数据库实践

怼烎@ 2021-12-20 08:17 404阅读 0赞

#  　　　　　　　　　　　　　　　　　　数据库实践 #

## 一、Python操作数据库学习笔记 ##

### 1 Python标准数据库接口DB-API介绍 ###

Python标准数据库接口为 Python DB-API，它为开发人员提供了数据库应用编程接口。Python DB-API支持很多种的数据库，你可以选择跟自己项目相关的数据库。Python DB-API支持的数据库如下所示：

*  GadFly
 *  mSQL
 *  MySQL
 *  PostgreSQL
 *  Microsoft SQL Server 2000
 *  Informix
 *  Interbase
 *  Oracle
 *  Sybase

不同的数据库你需要下载不同的DB API模块，例如你需要访问Oracle数据库和Mysql数据，你需要下载Oracle和MySQL数据库模块。 Python的DB-API，为大多数的数据库实现了接口，使用它连接各数据库后，就可以用相同的方式操作各数据库。

#### Python DB-API使用流程： ####

1） 引入 API 模块。

2） 获取与数据库的连接。

3） 执行SQL语句和存储过程。

4） 关闭数据库连接。

Python的数据库学习，主要在于学习DB-API的学习流程，记住这四步，你就已经成功了一大半了。

## ##

### 2 MySQL的安装 ###

因为博主目前只关注MySQL的使用，所以本文中只限于介绍如何利用Python来操作MySQL数据库。下面简单介绍一下如何为自己的Python IDE安装MySQL：

确认是否已经安装有MySQL， 执行以下代码：

# encoding: utf-8
    #!/usr/bin/python
    
    import MySQLdb

如果执行后报错就说明没有安装MySQL，否则则证明你已经无需安装MySQL。

## ##

### 3 数据库连接 ###

连接数据库前，请先确认以下事项：连接数据库TESTDB使用的用户名为 "testuser" ，密码为 "test123",你可以可以自己设定或者直接使用root用户名及其密码。

以下实例链接Mysql的TESTDB数据库，对应了DB-API的四个步骤：\# encoding: utf-8

#!/usr/bin/python
    
    # 1 引入API模块
    import MySQLdb # 2 获取与数据库的连接 # 打开数据库连接 
    db = MySQLdb.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" ) # 3 执行SQL语句和存储过程 # 使用cursor()方法获取操作游标 
    cursor = db.cursor() # 使用execute方法执行SQL语句
    cursor.execute("SELECT VERSION()") # 使用 fetchone() 方法获取一条数据库。
    data = cursor.fetchone() print "Database version : %s " % data # 4 关闭数据库连接 # 关闭数据库连接
    db.close()

执行结果显示：

Database version : 5.0.45

### 4 创建数据库表 ###

我们尝试建立一个自定义的数据库表：

数据库表名称：EMPLOYEEEMPLOYEE

数据表字段为：FIRST\_NAME，LAST\_NAME，AGE，SEX 和 INCOME。

# encoding: utf-8
    #!/usr/bin/python
    import MySQLdb
    # 打开数据库连接
    db = MySQLdb.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
    # 使用cursor()方法获取操作游标 
    cursor = db.cursor()
    # 如果数据表已经存在使用 execute() 方法删除表。
    cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS EMPLOYEE")
    # 创建数据表SQL语句
    sql = """CREATE TABLE EMPLOYEE (
        FIRST_NAME  CHAR(20) NOT NULL,
        LAST_NAME  CHAR(20),
        AGE INT,  
        SEX CHAR(1),
        INCOME FLOAT )"""
    cursor.execute(sql)
    # 关闭数据库连接
    db.close()

## ##

### 5 插入数据操作 ###

使用SQL INSERT 语句向数据库表 EMPLOYEE 插入记录：

# encoding: utf-8
    #!/usr/bin/python
    import MySQLdb
    # 打开数据库连接
    db = MySQLdb.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
    # 使用cursor()方法获取操作游标 
    cursor = db.cursor()
    # SQL 插入语句
    sql = """INSERT INTO EMPLOYEE(FIRST_NAME,
                LAST_NAME, AGE, SEX, INCOME)
                VALUES ('Mac', 'Mohan', 20, 'M', 2000)"""
    try:
        # 执行sql语句
        cursor.execute(sql)
        # 提交到数据库执行
        db.commit()
    except:
        # Rollback in case there is any error
        db.rollback()
    # 关闭数据库连接
    db.close()

