【Python】学习笔记——-19、访问数据库
2017-02-28 21:20
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程序运行的时候,数据都是在内存中的。当程序终止的时候,通常都需要将数据保存到磁盘上,无论是保存到本地磁盘,还是通过网络保存到服务器上,最终都会将数据写入磁盘文件。
而如何定义数据的存储格式就是一个大问题。如果我们自己来定义存储格式,比如保存一个班级所有学生的成绩单:
你可以用一个文本文件保存,一行保存一个学生,用
你还可以用JSON格式保存,也是文本文件:
你还可以定义各种保存格式,但是问题来了:
存储和读取需要自己实现,JSON还是标准,自己定义的格式就各式各样了;
不能做快速查询,只有把数据全部读到内存中才能自己遍历,但有时候数据的大小远远超过了内存(比如蓝光电影,40GB的数据),根本无法全部读入内存。
为了便于程序保存和读取数据,而且,能直接通过条件快速查询到指定的数据,就出现了数据库(Database)这种专门用于集中存储和查询的软件。
数据库软件诞生的历史非常久远,早在1950年数据库就诞生了。经历了网状数据库,层次数据库,我们现在广泛使用的关系数据库是20世纪70年代基于关系模型的基础上诞生的。
关系模型有一套复杂的数学理论,但是从概念上是十分容易理解的。举个学校的例子:
假设某个XX省YY市ZZ县第一实验小学有3个年级,要表示出这3个年级,可以在Excel中用一个表格画出来:
每个年级又有若干个班级,要把所有班级表示出来,可以在Excel中再画一个表格:
这两个表格有个映射关系,就是根据Grade_ID可以在班级表中查找到对应的所有班级:
也就是Grade表的每一行对应Class表的多行,在关系数据库中,这种基于表(Table)的一对多的关系就是关系数据库的基础。
根据某个年级的ID就可以查找所有班级的行,这种查询语句在关系数据库中称为SQL语句,可以写成:
结果也是一个表:
类似的,Class表的一行记录又可以关联到Student表的多行记录:
由于本教程不涉及到关系数据库的详细内容,如果你想从零学习关系数据库和基本的SQL语句,如果你想从零学习关系数据库和基本的SQL语句,请自行搜索相关课程。
付费的商用数据库:
Oracle,典型的高富帅;
SQL Server,微软自家产品,Windows定制专款;
DB2,IBM的产品,听起来挺高端;
Sybase,曾经跟微软是好基友,后来关系破裂,现在家境惨淡。
这些数据库都是不开源而且付费的,最大的好处是花了钱出了问题可以找厂家解决,不过在Web的世界里,常常需要部署成千上万的数据库服务器,当然不能把大把大把的银子扔给厂家,所以,无论是Google、Facebook,还是国内的BAT,无一例外都选择了免费的开源数据库:
MySQL,大家都在用,一般错不了;
PostgreSQL,学术气息有点重,其实挺不错,但知名度没有MySQL高;
sqlite,嵌入式数据库,适合桌面和移动应用。
作为Python开发工程师,选择哪个免费数据库呢?当然是MySQL。因为MySQL普及率最高,出了错,可以很容易找到解决方法。而且,围绕MySQL有一大堆监控和运维的工具,安装和使用很方便。
为了能继续后面的学习,你需要从MySQL官方网站下载并安装MySQL Community Server 5.6,这个版本是免费的,其他高级版本是要收钱的(请放心,收钱的功能我们用不上)。
一、使用SQLite
SQLite是一种嵌入式数据库,它的数据库就是一个文件。由于SQLite本身是C写的,而且体积很小,所以,经常被集成到各种应用程序中,甚至在iOS和Android的App中都可以集成。
Python就内置了SQLite3,所以,在Python中使用SQLite,不需要安装任何东西,直接使用。
在使用SQLite前,我们先要搞清楚几个概念:
表是数据库中存放关系数据的集合,一个数据库里面通常都包含多个表,比如学生的表,班级的表,学校的表,等等。表和表之间通过外键关联。
要操作关系数据库,首先需要连接到数据库,一个数据库连接称为Connection;
连接到数据库后,需要打开游标,称之为Cursor,通过Cursor执行SQL语句,然后,获得执行结果。
Python定义了一套操作数据库的API接口,任何数据库要连接到Python,只需要提供符合Python标准的数据库驱动即可。
由于SQLite的驱动内置在Python标准库中,所以我们可以直接来操作SQLite数据库。
我们在Python交互式命令行实践一下:
我们再试试查询记录:
使用Python的DB-API时,只要搞清楚
使用
使用
如果SQL语句带有参数,那么需要把参数按照位置传递给
SQLite支持常见的标准SQL语句以及几种常见的数据类型。具体文档请参阅SQLite官方网站。
要确保打开的
如何才能确保出错的情况下也关闭掉
pass
二、使用MySQL
MySQL是Web世界中使用最广泛的数据库服务器。SQLite的特点是轻量级、可嵌入,但不能承受高并发访问,适合桌面和移动应用。而MySQL是为服务器端设计的数据库,能承受高并发访问,同时占用的内存也远远大于SQLite。
此外,MySQL内部有多种数据库引擎,最常用的引擎是支持数据库事务的InnoDB。
