前言
在进行一个应用系统的开发过程中,从上到下一般需要四个构件:客户端-业务逻辑层-数据访问层-数据库,其中数据访问层是一个底层、核心的技术。而且在实际开发中,数据库的操作也就是说数据访问层都是嵌套在其他语言中的,其是编程的核心。本文面向的是python语言,即通过python操作数据库来实现简单的银行转账操作。
工具
python提供了python DB API用来统一操作数据库,使访问数据库的接口规范化,在没有python DB API之前,接口程序十分混乱,不同的数据库需要不同的操作接口,所以这个接口提供了极大的方便。在具体操作的时候,我们需要操作数据库以及其他逻辑的python代码,数据库连接对象connection来建立连接,数据库交互对象cursor来“运送”数据,一个健壮的系统必不可少的便是数据库异常类Exceptions。整个访问数据库流程如下图:
接下来分别介绍下两个主要对象:
connection:数据库连接对象,建立python客户端与数据库的网络连接。
创建方法:MySQLdb.connect(),包括的主要成员方法:
cursor():使用该连接创建并返回游标
commit():提交当前事务
rollback():回滚当前事务
close()关闭连接
cursor:游标对象,用于执行查询与获取结果,cursor对象支持的主要方法如下:
execute():执行SQL语句,将结果从数据库获取到客户端
fetchone():取得结果集的下一行
fetchmany(size):获取结果集的下size行
fetchall():获取结果集中剩下的所有行
rowcount:最近一次execute返回数据的行数
close():关闭游标对象
在上面的方法中提到了一个关键名词:事务,什么是事务呢?他是访问和更新数据的一个程序执行单元,很多操作的一个集合,有四个特点:
原子性:事物中包括的诸操作要么都做,要么都不做
一致性:事务必须使数据库从一致性状态变到另一个一致性状态
隔离型:一个事务的执行不被其他事务干扰
持久性:事务一旦提交,它对数据库的改变就是持久性的
事务的上述特点正是我们完成银行转账操作的关键。
具体实现
在开发中我们怎么样使用事务呢?
关闭自动commit()
正常结束事务:conn.commit(),
异常结束事务:conn.rollback()
在银行转账系统中,需要考虑如下需求:比如A给B转账,当A账户上减少了M钱时,必须在B账户上多了M钱,不能A减了B没加,也不能B加了A还没有减,当然账户必须是有效的,M钱的金额肯定要大于A账户上的金额。所以在具体设计的时候,需要将A账户的金钱减少和B账户的金钱增加作为一个事务,要么同时成功,要么一起失败。按照这个需求,书写代码,详细代码见github,代码复制和数据库如下,有两个账户,分别拥有金钱110和10,在运行代码的时候在参数栏输入1,2,100(source_acctid, target_acctid, tranfer_money)。
整个代码的逻辑如下:首先连接数据库,之后执行逻辑,然后断开数据库连接,执行的逻辑包括检查转账双方的账户是否有效,转账金额是否多于转账人的账户余额,分别给转账双方的帐号金额发生变化。如果正常结束事务,提交修改数据库,否则回滚。
#coding:utf-8 import sys import MySQLdb class TransferMoney(): def __init__(self, conn): self.conn = conn def transfer(self, src, target, money): try: self.check_acct_available(src) self.check_acct_available(target) self.has_enough_money(src, money) self.reduce_money(src, money) self.add_money(target, money) self.conn.commit() except Exception as e: print e self.conn.rollback() def reduce_money(self, src, money): cursor = self.conn.cursor() try: sql = "update account set money = money - %s where acctid = %s" %(money, src) cursor.execute(sql) print "reduce_money: " + sql #rs = cursor.fetchall() if cursor.rowcount != 1: raise Exception("the account reduce money fail") finally: cursor.close() def add_money(self, target, money): cursor = self.conn.cursor() try: sql = "update account set money = money + %s where acctid = %s" %(money, target) cursor.execute(sql) print "add_money: " + sql #rs = cursor.fetchall() if cursor.rowcount != 1: raise Exception("the account add money fail") finally: cursor.close() def check_acct_available(self, accit): cursor = self.conn.cursor() try: sql = "select * from account where acctid = %s" %accit cursor.execute(sql) print "check_acct_available: " + sql rs = cursor.fetchall() if len(rs) != 1: raise Exception("the account %s is not exist" %accit) finally: cursor.close() def has_enough_money(self, src, money): cursor = self.conn.cursor() try: sql = "select * from account where acctid = %s and money >= %s " %(src, money) cursor.execute(sql) print "has_enough_money: " + sql rs = cursor.fetchall() if len(rs) != 1: raise Exception("the account does not have enough money") finally: cursor.close() if __name__ == "__main__": source_acctid = sys.argv[1] target_acctid = sys.argv[2] money = sys.argv[3] conn = MySQLdb.connect( host = "127.0.0.1", user = '******', passwd = '******', port = 3306, db = '******' ) tr_money = TransferMoney(conn) try: tr_money.transfer(source_acctid, target_acctid, money) except Exception as e: print e finally: conn.close()
总结
通过对数据库的操作就可以实现一个简单的银行转账系统,所以在系统开发的时候,我们应该尽最大的可能,让整个系统不只是多个组件的拼接,应该实现1+1>2。

