Все приложения взаимодействуют с данными, чаще всего через
жүктеу/скачать 105,52 Kb.
|
Как подружить Python и базы данных SQL (1)
d18dd0bbd0b5d0bcd0b5d0bdd182d182d0b5d180d196d0bd-d399d180-d182d2afd180d0bbd196-d0b5d181d0b5d0bfd182d0b5d180-d188d0b5d188-d183d0b4d0b5, d18dd0bbd0b5d0bcd0b5d0bdd182d182d0b5d180d196d0bd-d399d180-d182d2afd180d0bbd196-d0b5d181d0b5d0bfd182d0b5d180-d188d0b5d188-d183d0b4d0b5
| Примечание. Не рекомендуется использовать SELECT * для больших таблиц, так как это может привести к большому числу операций ввода-вывода, которые увеличивают сетевой трафик.
Результат вышеприведенного запроса выглядит следующим образом: (1, 'James', 25, 'male', 'USA') (2, 'Leila', 32, 'female', 'France') (3, 'Brigitte', 35, 'female', 'England') (4, 'Mike', 40, 'male', 'Denmark') (5, 'Elizabeth', 21, 'female', 'Canada') Таким же образом вы можете извлечь все записи из таблицы posts: select_posts = "SELECT * FROM posts" posts = execute_read_query(connection, select_posts) for post in posts: print(post) Вывод выглядит так: (1, 'Happy', 'I am feeling very happy today', 1) (2, 'Hot Weather', 'The weather is very hot today', 2) (3, 'Help', 'I need some help with my work', 2) (4, 'Great News', 'I am getting married', 1) (5, 'Interesting Game', 'It was a fantastic game of tennis', 5) (6, 'Party', 'Anyone up for a late-night party today?', 3) JOIN
Вы также можете выполнять более сложные запросы, включающие операции типа JOIN для извлечения данных из двух связанных таблиц. Например, следующий скрипт возвращает идентификаторы и имена пользователей, а также описание сообщений, опубликованных этими пользователями: select_users_posts = """ SELECT users.id, users.name, posts.description FROM posts INNER JOIN users ON users.id = posts.user_id """ users_posts = execute_read_query(connection, select_users_posts) for users_post in users_posts: print(users_post) Вывод данных: (1, 'James', 'I am feeling very happy today') (2, 'Leila', 'The weather is very hot today') (2, 'Leila', 'I need some help with my work') (1, 'James', 'I am getting married') (5, 'Elizabeth', 'It was a fantastic game of tennis') (3, 'Brigitte', 'Anyone up for a late night party today?') Следующий скрипт возвращает все сообщения вместе с комментариями к сообщениям и именами пользователей, которые разместили комментарии: select_posts_comments_users = """ SELECT posts.description as post, text as comment, name FROM posts INNER JOIN comments ON posts.id = comments.post_id INNER JOIN users ON users.id = comments.user_id """ posts_comments_users = execute_read_query( connection, select_posts_comments_users ) for posts_comments_user in posts_comments_users: print(posts_comments_user) Вывод выглядит так: ('Anyone up for a late night party today?', 'Count me in', 'James') ('I need some help with my work', 'What sort of help?', 'Elizabeth') ('I am getting married', 'Congrats buddy', 'Leila') ('It was a fantastic game of tennis', 'I was rooting for Nadal though', 'Mike') ('I need some help with my work', 'Help with your thesis?', 'Leila') ('I am getting married', 'Many congratulations', 'Elizabeth') Из вывода понятно, что имена столбцов не были возвращены методом fetchall(). Чтобы вернуть имена столбцов, нужно забрать атрибут description объекта cursor. Например, следующий список возвращает все имена столбцов для вышеуказанного запроса: cursor = connection.cursor() cursor.execute(select_posts_comments_users) cursor.fetchall() column_names = [description[0] for description in cursor.description] print(column_names) Вывод выглядит так: ['post', 'comment', 'name'] WHERE
