Python数据库编程全指南SQLite和MySQL实践

快乐非自愿2024-03-30 11:56

1. 安装必要的库

首先，我们需要安装Python的数据库驱动程序，以便与SQLite和MySQL进行交互。对于SQLite，Python自带了支持；而对于MySQL，我们需要安装额外的库，如mysql-connector-python。

# 安装 MySQL 连接器
pip install mysql-connector-python

2. 连接SQLite数据库

SQLite是一种轻量级的嵌入式数据库，无需服务器即可使用。以下是如何连接并操作SQLite数据库的示例代码：

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()

# 创建表
cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS users
                  (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, age INTEGER)''')

# 插入数据
cursor.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)", ('Alice', 30))
cursor.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)", ('Bob', 25))

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

# 提交并关闭连接
conn.commit()
conn.close()

3. 连接MySQL数据库

MySQL是一种常见的关系型数据库管理系统。使用Python连接MySQL需要使用相应的库，比如mysql-connector-python。以下是连接并操作MySQL数据库的示例代码：

import mysql.connector

# 连接到 MySQL 数据库
conn = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="username",
    password="password",
    database="mydatabase"
)

# 创建一个游标对象
cursor = conn.cursor()

# 创建表
cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS users
                  (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(255), age INT)''')

# 插入数据
sql = "INSERT INTO users (name, age) VALUES (%s, %s)"
val = ("Alice", 30)
cursor.execute(sql, val)

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

# 提交并关闭连接
conn.commit()
conn.close()

4. 代码解析

  • 连接数据库：使用sqlite3.connect()连接SQLite数据库，使用mysql.connector.connect()连接MySQL数据库。

  • 创建表：通过执行SQL语句创建表，使用cursor.execute()方法执行。

  • 插入数据：执行插入数据的SQL语句，使用cursor.execute()方法并传入参数。

  • 查询数据：执行查询数据的SQL语句，使用cursor.execute()方法，然后使用cursor.fetchall()获取所有查询结果。

  • 提交和关闭连接：对于SQLite，使用conn.commit()提交事务并使用conn.close()关闭连接。对于MySQL，同样使用conn.commit()提交事务，但需要使用conn.close()关闭连接。

通过这些示例代码，你可以轻松地使用Python连接和操作SQLite和MySQL数据库。务必记住在实际应用中，要处理好异常情况，并采取安全措施，如防止SQL注入等。

5. 数据库连接参数

在连接数据库时，需要提供一些参数以确保正确的连接。对于SQLite，只需提供数据库文件的路径即可。而对于MySQL，除了数据库名称外，还需要提供主机名、用户名和密码等信息。

  • 对于SQLite连接：

    sqlite3.connect('example.db')

  • 对于MySQL连接：

    conn = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="username",
    password="password",
    database="mydatabase"
    )

6. 数据库操作的异常处理

在实际应用中，数据库操作可能会出现各种异常情况，比如连接失败、SQL语法错误等。因此，在进行数据库操作时，务必添加适当的异常处理机制，以提高程序的健壮性和稳定性。

以下是一个简单的异常处理示例：

import sqlite3
import mysql.connector

try:
    # SQLite 连接
    conn_sqlite = sqlite3.connect('example.db')
    cursor_sqlite = conn_sqlite.cursor()

    # MySQL 连接
    conn_mysql = mysql.connector.connect(
        host="localhost",
        user="username",
        password="password",
        database="mydatabase"
    )
    cursor_mysql = conn_mysql.cursor()

    # 进行数据库操作（省略）

except sqlite3.Error as e:
    print("SQLite error:", e)

except mysql.connector.Error as e:
    print("MySQL error:", e)

finally:
    # 关闭连接
    if conn_sqlite:
        conn_sqlite.close()
    if conn_mysql:
        conn_mysql.close()