thedifferencebet weenaforloopandawhileloopinpythonisthataforloopisusured wherleationsisknortiStiskNowninAdvance, whileLeOpisUssed whileLoopisUssedStoBeCheckedThoBeCheckedTherfeTefeateThinumberofiTeRations.1) forloopsareIdealFerenceCecenceS

Python에서는 반복의 수가 알려진 경우에 루프가 적합한 반면, 반복 횟수가 알려지지 않고 더 많은 제어가 필요한 경우 루프는 적합합니다. 1) 루프의 경우 간결하고 피해자 코드가있는 목록, 문자열 등과 같은 시퀀스에 적합합니다. 2) 조건에 따라 루프를 제어하거나 사용자 입력을 기다릴 때 루프가 더 적절하지만 무한 루프를 피하기 위해주의를 기울여야합니다. 3) 성능 측면에서 For 루프는 약간 빠르지 만 차이는 일반적으로 크지 않습니다. 올바른 루프 유형을 선택하면 코드의 효율성과 가독성이 향상 될 수 있습니다.

파이썬에서 목록은 5 가지 방법을 통해 병합 될 수 있습니다. 1) 단순하고 직관적 인 연산자를 사용하여 작은 목록에 적합합니다. 2) Extend () 메소드를 사용하여 자주 업데이트 해야하는 목록에 적합한 원본 목록을 직접 수정하십시오. 3) 목록 분석 공식, 요소에 대한 간결하고 운영; 4) 효율적인 메모리에 IterTools.chain () 함수를 사용하여 대형 데이터 세트에 적합합니다. 5) * 연산자 및 Zip () 함수를 사용하여 요소를 짝을 이루어야하는 장면에 적합합니다. 각 방법에는 특정 용도 및 장점 및 단점이 있으며 선택할 때 프로젝트 요구 사항 및 성능을 고려해야합니다.

Forloopsareusedwhendumberofiterationsisknown, whileloopsareusediltilaconditionismet.1) forloopsareIdealfecquenceslikelists, idingsyntax likes'forfruitinfruits : print (fruit) '

Toconcatenatealistoflistsinpython, usextend, listcomprehensions, itertools.chain, orrecursiveFunctions.1) extendMethodistRaightForwardButverbose.2) ListComprehensionsArecisancisancisancisancisanceciancectionforlargerdatasets.3) itertools.chainismory-lefforforlargedas

Tomergelistsinpython, youcanusethe operator, extendmethod, listcomprehension, oritertools.chain, 각각은 각각의 지위를 불러 일으킨다

Python 3에서는 다양한 방법을 통해 두 개의 목록을 연결할 수 있습니다. 1) 작은 목록에 적합하지만 큰 목록에는 비효율적입니다. 2) 메모리 효율이 높지만 원래 목록을 수정하는 큰 목록에 적합한 확장 방법을 사용합니다. 3) 원래 목록을 수정하지 않고 여러 목록을 병합하는 데 적합한 * 운영자 사용; 4) 메모리 효율이 높은 대형 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오.

join () 메소드를 사용하는 것은 Python의 목록에서 문자열을 연결하는 가장 효율적인 방법입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 효율적이고 읽기 쉽습니다. 2)주기는 큰 목록에 비효율적으로 운영자를 사용합니다. 3) List Comprehension과 Join ()의 조합은 변환이 필요한 시나리오에 적합합니다. 4) READE () 방법은 다른 유형의 감소에 적합하지만 문자열 연결에 비효율적입니다. 완전한 문장은 끝납니다.


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