Теперь мы выполним SELECT-запрос, который возвращает текст поста и общее количество лайков, им полученных: select_post_likes = """ SELECT description as Post, COUNT(likes.id) as Likes FROM likes, posts WHERE posts.id = likes.post_id GROUP BY likes.post_id """ post_likes = execute_read_query(connection, select_post_likes) for post_like in post_likes: print(post_like) Вывод следующий: ('The weather is very hot today', 1) ('I need some help with my work', 1) ('I am getting married', 2) ('It was a fantastic game of tennis', 1) ('Anyone up for a late night party today?', 2) То есть используя запрос WHERE, вы можете возвращать более конкретные результаты. MySQL Процесс выбора записей в MySQL абсолютно идентичен процессу выбора записей в SQLite: def execute_read_query(connection, query): cursor = connection.cursor() result = None try: cursor.execute(query) result = cursor.fetchall() return result except Error as e: print(f"The error '{e}' occurred") Теперь выберем все записи из таблицы users: select_users = "SELECT * FROM users" users = execute_read_query(connection, select_users) for user in users: print(user) Вывод будет похож на то, что мы видели с SQLite. PostgreSQL Процесс выбора записей из таблицы PostgreSQL с помощью модуля psycopg2 тоже похож на SQLite и MySQL. Снова используем cursor.execute(), затем метод fetchall()для выбора записей из таблицы. Следующий скрипт выбирает все записи из таблицы users: def execute_read_query(connection, query): cursor = connection.cursor() result = None try: cursor.execute(query) result = cursor.fetchall() return result except OperationalError as e: print(f"The error '{e}' occurred") select_users = "SELECT * FROM users" users = execute_read_query(connection, select_users) for user in users: print(user) Опять же, результат будет похож на то, что мы видели раньше. 6. Обновление записей таблицы SQLite
Обновление записей в SQLite выглядит довольно просто. Снова можно применить execute_query(). В качестве примера обновим текст поста с id равным 2. Сначала создадим описание для SELECT: select_post_description = "SELECT description FROM posts WHERE id = 2" post_description = execute_read_query(connection, select_post_description) for description in post_description: print(description) Увидим следующий вывод: ('The weather is very hot today',) Следующий скрипт обновит описание: update_post_description = """ UPDATE posts SET description = "The weather has become pleasant now" WHERE id = 2 """ execute_query(connection, update_post_description) Теперь, если мы выполним SELECT-запрос еще раз, увидим следующий результат: ('The weather has become pleasant now',) То есть запись была обновлена. MySQL Процесс обновления записей в MySQL с помощью модуля mysql-connector-python является точной копией модуля sqlite3: update_post_description = """ UPDATE posts SET description = "The weather has become pleasant now" WHERE id = 2 """ execute_query(connection, update_post_description) PostgreSQL Запрос на обновление PostgreSQL аналогичен SQLite и MySQL. 7. Удаление записей таблицы SQLite В качестве примера удалим комментарий с id равным 5: delete_comment = "DELETE FROM comments WHERE id = 5" execute_query(connection, delete_comment) Теперь, если мы извлечем все записи из таблицы comments, то увидим, что пятый комментарий был удален. Процесс удаления в MySQL и PostgreSQL идентичен SQLite: Заключение В этом руководстве мы разобрались, как применять три распространенные библиотеки Python для работы с реляционными базами данных. Научившись работать с одним из модулей sqlite3, mysql-connector-python и psycopg2, вы легко сможете перенести свои знания на другие модули и оперировать любой из баз данных SQLite, MySQL и PostgreSQL. Однако это лишь вершина айсберга! Существуют также библиотеки для работы с SQL и объектно-реляционными отображениями, такие как SQLAlchemy и Django ORM, которые автоматизируют задачи взаимодействия Python с базами данных. Если вам интересна тематика работы с базами данных с помощью Python, напишите об этом в комментариях – мы подготовим дополнительные материалы. жүктеу/скачать 105,52 Kb. Достарыңызбен бөлісу:
|