Python 操作数据库工具总结
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1 Python连接sqlite3

sqlite3是一种文件数据库，Python内置了sqlite3驱动：

import sqlite3

# 数据库连接
con = sqlite3.connect('mydata.sqlite')
# 执行sql-建表语句
query = "CREATE TABLE test (a VARCHAR(20), b VARCHAR(20), c REAL,        d INTEGER);"
con.execute(query)
con.commit()
# 批量执行sql-插入操作
data = [('Atlanta', 'Georgia', 1.25, 6),
        ('Tallahassee', 'Florida', 2.6, 3),
        ('Sacramento', 'California', 1.7, 5)]
stmt = "INSERT INTO test VALUES(?, ?, ?, ?)"
con.executemany(stmt, data)
# 执行sql查询并读取结果
cursor = con.execute('select * from test')
rows = cursor.fetchall()
pd.DataFrame(rows, columns=[x[0] for x in cursor.description]) # 将结果转化为DataFrame

2 使用SQLAlchemy简化操作

SQLAlchemy是为Python编程语言提供的开源SQL工具包及对象关系映射器（ORM）

SQLAlchemy本身无法操作数据库，其必须通过pymysql等第三方插件和数据API进行交流，根据配置文件的不同调用不同的数据库API，从而实现对数据库的操作。

使用sqlalchemy进行数据库操作时，需要先通过sqlalchemy.create_engine函数建立一个指定数据库的链接引擎对象，并指定的数据库连接信息即可创建。

数据库连接信息：数据库类型+数据库驱动名称://用户名:口令@机器地址:端口号/数据库名

代码示例：

from sqlalchemy import create_engine
# 连接sqlite3（内置sqlite3驱动）
engine = create_engine('sqlite:///mydata.sqlite')
df = pd.read_sql('select * from test', engine) # sql查询示例

# 连接MySQL（需要安装mysql-python作为mysql的链接驱动）
engine = create_engine('mysql+mysqldb://root:[email protected]:3306/dbname')
df = pd.read_sql('select * from test', engine) # sql查询示例

# 连接Oracle（需要安装cx_oracle作为oracle的链接驱动）
engine = create_engine('oracle+cx_oracle://scott:tiger@tnsname')
df = pd.read_sql('select * from test', engine) # sql查询示例

# 连接Microsoft SQL Server（需要安装pyodbc或pymssql作为sql-server的链接驱动）
db = create_engine('mssql+pyodbc://scott:tiger@mydsn')
db = create_engine('mssql+pymssql://scott:tiger@hostname:port/dbname')

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