<<Python基础课程>>学习笔记 | 文章13章 | 数据库支持

备注：本章介绍了比较简单,只是比较使用样品，主要假设是把握连接，利用数据库。和SQLite做演示样本

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Python数据库API

为了解决Python中各种数据库模块间的兼容问题,如今已经通过了一个标准的DB API。

眼下的API版本号(2.0)定义在PEP249中的Python Database API Specification v2.0中.

异常

为了尽可能准确地处理错误,API中定义了一些异常。它们被定义在一种层次结构中，所以能够通过一个except块捕捉多种异常.



连接和游标

为了使用基础数据库系统，必须连接它。就要用到connect函数。该函数有多个參数.



connect函数返回连接对象。

这个对象表示眼下和数据库的会话。连接对象支持的方法例如以下:



rollback: 必须该数据库支持。否则不可用

commit : 总是可用的，可是假设有的数据库不支持事务，则不起作用

cursor : 游标对象。通过游标运行SQL查询并检查结果。游标支持的方法很多其它.





类型:

数据库对插入到具有某种类型的列中的值有不同的要求。是为了能正确与基础SQL数据库进行交互操作.

以下以sqlite3模块为例:



SQLite和PySQLite

这里选择了小型数据库引擎SQLite，不须要作为独立的server执行。而且不基于集中式数据库存储机制。而是直接作用于本地文件. 从Python 2.5開始， SQLite的优势在于它的一个包装PySQLite已经包含在数据库内，不须要单独安装. SQLite站点下载源代码: http://sqlite.org
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入门:

#导入模块

>>>import
sqlite3

#建立连接,文件不存在则会创建

>>>conn =
sqlite3.connect('test.db')

#获得连接的游标

>>>curs =
conn.cursor()

#提交事务，这样操作才会保留在本地

>>>conn.commit()

#关闭数据库

>>>conn.close()

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演示样例:

准备数据:将站点:http://www.ars.usda.gov/nutrientdata主页上点击USDA
National Nutrient Database for Standard Reference链接，ASCII保持的zip数据文件，保留到本地,ABBREV.txt文件,格式大致例如以下:

~23451~^~BEEF,NZ,IMP,BRISKET POINT END,LN & FAT,RAW~^70.11^

~23452~^~BEEF,NZ,IMP,CHUCK EYE ROLL,LN & FAT,CKD,BRSD~^55.95^

字段以^进行切割。数字字段包括数字，而文本段包括~的字符串值.能够用line.split('^')将一行文字解析为多个字段。

对于其它的数字字段，使用float(field).以下是完整的脚本及输出结果:

代码清单1: 将数据导入本地数据库

import sqlite3

def convert(value):
if value.startswith('~'):
return value.strip('~')
if not value:
value = '0'
return float(value)

conn = sqlite3.connect('food.db')
curs = conn.cursor()

curs.execute('''
CREATE TABLE food(
id          TEXT PRIMARY KEY,
desc        TEXT,
water       FLOAT,
kcal        FLOAT,
protein     FLOAT,
fat         FLOAT,
ash         FLOAT,
carbs       FLOAT,
fiber       FLOAT,
sugar       FLOAT
)
''')

query = 'INSERT INTO food VALUES(?

,?

,?,?,?,?

,?,?,?,?)'

for line in open('ABBREV.txt'):
fields = line.split('^')
vals   = [convert(f) for f in fields[:10]]
curs.execute(query,vals)

conn.commit()
conn.close()

代码清单2: 食品数据库查询程序

import sqlite3,sys

conn = sqlite3.connect('food.db')
curs = conn.cursor()

query = 'SELECT * FROM food WHERE %s' % sys.argv[1]
print query
curs.execute(query)

names = [f[0] for f in curs.description]
for row in curs.fetchall():
for pair in zip(names,row):
print '%s: %s' % pair
print

输出结果:
+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++

d:\>python food_query.py id

id: 23449

desc: BEEF,NZ,IMP,BRISKET NAVAL END,LN & FAT,RAW

water: 53.33

kcal: 345.0

protein: 15.81

fat: 31.27

ash: 0.61

carbs: 0.0

fiber: 0.0

sugar: 0.0

id: 23450

desc: BEEF,NZ,IMP,BRISKET POINT END,LN & FAT,CKD,BRSD

water: 54.66

kcal: 250.0

protein: 31.94

fat: 13.6

ash: 0.78

carbs: 0.0

fiber: 0.0

sugar: 0.0

+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++

d:\>python food_query.py "kcal<=100 AND fiber >=0 ORDER BY sugar"

id: 09512

desc: GRAPE JUC,CND OR BTLD,W/ ADDED VIT C & CA

water: 84.51

kcal: 62.0

protein: 0.37

fat: 0.13

ash: 0.22

carbs: 14.77

fiber: 0.2

sugar: 14.2