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L'art des opérations de base de données Python : laissez les données danser au bout de vos doigts

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WBOYavant
2024-02-19 18:12:49583parcourir

Lart des opérations de base de données Python : laissez les données danser au bout de vos doigts

pythonBase de donnéesL'art de fonctionner consiste à être capable de traiter les données facilement et efficacement pour répondre à divers besoins de traitement de données. Cet article commencera par les connaissances de base des opérations de Pythonbase de données, et expliquera progressivement en profondeur diverses technologies d'exploitation de données grâce à un grand nombre d'exemples de code, vous pourrez rapidement maîtriser l'essence des opérations de base de données Python.

1. Bases des opérations de base de données Python

  1. Connectez-vous à la base de données

Python doit utiliser des bibliothèques tierces pour se connecter à la base de données, telles que sqlAlchemy, pyMysql, etc. Ces bibliothèques fournissent une interface unifiée afin que vous puissiez facilement vous connecter à différents types de bases de données, telles que mysql, postgresql, oracle, etc.

Exemple de code :

import sqlalchemy

# 连接MySQL数据库
engine = sqlalchemy.create_engine("mysql+pymysql://root:passWord@localhost/database_name")

# 连接PostgreSQL数据库
engine = sqlalchemy.create_engine("postgresql://user:password@host/database_name")
  1. Exécuter des instructions SQL

Après vous être connecté à la base de données, vous pouvez exécuter des instructions SQL pour opérer sur les données. Python fournit plusieurs façons d'exécuter des instructions SQL, la méthode la plus couramment utilisée consiste à utiliser l'objet Session de SQLAlchemy.

Exemple de code :

# 创建Session对象
session = engine.session()

# 执行SQL语句
result = session.execute("SELECT * FROM table_name")

# 提取查询结果
for row in result:
print(row)

2. Compétences avancées dans les opérations de base de données Python

  1. Cartographie relationnelle d'objets (ORM)

ORM (Object-Relational Mapping) est une technologie qui mappe les tables et les colonnes des bases de données relationnelles avec des objets Python. De cette façon, vous pouvez utiliser des objets Python pour manipuler les données de la base de données sans écrire directement d'instructions SQL.

Exemple de code :

from sqlalchemy.orm import sessionmaker

# 创建Session对象
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

# 查询数据
users = session.query(User).filter(User.name == "John").all()

# 更新数据
user = session.query(User).get(1)
user.name = "John Doe"
session.commit()
  1. TransactionTraitement

La transaction fait référence à un ensemble d'opérations de base de données atomiques, toutes réussissent ou toutes échouent. Vous pouvez utiliser l'objet Session de SQLAlchemy en Python pour gérer les transactions.

Exemple de code :

# 开启事务
session.begin()

# 执行操作
try:
user = session.query(User).get(1)
user.name = "John Doe"
session.commit()
except:
session.rollback()

3. Meilleures pratiques pour les opérations de base de données Python

  1. Utiliser des requêtes paramétrées

Les requêtes paramétrées peuvent empêcher les attaques par injection SQL et améliorer les performances des requêtes.

Exemple de code :

# 使用参数化查询
result = session.execute("SELECT * FROM table_name WHERE id = ?", (1,))

# 提取查询结果
for row in result:
print(row)
  1. Utilisez index

Les index peuvent améliorer les performances des requêtes, en particulier lorsque la quantité de données est importante.

Exemple de code :

# 创建索引
session.execute("CREATE INDEX idx_name ON table_name (name)")
  1. SurveillerPerformances de la base de données

La surveillance des performances de la base de données peut vous aider à détecter les goulots d'étranglement des performances et à effectuer des optimisations.

Exemple de code :

# 监控数据库性能
import sqlalchemy.dialects.mysql

result = session.execute("SHOW STATUS")

for row in result:
print(row)

4.Conclusion

L'art du fonctionnement d'une base de données Python réside dans la capacité à traiter les données facilement et efficacement pour répondre à divers besoins de traitement de données. Cet article commence par les connaissances de base des opérations de base de données Python, explique progressivement en profondeur diverses technologies d'exploitation de données et utilise un grand nombre d'exemples de code pour vous aider à maîtriser rapidement l'essence des opérations de base de données Python.

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