安装时,MySQL会提示输入
在Windows上,安装时请选择
在Mac或Linux上,需要编辑MySQL的配置文件,把数据库默认的编码全部改为UTF-8。MySQL的配置文件默认存放在
重启MySQL后,可以通过MySQL的客户端命令行检查编码:
看到
注:如果MySQL的版本≥5.5.3,可以把编码设置为
如果上面的命令安装失败,可以试试另一个驱动:
我们演示如何连接到MySQL服务器的test数据库:
由于Python的DB-API定义都是通用的,所以,操作MySQL的数据库代码和SQLite类似。
MySQL的SQL占位符是
三、使用SQLAlchemy
数据库表是一个二维表,包含多行多列。把一个表的内容用Python的数据结构表示出来的话,可以用一个list表示多行,list的每一个元素是tuple,表示一行记录,比如,包含
Python的DB-API返回的数据结构就是像上面这样表示的。
但是用tuple表示一行很难看出表的结构。如果把一个tuple用class实例来表示,就可以更容易地看出表的结构来:
这就是传说中的ORM技术:Object-Relational Mapping,把关系数据库的表结构映射到对象上。是不是很简单?
但是由谁来做这个转换呢?所以ORM框架应运而生。
在Python中,最有名的ORM框架是SQLAlchemy。我们来看看SQLAlchemy的用法。
首先通过pip安装SQLAlchemy:
然后,利用上次我们在MySQL的test数据库中创建的
第一步,导入SQLAlchemy,并初始化DBSession:
以上代码完成SQLAlchemy的初始化和具体每个表的class定义。如果有多个表,就继续定义其他class,例如School:
你只需要根据需要替换掉用户名、口令等信息即可。
下面,我们看看如何向数据库表中添加一行记录。
由于有了ORM,我们向数据库表中添加一行记录,可以视为添加一个
可见,关键是获取session,然后把对象添加到session,最后提交并关闭。
如何从数据库表中查询数据呢?有了ORM,查询出来的可以不再是tuple,而是
运行结果如下:
可见,ORM就是把数据库表的行与相应的对象建立关联,互相转换。
由于关系数据库的多个表还可以用外键实现一对多、多对多等关联,相应地,ORM框架也可以提供两个对象之间的一对多、多对多等功能。
例如,如果一个User拥有多个Book,就可以定义一对多关系如下:
当我们查询一个User对象时,该对象的books属性将返回一个包含若干个Book对象的list。
正确使用ORM的前提是了解关系数据库的原理。
程序运行的时候,数据都是在内存中的。当程序终止的时候,通常都需要将数据保存到磁盘上,无论是保存到本地磁盘,还是通过网络保存到服务器上,最终都会将数据写入磁盘文件。
而如何定义数据的存储格式就是一个大问题。如果我们自己来定义存储格式,比如保存一个班级所有学生的成绩单:
名字 | 成绩 |
---|---|
Michael | 99 |
Bob | 85 |
Bart | 59 |
Lisa | 87 |
,隔开:
Michael,99 Bob,85 Bart,59 Lisa,87
你还可以用JSON格式保存,也是文本文件:
[ {"name":"Michael","score":99}, {"name":"Bob","score":85}, {"name":"Bart","score":59}, {"name":"Lisa","score":87} ]
你还可以定义各种保存格式,但是问题来了:
存储和读取需要自己实现,JSON还是标准,自己定义的格式就各式各样了;
不能做快速查询,只有把数据全部读到内存中才能自己遍历,但有时候数据的大小远远超过了内存(比如蓝光电影,40GB的数据),根本无法全部读入内存。
为了便于程序保存和读取数据,而且,能直接通过条件快速查询到指定的数据,就出现了数据库(Database)这种专门用于集中存储和查询的软件。
数据库软件诞生的历史非常久远,早在1950年数据库就诞生了。经历了网状数据库,层次数据库,我们现在广泛使用的关系数据库是20世纪70年代基于关系模型的基础上诞生的。
关系模型有一套复杂的数学理论,但是从概念上是十分容易理解的。举个学校的例子:
假设某个XX省YY市ZZ县第一实验小学有3个年级,要表示出这3个年级,可以在Excel中用一个表格画出来:
每个年级又有若干个班级,要把所有班级表示出来,可以在Excel中再画一个表格:
这两个表格有个映射关系,就是根据Grade_ID可以在班级表中查找到对应的所有班级:
也就是Grade表的每一行对应Class表的多行,在关系数据库中,这种基于表(Table)的一对多的关系就是关系数据库的基础。
根据某个年级的ID就可以查找所有班级的行,这种查询语句在关系数据库中称为SQL语句,可以写成:
SELECT * FROM classes WHERE grade_id = '1';
结果也是一个表:
---------+----------+---------- grade_id | class_id | name ---------+----------+---------- 1 | 11 | 一年级一班 ---------+----------+---------- 1 | 12 | 一年级二班 ---------+----------+---------- 1 | 13 | 一年级三班 ---------+----------+----------
类似的,Class表的一行记录又可以关联到Student表的多行记录:
由于本教程不涉及到关系数据库的详细内容,如果你想从零学习关系数据库和基本的SQL语句,如果你想从零学习关系数据库和基本的SQL语句,请自行搜索相关课程。
NoSQL
你也许还听说过NoSQL数据库,很多NoSQL宣传其速度和规模远远超过关系数据库,所以很多同学觉得有了NoSQL是否就不需要SQL了呢?千万不要被他们忽悠了,连SQL都不明白怎么可能搞明白NoSQL呢?数据库类别
既然我们要使用关系数据库,就必须选择一个关系数据库。目前广泛使用的关系数据库也就这么几种:付费的商用数据库:
Oracle,典型的高富帅;
SQL Server,微软自家产品,Windows定制专款;
DB2,IBM的产品,听起来挺高端;
Sybase,曾经跟微软是好基友,后来关系破裂,现在家境惨淡。
这些数据库都是不开源而且付费的,最大的好处是花了钱出了问题可以找厂家解决,不过在Web的世界里,常常需要部署成千上万的数据库服务器,当然不能把大把大把的银子扔给厂家,所以,无论是Google、Facebook,还是国内的BAT,无一例外都选择了免费的开源数据库:
MySQL,大家都在用,一般错不了;
PostgreSQL,学术气息有点重,其实挺不错,但知名度没有MySQL高;
sqlite,嵌入式数据库,适合桌面和移动应用。
作为Python开发工程师,选择哪个免费数据库呢?当然是MySQL。因为MySQL普及率最高,出了错,可以很容易找到解决方法。而且,围绕MySQL有一大堆监控和运维的工具,安装和使用很方便。
为了能继续后面的学习,你需要从MySQL官方网站下载并安装MySQL Community Server 5.6,这个版本是免费的,其他高级版本是要收钱的(请放心,收钱的功能我们用不上)。
一、使用SQLite
SQLite是一种嵌入式数据库,它的数据库就是一个文件。由于SQLite本身是C写的,而且体积很小,所以,经常被集成到各种应用程序中,甚至在iOS和Android的App中都可以集成。
Python就内置了SQLite3,所以,在Python中使用SQLite,不需要安装任何东西,直接使用。
在使用SQLite前,我们先要搞清楚几个概念:
表是数据库中存放关系数据的集合,一个数据库里面通常都包含多个表,比如学生的表,班级的表,学校的表,等等。表和表之间通过外键关联。
要操作关系数据库,首先需要连接到数据库,一个数据库连接称为Connection;
连接到数据库后,需要打开游标,称之为Cursor,通过Cursor执行SQL语句,然后,获得执行结果。
Python定义了一套操作数据库的API接口,任何数据库要连接到Python,只需要提供符合Python标准的数据库驱动即可。
由于SQLite的驱动内置在Python标准库中,所以我们可以直接来操作SQLite数据库。
我们在Python交互式命令行实践一下:
# 导入SQLite驱动: >>> import sqlite3 # 连接到SQLite数据库 # 数据库文件是test.db # 如果文件不存在,会自动在当前目录创建: >>> conn = sqlite3.connect('test.db') # 创建一个Cursor: >>> cursor = conn.cursor() # 执行一条SQL语句,创建user表: >>> cursor.execute('create table user (id varchar(20) primary key, name varchar(20))') <sqlite3.Cursor object at 0x10f8aa260> # 继续执行一条SQL语句,插入一条记录: >>> cursor.execute('insert into user (id, name) values (\'1\', \'Michael\')') <sqlite3.Cursor object at 0x10f8aa260> # 通过rowcount获得插入的行数: >>> cursor.rowcount 1 # 关闭Cursor: >>> cursor.close() # 提交事务: >>> conn.commit() # 关闭Connection: >>> conn.close()
我们再试试查询记录:
>>> conn = sqlite3.connect('test.db') >>> cursor = conn.cursor() # 执行查询语句: >>> cursor.execute('select * from user where id=?', ('1',)) <sqlite3.Cursor object at 0x10f8aa340> # 获得查询结果集: >>> values = cursor.fetchall() >>> values [('1', 'Michael')] >>> cursor.close() >>> conn.close()
