Python实现数据库编程方法详解

本文实例讲述了Python实现数据库编程方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下：

用PYTHON语言进行数据库编程, 至少有六种方法可供采用. 我在实际项目中采用,不但功能强大,而且方便快捷.以下是我在工作和学习中经验总结.

方法一:使用DAO (Data Access Objects)

这个第一种方法可能会比较过时啦.不过还是非常有用的. 假设你已经安装好了PYTHONWIN,现在开始跟我上路吧……

找到工具栏上ToolsàCOM MakePy utilities,你会看到弹出一个Select Library的对话框, 在列表中选择'Microsoft DAO 3.6 Object Library'(或者是你所有的版本).

现在实现对数据的访问:

#实例化数据库引擎
import win32com.client
engine = win32com.client.Dispatch("DAO.DBEngine.35")
#实例化数据库对象,建立对数据库的连接
db = engine.OpenDatabase(r"c:/temp/mydb.mdb")

现在你有了数据库引擎的连接,也有了数据库对象的实例.现在就可以打开一个recordset了. 假设在数据库中已经有一个表叫做 'customers'. 为了打开这个表,对其中数据进行处理,我们使用下面的语法:

rs = db.OpenRecordset("customers")
#可以采用SQL语言对数据集进行操纵
rs = db.OpenRecordset("select * from customers where state = 'OH'")

你也可以采用DAO的execute方法. 比如这样:

db.Execute("delete * from customers where balancetype = 'overdue' and name = 'bill'")
#注意,删除的数据不能复原了J

EOF 等属性也是可以访问的, 因此你能写这样的语句:

while not rs.EOF:
 print rs.Fields("State").Value
 rs.MoveNext()

我最开始采用这个方法,感觉不错.

方法二:使用Python DB API,Python ODBC modules(you can use ODBC API directly, but maybe it is difficult for most beginner.)

为了在Python里面也能有通用的数据库接口,DB-SIG为我们提供了Python数据库.(欲知详情,访问DB-SIG的网站,http://www.python.org/sigs/db-sig/).   Mark

Hammond的win32扩展PythonWin里面包含了这些API的一个应用-odbc.pyd. 这个数据库API仅仅开放了一些有限的ODBC函数的功能(那不是它的目的),但是它使用起来很简单,而且在win32里面是免费的.

安装odbc.pyd的步骤如下:

1. 安装python软件包:

http://www.python.org/download/

2. 安装Mark Hammond的最新版本的python win32扩展 - PythonWin:

http://starship.python.net/crew/mhammond/

3. 安装必要的ODBC驱动程序,用ODBC管理器为你的数据库配置数据源等参数

你的应用程序将需要事先导入两个模块:

   dbi.dll   - 支持各种各样的SQL数据类型,例如:日期-dates
   odbc.pyd �C 编译产生的ODBC接口

下面有一个例子:

import dbi, odbc   # 导入ODBC模块
import time      # 标准时间模块
dbc = odbc.odbc(   # 打开一个数据库连接
    'sample/monty/spam'  # '数据源/用户名/密码'
    )
crsr = dbc.cursor()  # 产生一个cursor
crsr.execute(     # 执行SQL语言
    """
    SELECT country_id, name, insert_change_date
    FROM country
    ORDER BY name
    """
)
print 'Column descriptions:'  # 显示行描述
for col in crsr.description:
 print ' ', col
result = crsr.fetchall()    # 一次取出所有的结果
print '/nFirst result row:/n ', result[0]  # 显示结果的第一行
print '/nDate conversions:'  # 看看dbiDate对象如何?
date = result[0][-1]
fmt = '  %-25s%-20s'
print fmt % ('standard string:', str(date))
print fmt % ('seconds since epoch:', float(date))
timeTuple = time.localtime(date)
print fmt % ('time tuple:', timeTuple)
print fmt % ('user defined:', time.strftime('%d %B %Y', timeTuple))

下面是结果:

输出(output)

Column descriptions:
  ('country_id', 'NUMBER', 12, 10, 10, 0, 0)
  ('name', 'STRING', 45, 45, 0, 0, 0)
  ('insert_change_date', 'DATE', 19, 19, 0, 0, 1)
First result row:
  (24L, 'ARGENTINA', )
Date conversions:
  standard string:   Fri Dec 19 01:51:53 1997
  seconds since epoch:  882517913.0
  time tuple:    (1997, 12, 19, 1, 51, 53, 4, 353, 0)
  user defined:    19 December 1997

大家也可以去http://www.python.org/windows/win32/odbc.html看看,那儿有两个Hirendra Hindocha写的例子,还不错.