7. 参数化查询

在执行SQL语句时，尤其是涉及用户输入的情况下，应该使用参数化查询来防止SQL注入攻击。参数化查询可以确保用户输入不会被误解为SQL代码的一部分。

下面是一个使用参数化查询的示例：

import sqlite3
import mysql.connector

# SQLite 连接
conn_sqlite = sqlite3.connect('example.db')
cursor_sqlite = conn_sqlite.cursor()

# MySQL 连接
conn_mysql = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="username",
    password="password",
    database="mydatabase"
)
cursor_mysql = conn_mysql.cursor()

# 参数化查询
name = "Alice"
age = 30

# SQLite 参数化查询
cursor_sqlite.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)", (name, age))

# MySQL 参数化查询
sql = "INSERT INTO users (name, age) VALUES (%s, %s)"
val = (name, age)
cursor_mysql.execute(sql, val)

# 提交事务并关闭连接
conn_sqlite.commit()
conn_sqlite.close()

conn_mysql.commit()
conn_mysql.close()

8. ORM框架

ORM（Object-Relational Mapping）框架可以将数据库表的行映射为Python对象，简化了数据库操作。在Python中，有许多流行的ORM框架，比如SQLAlchemy、Django的ORM等。这些框架提供了高级的抽象和功能，使得与数据库的交互更加方便和直观。

以下是一个使用SQLAlchemy进行数据库操作的示例：

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

# 创建引擎
engine = create_engine('sqlite:///example.db', echo=True)

# 声明基类
Base = declarative_base()

# 定义映射类
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)

# 创建会话
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

# 插入数据
user1 = User(name='Alice', age=30)
user2 = User(name='Bob', age=25)
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, user.age)

# 关闭会话
session.close()

9. 使用SQLite内存数据库

除了连接到文件中的SQLite数据库，还可以使用SQLite内存数据库。SQLite内存数据库完全存储在RAM中，对于临时性的数据处理或测试非常方便。

以下是一个使用SQLite内存数据库的示例：

import sqlite3

# 连接到内存数据库
conn = sqlite3.connect(':memory:')

# 创建一个游标对象
cursor = conn.cursor()

# 创建表
cursor.execute('''CREATE TABLE users
                  (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, age INTEGER)''')

# 插入数据
cursor.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)", ('Alice', 30))
cursor.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)", ('Bob', 25))

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

# 提交并关闭连接
conn.commit()
conn.close()

10. 数据库连接池

在高并发的应用中，频繁地打开和关闭数据库连接会消耗大量资源。为了提高性能，可以使用数据库连接池技术，将数据库连接预先创建好并保存在池中，需要时从池中获取连接，使用完毕后归还到池中。

以下是使用sqlitepool库实现SQLite数据库连接池的示例：

from sqlitepool import ConnectionPool

# 创建数据库连接池
pool = ConnectionPool('example.db', max_connections=5)

# 从连接池中获取连接
conn = pool.getconn()

# 创建游标对象
cursor = conn.cursor()

# 执行查询
cursor.execute("SELECT * FROM users")
rows = cursor.fetchall()
for row in rows:
    print(row)

# 释放连接回连接池
pool.putconn(conn)

11. 性能优化

在进行大规模数据操作时，需要考虑性能优化。一些常见的性能优化策略包括：

  • 使用索引来加速查询。

  • 合理设计数据库结构，避免过度规范化或反规范化。

  • 批量操作数据，减少数据库交互次数。

  • 缓存查询结果，减少重复查询数据库的次数。

12. 使用异步数据库库

随着异步编程的流行，出现了许多支持异步操作的数据库库，如aiosqlite和aiomysql。这些库可以与异步框架（如asyncio）结合使用，提高程序的并发性能。

以下是一个使用aiosqlite库进行异步SQLite数据库操作的示例：

import asyncio
import aiosqlite

async def main():
    # 连接到 SQLite 数据库
    async with aiosqlite.connect('example.db') as db:
        # 创建一个游标对象
        cursor = await db.cursor()

        # 创建表
        await cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS users
                               (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, age INTEGER)''')

