pydbclib是一个通用的python关系型数据库操作工具包，使用统一的接口操作各种关系型数据库（如 oracle、mysql、postgres、hive、impala等）进行增删改查，它是对各个python数据库连接驱动包（如sqlalchemy、pymysql、cx_Oracle、pyhive、pyodbc、impala等）的封装，依照python最简原则SQL占位符统一成 ':[name]' 这一种形式，这点和sqlalchemy是一样的
安装
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pip3 install pydbclib |
简单使用
看下简单的查询示例
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from pydbclib import connect# 使用with上下文，可以自动提交，自动关闭连接with connect("sqlite:///:memory:") as db: db.execute('create table foo(a integer, b varchar(20))') # 统一使用':[name]'形式的SQL的占位符 db.execute("insert into foo(a,b) values(:a,:b)", [{"a": 1, "b": "one"}]*4) print(db.read("select * from foo").get_one()) print(db.read("select * from foo").get_all()) print(db.read("select * from foo").to_df()) db.get_table("foo").insert({"a": 2, "b": "two"}) print(db.get_table("foo").find_one({"a": 2})) print(db.get_table("foo").find().get_all()) print(db.get_table("foo").find().to_df()) |
查询结果记录是以字典形式展现，向库里写入记录也是字典形式，如果要使用原生元祖形式，查询函数read里添加as_dict=False参数
接口文档
数据库连接，更多常用数据库连接方式参考文章结尾
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# connect函数有个driver参数决定你是通过哪个数据库驱动包去连接的# driver参数默认值是sqlalchemy，即通过sqlalchemy驱动包连接数据库>>> db = pydbclib.connect("sqlite:///:memory:")>>> db = pydbclib.connect(":memory:", driver='sqlite3')# 也可以传入驱动包连接对象>>> import sqlite3>>> db = pydbclib.connect(driver=sqlite3.connect(":memory:"))>>> from sqlalchemy import create_engine>>> db = pydbclib.connect(driver=create_engine("sqlite:///:memory:")) |
原生SQL接口
1. 使用execute方法执行SQL，和各数据库连接包基本一致，不同点是它既可以单条执行，也可以批量执行(相当于executemany)，另外该方法的SQL占位符是':[name]'形式
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>>> record = {"a": 1, "b": "one"}>>> db.execute('create table foo(a integer, b varchar(20))')# 插入单条记录，结果返回影响行数>>> db.execute("insert into foo(a,b) values(:a,:b)", record)1# 插入多条记录>>> db.execute("insert into foo(a,b) values(:a,:b)", [record, record])2 |
2. 查询数据
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# 查询结果只返回一条记录>>> db.read_one("select * from foo"){'a': 1, 'b': 'one'}#read返回迭代器类型，用get方法获取前几条记录，使用map对每条记录进行数据清洗>>> db.read("select * from foo").map(lambda x: {f"foo.{k}": v for k,v in x.items()}).get(2)# as_dict=False返回原生元祖记录>>> db.read("select * from foo", as_dict=False).get(2)[(1, 'one'), (1, 'one')]# 也可以直接for遍历>>> for r in db.read("select * from foo"):... print(r)... {'a': 1, 'b': 'one'}{'a': 1, 'b': 'one'}{'a': 1, 'b': 'one'}# 转换成pandas dataframe对象, 前提已经安装了pandas>>> db.read("select * from foo").to_df() a b0 1 one1 1 one2 1 one |
3. 提交、回滚、关闭连接
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>>> db.rollback()>>> db.commit()>>> db.close() |
表级别操作的SQL接口封装
1. 插入记录
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# 插入单条和插入多条，输入参数字典的键值必须和表中字段同名>>> db.get_table("foo").insert({"a": 1, "b": "one"})1>>> db.get_table("foo").insert([{"a": 1, "b": "one"}]*10)10 |
2. 查询记录
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# 查询字段a=1第一条记录>>> db.get_table("foo").find_one({"a": 1}){'a': 1, 'b': 'one'}# 也可以直接写成sql条件表达式，其他接口的条件参数类似都可以是表达式>>> db.get_table("foo").find_one("a=1"){'a': 1, 'b': 'one'}# 查询字段a=1所有记录，find返回迭代器对象同上面read方法>>> db.get_table("foo").find({"a": 1}).get_all()[{'a': 1, 'b': 'one'},...{'a': 1, 'b': 'one'}] |
3. 更新记录
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# 将a=1那条记录的b字段值更新为"first">>> db.get_table("foo").update({"a": 1}, {"b": "first"})11>>> db.get_table("foo").find({"a": 1}).get_one(){'a': 1, 'b': 'first'} |
4. 删除记录
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# 将a=1那条记录删除>>> db.get_table("foo").delete({"a": 1})11>>> db.get_table("foo").find({"a": 1}).get_all()[] |
常用数据库连接
1. Common Driver
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# 使用普通数据库驱动连接，driver参数指定驱动包名称# 例如pymysql包driver='pymysql',connect函数其余的参数和driver参数指定的包的创建连接参数一致# 连接mysqldb = pydbclib.connect(user="user", password="password", database="test", driver="pymysql")# 连接oracledb = pydbclib.connect('user/password@local:1521/xe', driver="cx_Oracle")# 通过odbc方式连接db = pydbclib.connect('DSN=mysqldb;UID=user;PWD=password', driver="pyodbc") # 通过已有驱动连接方式连接import pymysqlcon = pymysql.connect(user="user", password="password", database="test")db = pydbclib.connect(driver=con) |
2. Sqlalchemy Driver
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# 使用Sqlalchemy包来连接数据库，drvier参数默认为'sqlalchemy'# 连接oracledb = pydbclib.connect("oracle://user:password@local:1521/xe")# 连接mysqldb = pydbclib.connect("mysql+pyodbc://:@mysqldb")# 通过已有engine连接from sqlalchemy import create_engineengine = create_engine("mysql+pymysql://user:password@localhost:3306/test")db = pydbclib.connect(driver=engine) |
使用过程中有任何疑问，欢迎评论交流
项目地址pydbclib
以上就是python通用数据库操作工具 pydbclib的使用简介的详细内容，更多关于python 数据库操作工具pydbclib的资料请关注服务器之家其它相关文章！
原文链接：https://www.cnblogs.com/liyatao/p/13027304.html