在这里提几个重要的点：

1） 请 注意一定要有conn.commit()这句来提交事务，要不然不能真正的插入数据。

2）dollback()是回滚操作，回滚（Rollback）指的是程序或数据处理错误，将程序或数据恢复到上一次正确状态的行为。回滚包括程序回滚和数据回滚等类型。

## ##

### 6 数据库查询操作 ###

Python查询Mysql使用 fetchone() 方法获取单条数据, 使用fetchall() 方法获取多条数据。

*  fetchone()： 该方法获取下一个查询结果集。结果集是一个对象
 *  fetchall()： 接收全部的返回结果行.
 *  rowcount： 这是一个只读属性，并返回执行execute()方法后影响的行数。

查询EMPLOYEE表中salary（工资）字段大于1000的所有数据：

# encoding: utf-8
    #!/usr/bin/python
    import MySQLdb
    # 打开数据库连接
    db = MySQLdb.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
    # 使用cursor()方法获取操作游标 
    cursor = db.cursor()
    # SQL 查询语句
    sql = "SELECT * FROM EMPLOYEE \
             WHERE INCOME > '%d'" % (1000)
    try:
        # 执行SQL语句
        cursor.execute(sql)
        # 获取所有记录列表
        results = cursor.fetchall()
        for row in results:
            fname = row[0]
            lname = row[1]
            age = row[2]
            sex = row[3]
            income = row[4]
            # 打印结果
            print "fname=%s,lname=%s,age=%d,sex=%s,income=%d" % \
                     (fname, lname, age, sex, income )
    except:
        print "Error: unable to fecth data"
    # 关闭数据库连接
    db.close()

执行结果显示：

fname=Mac, lname=Mohan, age=20, sex=M, income=2000

### 7 数据库更新操作 ###

更新操作用于更新数据表的的数据，以下实例将 TESTDB表中的 SEX 字段全部修改为 'M'，AGE 字段递增1：

# encoding: utf-8
    #!/usr/bin/python
    import MySQLdb
    # 打开数据库连接
    db = MySQLdb.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
    # 使用cursor()方法获取操作游标 
    cursor = db.cursor()
    # SQL 更新语句
    sql = "UPDATE EMPLOYEE SET AGE = AGE + 1
                                      WHERE SEX = '%c'" % ('M')
    try:
        # 执行SQL语句
        cursor.execute(sql)
        # 提交到数据库执行
        db.commit()
    except:
        # 发生错误时回滚
        db.rollback()
    # 关闭数据库连接
    db.close()

## ##

### 8 常用函数 ###

下面总结一下常用的函数：

1） Connect() 方法用于创建数据库的连接，里面可以指定参数：用户名，密码，主机等信息。这只是连接到了数据库，要想操作数据库需要创建游标。

2）commit() 提交

3）rollback() 回滚

4）cursor用来执行命令的方法:

callproc(self, procname, args):用来执行存储过程,接收的参数为存储过程名和参数列表,返回值为受影响的行数

execute(self, query, args):执行单条sql语句,接收的参数为sql语句本身和使用的参数列表,返回值为受影响的行数

executemany(self, query, args):执行单挑sql语句,但是重复执行参数列表里的参数,返回值为受影响的行数

nextset(self):移动到下一个结果集

5）cursor用来接收返回值的方法:

fetchall(self):接收全部的返回结果行.

fetchmany(self, size=None):接收size条返回结果行.如果size的值大于返回的结果行的数量,则会返回cursor.arraysize条数据.

fetchone(self):返回一条结果行.

6）scroll(self, value, mode='relative'):移动指针到某一行.如果mode='relative',则表示从当前所在行移动value条,如果 mode='absolute',则表示从结果集的第一行移动value条.

## 二、建立数据库 ##

### 1、要求： ###

![1625826-20190530002732759-128898026.png][]

![1625826-20190530002750364-1631925098.png][]

#### 　　![1625826-20190530002801828-913593420.png][] ####

### 2、实操： ###

#### a、把文件写入数据库 ####

代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
    """
    Created on Sat Jun  1 11:06:50 2019
    
    @author: Administrator
    """
    
    import sqlite3
    import openpyxl
    #import pandas as pd
    lists=sqlite3.connect('D:/我的文件/Python作业/MyDatabase.db') 
    c=lists.cursor()
    #c.execute('''CREATE TABLE rankg("序号","排名","学校名称","省市","总分","生源质量","培养结果","科研规模","科研质量","顶尖成果","顶尖人才","科技服务","产学研合作","成果转化")''')
    #import pandas as pd
    