        # 插入数据
        await cursor.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)", ('Alice', 30))
        await cursor.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)", ('Bob', 25))

        # 查询数据
        await cursor.execute("SELECT * FROM users")
        rows = await cursor.fetchall()
        for row in rows:
            print(row)

# 运行异步主程序
asyncio.run(main())

13. 数据库迁移

在实际项目中，随着需求的变化，可能需要对数据库结构进行修改，这时候就需要进行数据库迁移（Migration）。数据库迁移工具可以帮助我们管理数据库结构变更的过程，并确保数据的一致性。

对于SQLite，可以使用sqlite3自带的支持。对于MySQL等数据库，常用的迁移工具包括Alembic、django.db.migrations等。

以下是一个简单的数据库迁移示例（以SQLite为例）：

import sqlite3

# 连接到 SQLite 数据库
conn = sqlite3.connect('example.db')
cursor = conn.cursor()

# 执行迁移操作（修改表结构）
cursor.execute("ALTER TABLE users ADD COLUMN email TEXT")

# 提交并关闭连接
conn.commit()
conn.close()

14. 备份与恢复

定期备份数据库是保障数据安全的重要措施之一。备份可以通过数据库管理工具或编程方式来实现，具体方法取决于数据库类型和需求。

以下是一个简单的备份数据库的示例（以SQLite为例）：

import shutil

# 备份数据库文件
shutil.copyfile('example.db', 'example_backup.db')

在实际应用中，备份数据库时需要考虑数据库是否处于活动状态、备份文件存储位置、备份周期等因素。

15. 使用环境变量管理数据库连接信息

在实际项目中，将数据库连接信息硬编码在代码中可能不够安全或不够灵活。一种更好的做法是使用环境变量来管理敏感信息，比如数据库的主机名、用户名和密码等。

以下是一个使用环境变量管理数据库连接信息的示例：

import os
import sqlite3
import mysql.connector

# 从环境变量中获取数据库连接信息
DB_HOST = os.getenv('DB_HOST', 'localhost')
DB_USER = os.getenv('DB_USER', 'username')
DB_PASSWORD = os.getenv('DB_PASSWORD', 'password')
DB_NAME = os.getenv('DB_NAME', 'mydatabase')

# SQLite 连接
conn_sqlite = sqlite3.connect('example.db')
cursor_sqlite = conn_sqlite.cursor()

# MySQL 连接
conn_mysql = mysql.connector.connect(
    host=DB_HOST,
    user=DB_USER,
    password=DB_PASSWORD,
    database=DB_NAME
)
cursor_mysql = conn_mysql.cursor()

# 进行数据库操作（省略）

# 关闭连接
conn_sqlite.close()
conn_mysql.close()

通过使用环境变量，我们可以轻松地在不同的环境中切换数据库连接信息，而无需修改代码。

16. 使用配置文件管理数据库连接信息

除了使用环境变量，还可以使用配置文件来管理数据库连接信息。这种方法更加灵活，可以根据需要配置不同的环境，如开发环境、测试环境和生产环境等。

以下是一个使用配置文件管理数据库连接信息的示例：

import configparser
import sqlite3
import mysql.connector

# 从配置文件中读取数据库连接信息
config = configparser.ConfigParser()
config.read('config.ini')

DB_HOST = config.get('Database', 'host')
DB_USER = config.get('Database', 'user')
DB_PASSWORD = config.get('Database', 'password')
DB_NAME = config.get('Database', 'database')

# SQLite 连接
conn_sqlite = sqlite3.connect('example.db')
cursor_sqlite = conn_sqlite.cursor()

# MySQL 连接
conn_mysql = mysql.connector.connect(
    host=DB_HOST,
    user=DB_USER,
    password=DB_PASSWORD,
    database=DB_NAME
)
cursor_mysql = conn_mysql.cursor()

