的数据类型.但是目前用不到,就先不分析备注
当然,我们要知道的是,这个只是一个标准,一般来说标准里面定义了的会实现,但还有很多特定的实现,我们也需要去掌握哪些东西,不过如果我们将这些标准的掌握了,那么操作一般的就不会有问题了.

下面给出几个数据库相关的网址
Database Topic Guide Python的数据库使用向导,有相当不错的资料,包括API定义,驱动联结等等 MSSQL 驱动 就是MSSQL的驱动程序 例子
下面举的例子是以MSSQL为样板的,但是换成其他的驱动也一样可以做,这个就和Perl的数据库操作十分的类似,可以让我们很方便的实现不同数据库之间的移植工作.

1. 查询数据

import MSSQLdb = MSSQL.connect(@#SQL Server IP@#, @#username@#, @#password@#, @#db_name@#)c = db.cursor()sql = @#select top 20 rtrim(ip), rtrim(dns) from detail@#c.execute(sql)for f in c.fetchall(): print "ip is %s, dns is %s" % (f[0], f[1])

2. 插入数据

sql = @#insert into detail values(@#192.168.0.1@#, @#www.dns.com.cn@#)c.execute(sql)

3. ODBC的一个例子

import dbi, odbc # ODBC modulesimport time # standard time moduledbc = odbc.odbc( # open a database connection @#sample/monty/spam@# # @#datasource/user/password@# )crsr = dbc.cursor() # create a cursorcrsr.execute( # execute some SQL """ SELECT country_id, name, insert_change_date FROM country ORDER BY name """ )print @#Column descriptions:@# # show column descriptionsfor col in crsr.description: print @# @#, colresult = crsr.fetchall() # fetch the results all at onceprint @#\nFirst result row:\n @#, result[0] # show first result rowprint @#\nDate conversions:@# # play with dbiDate objectdate = result[0][-1]fmt = @# %-25s%-20s@#print fmt % (@#standard string:@#, str(date))print fmt % (@#seconds since epoch:@#, float(date))timeTuple = time.localtime(date)print fmt % (@#time tuple:@#, timeTuple)print fmt % (@#user defined:@#, time.strftime(@#%d %B %Y@#, timeTuple))-------------------------------output--------------------------------Column descriptions: (@#country_id@#, @#NUMBER@#, 12, 10, 10, 0, 0) (@#name@#, @#STRING@#, 45, 45, 0, 0, 0) (@#insert_change_date@#, @#DATE@#, 19, 19, 0, 0, 1)First result row: (24L, @#ARGENTINA@#, <DbiDate object at 7f1c80>)Date conversions: standard string: Fri Dec 19 01:51:53 1997 seconds since epoch: 882517913.0 time tuple: (1997, 12, 19, 1, 51, 53, 4, 353, 0) user defined: 19 December 1997

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原文转自：http://www.ltesting.net