使用Python的DB-API时,只要搞清楚
Connection和
Cursor对象,打开后一定记得关闭,就可以放心地使用。
使用
Cursor对象执行
insert,
update,
delete语句时,执行结果由
rowcount返回影响的行数,就可以拿到执行结果。
使用
Cursor对象执行
select语句时,通过
featchall()可以拿到结果集。结果集是一个list,每个元素都是一个tuple,对应一行记录。
如果SQL语句带有参数,那么需要把参数按照位置传递给
execute()方法,有几个
?占位符就必须对应几个参数,例如:
cursor.execute('select * from user where name=? and pwd=?', ('abc', 'password'))
SQLite支持常见的标准SQL语句以及几种常见的数据类型。具体文档请参阅SQLite官方网站。
小结
在Python中操作数据库时,要先导入数据库对应的驱动,然后,通过Connection对象和
Cursor对象操作数据。
要确保打开的
Connection对象和
Cursor对象都正确地被关闭,否则,资源就会泄露。
如何才能确保出错的情况下也关闭掉
Connection对象和
Cursor对象呢?请回忆
try:...except:...finally:...的用法。
练习
请编写函数,在Sqlite中根据分数段查找指定的名字:# -*- coding: utf-8 -*- import os, sqlite3 db_file = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'test.db') if os.path.isfile(db_file): os.remove(db_file) # 初始数据: conn = sqlite3.connect(db_file) cursor = conn.cursor() cursor.execute('create table user(id varchar(20) primary key, name varchar(20), score int)') cursor.execute(r"insert into user values ('A-001', 'Adam', 95)") cursor.execute(r"insert into user values ('A-002', 'Bart', 62)") cursor.execute(r"insert into user values ('A-003', 'Lisa', 78)") cursor.close() conn.commit() conn.close() def get_score_in(low, high): ' 返回指定分数区间的名字,按分数从低到高排序 '
pass
# 测试: assert get_score_in(80, 95) == ['Adam'], get_score_in(80, 95) assert get_score_in(60, 80) == ['Bart', 'Lisa'], get_score_in(60, 80) assert get_score_in(60, 100) == ['Bart', 'Lisa', 'Adam'], get_score_in(60, 100) print('Pass')
二、使用MySQL
MySQL是Web世界中使用最广泛的数据库服务器。SQLite的特点是轻量级、可嵌入,但不能承受高并发访问,适合桌面和移动应用。而MySQL是为服务器端设计的数据库,能承受高并发访问,同时占用的内存也远远大于SQLite。
此外,MySQL内部有多种数据库引擎,最常用的引擎是支持数据库事务的InnoDB。
安装MySQL
可以直接从MySQL官方网站下载最新的Community Server 5.6.x版本。MySQL是跨平台的,选择对应的平台下载安装文件,安装即可。安装时,MySQL会提示输入
root用户的口令,请务必记清楚。如果怕记不住,就把口令设置为
password。
在Windows上,安装时请选择
UTF-8编码,以便正确地处理中文。
在Mac或Linux上,需要编辑MySQL的配置文件,把数据库默认的编码全部改为UTF-8。MySQL的配置文件默认存放在
/etc/my.cnf或者
/etc/mysql/my.cnf:
[client] default-character-set = utf8 [mysqld] default-storage-engine = INNODB character-set-server = utf8 collation-server = utf8_general_ci
重启MySQL后,可以通过MySQL的客户端命令行检查编码:
$ mysql -u root -p Enter password: Welcome to the MySQL monitor... ... mysql> show variables like '%char%'; +--------------------------+--------------------------------------------------------+ | Variable_name | Value | +--------------------------+--------------------------------------------------------+ | character_set_client | utf8 | | character_set_connection | utf8 | | character_set_database | utf8 | | character_set_filesystem | binary | | character_set_results | utf8 | | character_set_server | utf8 | | character_set_system | utf8 | | character_sets_dir | /usr/local/mysql-5.1.65-osx10.6-x86_64/share/charsets/ | +--------------------------+--------------------------------------------------------+ 8 rows in set (0.00 sec)
看到
utf8字样就表示编码设置正确。
注:如果MySQL的版本≥5.5.3,可以把编码设置为
utf8mb4,
utf8mb4和
utf8完全兼容,但它支持最新的Unicode标准,可以显示emoji字符。
安装MySQL驱动
由于MySQL服务器以独立的进程运行,并通过网络对外服务,所以,需要支持Python的MySQL驱动来连接到MySQL服务器。MySQL官方提供了mysql-connector-python驱动,但是安装的时候需要给pip命令加上参数--allow-external:
$ pip install mysql-connector-python --allow-external mysql-connector-python
如果上面的命令安装失败,可以试试另一个驱动:
$ pip install mysql-connector
我们演示如何连接到MySQL服务器的test数据库:
# 导入MySQL驱动: >>> import mysql.connector # 注意把password设为你的root口令: >>> conn = mysql.connector.connect(user='root', password='password', database='test') >>> cursor = conn.cursor() # 创建user表: >>> cursor.execute('create table user (id varchar(20) primary key, name varchar(20))') # 插入一行记录,注意MySQL的占位符是%s: >>> cursor.execute('insert into user (id, name) values (%s, %s)', ['1', 'Michael']) >>> cursor.rowcount 1 # 提交事务: >>> conn.commit() >>> cursor.close() # 运行查询: >>> cursor = conn.cursor() >>> cursor.execute('select * from user where id = %s', ('1',)) >>> values = cursor.fetchall() >>> values [('1', 'Michael')] # 关闭Cursor和Connection: >>> cursor.close() True >>> conn.close()
由于Python的DB-API定义都是通用的,所以,操作MySQL的数据库代码和SQLite类似。
小结
执行INSERT等操作后要调用commit()提交事务;
MySQL的SQL占位符是
%s。
三、使用SQLAlchemy
数据库表是一个二维表,包含多行多列。把一个表的内容用Python的数据结构表示出来的话,可以用一个list表示多行,list的每一个元素是tuple,表示一行记录,比如,包含
id和
name的
user表:
[ ('1', 'Michael'), ('2', 'Bob'), ('3', 'Adam') ]
Python的DB-API返回的数据结构就是像上面这样表示的。
但是用tuple表示一行很难看出表的结构。如果把一个tuple用class实例来表示,就可以更容易地看出表的结构来:
class User(object): def __init__(self, id, name): self.id = id self.name = name [ User('1', 'Michael'), User('2', 'Bob'), User('3', 'Adam') ]
这就是传说中的ORM技术:Object-Relational Mapping,把关系数据库的表结构映射到对象上。是不是很简单?