    #def csv_to_xlsx_pd():
    #csv = pd.read_csv('D:/我的文件/Python作业/CrawUniv.csv', encoding='gbk')
    #csv.to_excel('D:/我的文件/Python作业/CrawUniv.xlsx', sheet_name='data')
    listinsheet=openpyxl.load_workbook(r'D:/我的文件/Python作业/CrawUniv.xlsx')
    datainlist=listinsheet.active #获取excel文件当前表格
    data_truck=('''INSERT INTO rankg("序号","排名","学校名称","省市","总分","生源质量","培养结果","科研规模","科研质量","顶尖成果","顶尖人才","科技服务","产学研合作","成果转化") VALUES (?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?)''')
    for row in datainlist.iter_rows(min_row=2,max_col=14,max_row=datainlist.max_row): 
    #使excel各行数据成为迭代器
        cargo=[cell.value for cell in row] #敲黑板！！使每行中单元格成为迭代器
        c.execute(data_truck,cargo)  #敲黑板！写入一行数据到数据库中表rankf
    for row in c.execute('SELECT * FROM rankg ORDER BY "序号"'):
        print(row)
    
    lists.commit()
    lists.close()

显示结果如下：

![1625826-20190603004143620-2108982852.png][]

#### b、查询我们学校的排名和得分 ####

代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
    """
    Created on Mon Jun  3 00:49:23 2019
    
    @author: Administrator
    """
    
    import sqlite3
    import openpyxl
    lists=sqlite3.connect('D:/我的文件/Python作业/MyDatabase.db') 
    c=lists.cursor()
    #c.execute('''CREATE TABLE rankh("序号","排名","学校名称","省市","总分","生源质量","培养结果","科研规模","科研质量","顶尖成果","顶尖人才","科技服务","产学研合作","成果转化")''')
    listinsheet=openpyxl.load_workbook(r'D:/我的文件/Python作业/CrawUniv.xlsx')
    datainlist=listinsheet.active #获取excel文件当前表格
    data_truck=('''INSERT INTO rankh("序号","排名","学校名称","省市","总分","生源质量","培养结果","科研规模","科研质量","顶尖成果","顶尖人才","科技服务","产学研合作","成果转化") VALUES (?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?)''')
    for row in datainlist.iter_rows(min_row=0,max_col=14,max_row=datainlist.max_row): 
    #使excel各行数据成为迭代器
        cargo=[cell.value for cell in row] #敲黑板！！使每行中单元格成为迭代器
        c.execute(data_truck,cargo)  #敲黑板！写入一行数据到数据库中表rankh
    c.execute('SELECT * FROM rankh WHERE "学校名称"="广东技术师范学院"')#榜上为广东技术师范学院
    r = c.fetchall()
    print(r)
    lists.commit()
    lists.close()

结果显示如下：

![1625826-20190603010259361-2092506991.png][]

#### c、广东学校排名和评分（以“顶尖成果（高被引论文-篇）”为依据） ####

代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
    """
    Created on Mon Jun  3 01:06:36 2019
    
    @author: Administrator
    """
    
    import sqlite3
    import openpyxl
    lists=sqlite3.connect('D:/我的文件/Python作业/MyDatabase.db') 
    c=lists.cursor()
    #c.execute('''CREATE TABLE rank9("序号","排名","学校名称","省市","总分","生源质量","培养结果","科研规模","科研质量","顶尖成果","顶尖人才","科技服务","产学研合作","成果转化")''')
    listinsheet=openpyxl.load_workbook(r'D:/我的文件/Python作业/CrawUniv.xlsx')
    datainlist=listinsheet.active #获取excel文件当前表格
    data_truck=('''INSERT INTO rank9("序号","排名","学校名称","省市","总分","生源质量","培养结果","科研规模","科研质量","顶尖成果","顶尖人才","科技服务","产学研合作","成果转化") VALUES (?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?)''')
    for row in datainlist.iter_rows(min_row=2,max_col=14,max_row=datainlist.max_row): 
    #使excel各行数据成为迭代器
        cargo=[cell.value for cell in row] #敲黑板！！使每行中单元格成为迭代器
        c.execute(data_truck,cargo)  #敲黑板！写入一行数据到数据库中表rank9
    c.execute('SELECT * FROM rank9 WHERE "省市"="广东省" ORDER BY "顶尖成果"')
    r = c.fetchall()
    print(r)
    lists.commit()
    lists.close()

结果显示如下：

其实这几个程序只是倒数第五句有一点小改动罢了~~~~~~~

转载于:https://www.cnblogs.com/sun0618-/p/10947265.html

[1625826-20190530002732759-128898026.png]: /images/20211220/b1cf34f04c78423a9330d23ae4569d16.png
[1625826-20190530002750364-1631925098.png]: /images/20211220/a45d4eddafc64095b6cc4290e18509fa.png
[1625826-20190530002801828-913593420.png]: /images/20211220/a78f2d9ba26a4782858d05757133b1a0.png
[1625826-20190603004143620-2108982852.png]: /images/20211220/1b554dc3044b408ba174ee25b3155105.png
[1625826-20190603010259361-2092506991.png]: /images/20211220/4be3ee6db15943eeb6f86bd3f3302336.png