注意, 这个例子中,结果值被转化为Python对象了.时间被转化为一个dbiDate对象.这里会有一点限制,因为dbiDate只能表示UNIX时间(1 Jan 1970 00:00:00 GMT)之后的时间.如果你想获得一个更早的时间,可能会出现乱码甚至引起系统崩溃.*_*

方法三: 使用 calldll模块

(Using this module, you can use ODBC API directly. But now the python version is 2.1, and I don't know if other version is compatible with it. 老巫:-)

Sam Rushing的calldll模块可以让Python调用任何动态连接库里面的任何函数,厉害吧?哈.其实,你能够通过直接调用odbc32.dll里面的函数操作ODBC.Sam提供了一个包装模块odbc.py,就是来做这个事情的.也有代码来管理数据源,安装ODBC,实现和维护数据库引擎 (Microsoft Access).在那些演示和例子代码中,还有一些让人侧目的好东东,比如cbdemo.py,有一个信息循环和窗口过程的Python函数!

[你可以到Sam's Python Software去找到calldll的相关连接,那儿还有其他好多有趣的东西]

下面是安装CALLDLL包的步骤:

1. 安装PYTHON软件包(到现在为止最多支持2.1版本)

2. 下载calldll-2001-05-20.zip:

ftp://squirl.nightmare.com/pub/python/python-ext/calldll-2001-05-20.zip

3. 在LIB路径下面创建一个新路径比如说:

c:/Program Files/Python/lib/caldll/

4. 在原目录下解压calldll.zip

5. 移动calldll/lib/中所有的文件到上面一个父目录(calldll)里面,删除子目录(lib)

6. 在CALL目录里面生成一个file __init__.py文件,象这样:

# File to allow this directory to be treated as a python 1.5
package.

7. 编辑calldll/odbc.py:

在"get_info_word"和"get_info_long"里面,改变"calldll.membuf"为"windll.membuf"

下面是一个怎么使用calldll的例子:

from calldll import odbc
dbc = odbc.environment().connection() # create connection
dbc.connect('sample', 'monty', 'spam') # connect to db
# alternatively, use full connect string:
# dbc.driver_connect('DSN=sample;UID=monty;PWD=spam')
print 'DBMS: %s %s/n' % ( # show DB information
  dbc.get_info(odbc.SQL_DBMS_NAME),
  dbc.get_info(odbc.SQL_DBMS_VER)
  )
result = dbc.query( # execute query & return results
  """
  SELECT country_id, name, insert_change_date
  FROM country
  ORDER BY name
  """
  )
print 'Column descriptions:' # show column descriptions
for col in result[0]:
  print ' ', col
print '/nFirst result row:/n ', result[1] # show first result row

output(输出)

DBMS: Oracle 07.30.0000
Column descriptions:
  ('COUNTRY_ID', 3, 10, 0, 0)
  ('NAME', 12, 45, 0, 0)
  ('INSERT_CHANGE_DATE', 11, 19, 0, 1)
First result row:
  ['24', 'ARGENTINA', '1997-12-19 01:51:53']

方法四: 使用ActiveX Data Object(ADO)

现在给出一个通过Microsoft's ActiveX Data Objects (ADO)来连接MS Access 2000数据库的实例.使用ADO有以下几个好处: 首先,与DAO相比,它能更快地连接数据库;其次,对于其他各种数据库(SQL Server, Oracle, MySQL, etc.)来说,ADO都是非常有效而方便的;再有,它能用于XML和文本文件和几乎其他所有数据,因此微软也将支持它比DAO久一些.

第一件事是运行makepy.尽管这不是必须的,但是它对于提高速度有帮助的.而且在PYTHONWIN里面运行它非常简单: 找到工具栏上ToolsàCOM MakePy utilities,你会看到弹出一个Select Library的对话框, 在列表中选择'Microsoft ActiveX Data Objects 2.5 Library ‘(或者是你所有的版本).

然后你需要一个数据源名Data Source Name [DSN] 和一个连接对象. [我比较喜欢使用DSN-Less 连接字符串 (与系统数据源名相比,它更能提高性能且优化代码)]
就MS Access来说,你只需要复制下面的DSN即可.对于其他数据库,或者象密码设置这些高级的功能来说,你需要去 [Control Panel控制面板 | 管理工具Administrative Tools | 数据源Data Sources (ODBC)]. 在那里,你可以设置一个系统数据源DSN. 你能够用它作为一个系统数据源名,或者复制它到一个字符串里面,来产生一个DSN-Less 的连接字符串. 你可以在网上搜索DSN-Less 连接字符串的相关资料. 好了,这里有一些不同数据库的DSN-Less连接字符串的例子:SQL Server, Access, FoxPro, Oracle , Oracle, Access, SQL Server, 最后是 MySQL.