# 进行数据库操作（省略）

# 关闭连接
conn_sqlite.close()
conn_mysql.close()

通过配置文件的方式，我们可以将数据库连接信息集中管理，便于维护和修改。

17. 数据库连接的安全性考虑

在连接数据库时，需要考虑安全性问题，特别是涉及到密码和敏感信息的处理。一些常见的安全性措施包括：

  • 不要将敏感信息硬编码在代码中，而是使用环境变量或配置文件管理。

  • 使用加密技术保护敏感信息在传输过程中的安全性。

  • 使用强密码，并定期更换密码。

  • 限制数据库用户的权限，避免赋予过高的权限。

通过采取这些安全性措施，可以有效保护数据库连接信息和数据的安全。

总结

本文介绍了使用Python进行数据库连接与操作的多种方法和技术。首先，我们学习了如何使用Python连接和操作SQLite和MySQL数据库，包括创建表、插入数据、查询数据等基本操作。然后，我们探讨了一些高级技术，如参数化查询、ORM框架、异步数据库库、数据库迁移、备份与恢复等，这些技术可以提高数据库操作的效率和安全性。此外，我们还介绍了如何使用环境变量和配置文件来管理数据库连接信息，以及一些数据库连接的安全性考虑。通过这些技术和方法，我们可以更好地管理和保护数据库，使得数据库编程更加安全、灵活和高效。

在实际项目中，我们需要根据项目需求和安全标准选择合适的技术和工具，确保数据库连接和操作的安全性和可靠性。同时，我们也要不断学习和探索新的技术，以跟上数据库领域的发展和变化。希望本文能够帮助读者更好地理解和应用Python数据库编程的相关知识，为实际项目开发提供帮助和指导。

文章转载自： 华为云开发者联盟

原文链接： https://www.cnblogs.com/huaweiyun/p/18101010

体验地址： 引迈 - JNPF快速开发平台_低代码开发平台_零代码开发平台_流程设计器_表单引擎_工作流引擎_软件架构

相关推荐
小码的头发丝、18 分钟前
Django中ListView 和 DetailView类的区别
数据库·python·django
Karoku06628 分钟前
【企业级分布式系统】Zabbix监控系统与部署安装
运维·服务器·数据库·redis·mysql·zabbix
周全全1 小时前
MySQL报错解决：The user specified as a definer (‘root‘@‘%‘) does not exist
android·数据库·mysql
Chef_Chen1 小时前
从0开始机器学习--Day17--神经网络反向传播作业
python·神经网络·机器学习
白云如幻1 小时前
MySQL的分组函数
数据库·mysql
千澜空1 小时前
celery在django项目中实现并发任务和定时任务
python·django·celery·定时任务·异步任务
荒川之神1 小时前
ORACLE 闪回技术简介
数据库·oracle
斯凯利.瑞恩2 小时前
Python决策树、随机森林、朴素贝叶斯、KNN（K-最近邻居）分类分析银行拉新活动挖掘潜在贷款客户附数据代码
python·决策树·随机森林
yannan201903132 小时前
【算法】（Python）动态规划
python·算法·动态规划
蒙娜丽宁2 小时前
《Python OpenCV从菜鸟到高手》——零基础进阶，开启图像处理与计算机视觉的大门！
python·opencv·计算机视觉
热门推荐
01【HarmonyOS】HUAWEI DevEco Studio 下载地址汇总02(欧拉)openEuler系统添加网卡文件配置流程、(欧拉)openEuler系统手动配置ipv6地址流程、(欧拉)openEuler系统网络管理说明03组基轨迹建模 GBTM的介绍与实现（Stata 或 R）04【AIGC】重塑未来的科技巨轮05全面解析：构建基于深度学习的安全帽检测系统（UI界面+YOLO代码+数据集）06【经验分享】Ubuntu22.04安装微信(linux官方版)07基于YOLOv10深度学习的CT扫描图像肾结石智能检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标检测08Ubuntu 20.04使用Livox mid 360 测试 FAST_LIO09RAG 实践- Ollama+RagFlow 部署本地知识库10【TC3xx芯片】TC3xx芯片电源管理系统PMS详解