但是由谁来做这个转换呢?所以ORM框架应运而生。
在Python中,最有名的ORM框架是SQLAlchemy。我们来看看SQLAlchemy的用法。
首先通过pip安装SQLAlchemy:
$ pip install sqlalchemy
然后,利用上次我们在MySQL的test数据库中创建的
user表,用SQLAlchemy来试试:
第一步,导入SQLAlchemy,并初始化DBSession:
# 导入: from sqlalchemy import Column, String, create_engine from sqlalchemy.orm import sessionmaker from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base # 创建对象的基类: Base = declarative_base() # 定义User对象: class User(Base): # 表的名字: __tablename__ = 'user' # 表的结构: id = Column(String(20), primary_key=True) name = Column(String(20)) # 初始化数据库连接: engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://root:password@localhost:3306/test') # 创建DBSession类型: DBSession = sessionmaker(bind=engine)
以上代码完成SQLAlchemy的初始化和具体每个表的class定义。如果有多个表,就继续定义其他class,例如School:
class School(Base): __tablename__ = 'school' id = ... name = ...
create_engine()用来初始化数据库连接。SQLAlchemy用一个字符串表示连接信息:
'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'
你只需要根据需要替换掉用户名、口令等信息即可。
下面,我们看看如何向数据库表中添加一行记录。
由于有了ORM,我们向数据库表中添加一行记录,可以视为添加一个
User对象:
# 创建session对象: session = DBSession() # 创建新User对象: new_user = User(id='5', name='Bob') # 添加到session: session.add(new_user) # 提交即保存到数据库: session.commit() # 关闭session: session.close()
可见,关键是获取session,然后把对象添加到session,最后提交并关闭。
DBSession对象可视为当前数据库连接。
如何从数据库表中查询数据呢?有了ORM,查询出来的可以不再是tuple,而是
User对象。SQLAlchemy提供的查询接口如下:
# 创建Session: session = DBSession() # 创建Query查询,filter是where条件,最后调用one()返回唯一行,如果调用all()则返回所有行: user = session.query(User).filter(User.id=='5').one() # 打印类型和对象的name属性: print('type:', type(user)) print('name:', user.name) # 关闭Session: session.close()
运行结果如下:
type: <class '__main__.User'> name: Bob
可见,ORM就是把数据库表的行与相应的对象建立关联,互相转换。
由于关系数据库的多个表还可以用外键实现一对多、多对多等关联,相应地,ORM框架也可以提供两个对象之间的一对多、多对多等功能。
例如,如果一个User拥有多个Book,就可以定义一对多关系如下:
class User(Base): __tablename__ = 'user' id = Column(String(20), primary_key=True) name = Column(String(20)) # 一对多: books = relationship('Book') class Book(Base): __tablename__ = 'book' id = Column(String(20), primary_key=True) name = Column(String(20)) # “多”的一方的book表是通过外键关联到user表的: user_id = Column(String(20), ForeignKey('user.id'))
当我们查询一个User对象时,该对象的books属性将返回一个包含若干个Book对象的list。
小结
ORM框架的作用就是把数据库表的一行记录与一个对象互相做自动转换。正确使用ORM的前提是了解关系数据库的原理。
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