>>> import win32com.client
>>> conn = win32com.client.Dispatch(r'ADODB.Connection')
>>> DSN = 'PROVIDER=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;DATA SOURCE=C:/MyDB.mdb;'
>>> conn.Open(DSN)

经过上面的设置之后,就可以直接连接数据库了:

首要的任务是打开一个数据集/数据表

>>> rs = win32com.client.Dispatch(r'ADODB.Recordset')
>>> rs_name = 'MyRecordset'
>>> rs.Open('[' + rs_name + ']', conn, 1, 3)

[1和3是常数.代表adOpenKeyset 和adLockOptimistic.我用它作为默认值,如果你的情况不同的话,或许你应该改变一下.进一步的话题请参考ADO相关材料.]

打开数据表后,你可以检查域名和字段名等等

>>> flds_dict = {}
>>> for x in range(rs.Fields.Count):
...  flds_dict[x] = rs.Fields.Item(x).Name

字段类型和长度被这样返回A :

>>> print rs.Fields.Item(1).Type
202 # 202 is a text field
>>> print rs.Fields.Item(1).DefinedSize
50 # 50 Characters

现在开始对数据集进行操作.可以使用SQL语句INSERT INTO或者AddNew() 和Update()

>>> rs.AddNew()
>>> rs.Fields.Item(1).Value = 'data'
>>> rs.Update()

这些值也能够被返回:

>>> x = rs.Fields.Item(1).Value
>>> print x
'data'

因此如果你想增加一条新的记录,不必查看数据库就知道什么number 和AutoNumber 字段已经产生了

>>> rs.AddNew()
>>> x = rs.Fields.Item('Auto_Number_Field_Name').Value 
# x contains the AutoNumber
>>> rs.Fields.Item('Field_Name').Value = 'data'
>>> rs.Update()

使用ADO,你也能得到数据库里面所有表名的列表:

>>> oCat = win32com.client.Dispatch(r'ADOX.Catalog')
>>> oCat.ActiveConnection = conn
>>> oTab = oCat.Tables
>>> for x in oTab:
...  if x.Type == 'TABLE':
...   print x.Name

关闭连接. 注意这里C是大写,然而关闭文件连接是小写的c.

>>> conn.Close()

前面提到,可以使用SQL语句来插入或者更新数据,这时我们直接使用一个连接对象.

>>> conn = win32com.client.Dispatch(r'ADODB.Connection')
>>> DSN = 'PROVIDER=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;DATA SOURCE=C:/MyDB.mdb;'
>>> sql_statement = "INSERT INTO [Table_Name]
([Field_1], [Field_2]) VALUES ('data1', 'data2')"
>>> conn.Open(DSN)
>>> conn.Execute(sql_statement)
>>> conn.Close()

最后一个例子经常被看作是ADO的难点.一般说来,想要知道一个表的RecordCount 的话,必须象这样一个一个地计算他们 :

>>> # See example 3 above for the set-up to this
>>> rs.MoveFirst()
>>> count = 0
>>> while 1:
...  if rs.EOF:
...   break
...  else:
...   count = count + 1
...   rs.MoveNext()

如果你也象上面那样些程序的话,非常底效不说,如果数据集是空的话,移动第一个记录的操作会产生一个错误.ADO提供了一个方法来纠正它.在打开数据集之前,设置CursorLocation 为3. 打开数据集之后,就可以知道recordcount了.

>>> rs.Cursorlocation = 3 # don't use parenthesis here
>>> rs.Open('SELECT * FROM [Table_Name]', conn) # be sure conn is open
>>> rs.RecordCount # no parenthesis here either
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[再:3是常数]

这些只用到ADO的皮毛功夫,但对于从PYTHON来连接数据库,它还是应该有帮助的.

想更进一步学习的话,建议深入对象模型.下面是一些连接:
http://msdn.microsoft.com/library/default.asp?url=/library/en-us/ado270/htm/mdmscadoobjmod.asp
http://www.activeserverpages.ru/ADO/dadidx01_1.htm

(单步执行还可以，为何写为script就不行？老巫疑惑)

方法五:使用 mxODBC模块(在Windows和Unix下面都可以用,但是是商业化软件,要掏钱的.)下面是相关连接:

http://thor.prohosting.com/~pboddie/Python/mxODBC.html

http://www.egenix.com/files/python/mxODBC.html

方法六: 对具体的数据库使用特定的PYTHON模块

MySQL数据库à MySQLdb模块,下载地址为:

http://sourceforge.net/projects/mysql-python

PostgresSQL数据库àpsycopg模块

PostgresSQL的主页为: http://www.postgresql.org

Python/PostgresSQL模块下载地址: http://initd.org/software/psycopg

Oracle数据库àDCOracle模块下载地址: http://www.zope.org/Products/DCOracle

àcx_oracle模块下载地址: http://freshmeat.net/projects/cx_oracle/?topic_id=809%2C66

希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。