Python数据库操作教程:SQLite与MySQL实战详解
欢迎各位小伙伴来到golang学习网,相聚于此都是缘哈哈哈!今天我给大家带来《Python操作数据库教程:SQLite与MySQL实战指南》,这篇文章主要讲到等等知识,如果你对文章相关的知识非常感兴趣或者正在自学,都可以关注我,我会持续更新相关文章!当然,有什么建议也欢迎在评论留言提出!一起学习!
选择合适的数据库驱动需根据数据库类型和项目需求,如SQLite用自带sqlite3,MySQL选mysql-connector-python或pymysql,PostgreSQL用psycopg2,并综合考虑性能、兼容性、功能和易用性;操作流程包括安装驱动、建立连接、执行SQL、提交事务和关闭连接;为防止SQL注入,应使用参数化查询而非拼接SQL;为提升性能,可使用连接池(如mysql.connector.pooling)复用连接;事务处理通过commit提交或rollback回滚,确保数据一致性。
使用Python操作数据库,关键在于选择合适的数据库驱动,然后建立连接,执行SQL语句。不同的数据库,驱动不同,但操作流程大体一致。
解决方案
首先,你需要安装对应的数据库驱动。比如,如果是SQLite,Python自带sqlite3
模块,无需额外安装。如果是MySQL,则需要安装mysql-connector-python
或者pymysql
。
以SQLite为例:
import sqlite3 # 连接到数据库(如果数据库不存在,则会创建一个) conn = sqlite3.connect('mydatabase.db') # 创建一个游标对象,用于执行SQL语句 cursor = conn.cursor() # 执行SQL语句,创建一个表 cursor.execute(''' CREATE TABLE IF NOT EXISTS users ( id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, age INTEGER ) ''') # 插入数据 cursor.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES ('Alice', 30)") cursor.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES ('Bob', 25)") # 提交事务,保存更改 conn.commit() # 查询数据 cursor.execute("SELECT * FROM users") rows = cursor.fetchall() for row in rows: print(row) # 关闭连接 conn.close()
如果是MySQL,流程类似,只是连接方式和驱动不同:
import mysql.connector # 连接到MySQL数据库 mydb = mysql.connector.connect( host="localhost", user="yourusername", password="yourpassword", database="mydatabase" ) mycursor = mydb.cursor() # 执行SQL语句 mycursor.execute("SELECT * FROM users") myresult = mycursor.fetchall() for x in myresult: print(x)
注意替换yourusername
、yourpassword
和mydatabase
为你的实际MySQL配置。
如何选择合适的Python数据库驱动?
选择数据库驱动,主要看你的数据库类型和个人偏好。
- SQLite:
sqlite3
是Python自带的,简单易用,适合小型项目或本地存储。 - MySQL:
mysql-connector-python
是MySQL官方推荐的驱动,性能较好,但可能对某些高级特性支持不够完善。pymysql
是纯Python实现的驱动,兼容性好,但性能可能稍逊。 - PostgreSQL:
psycopg2
是常用的PostgreSQL驱动,性能优秀,功能强大。 - 其他数据库: 还有诸如
pymongo
(MongoDB),redis-py
(Redis) 等针对特定数据库的驱动。
选择时,可以考虑以下因素:
- 性能: 驱动的性能直接影响数据库操作的速度。
- 兼容性: 驱动是否与你的Python版本和数据库版本兼容。
- 功能: 驱动是否支持你需要的数据库特性,比如连接池、事务等。
- 易用性: 驱动的API是否易于理解和使用。
如何防止SQL注入攻击?
SQL注入是一种常见的安全漏洞,攻击者可以通过构造恶意的SQL语句来窃取或篡改数据库中的数据。
防止SQL注入的关键是不要直接将用户输入拼接到SQL语句中。应该使用参数化查询或预编译语句。
以SQLite为例:
# 错误示例(存在SQL注入风险) username = input("Enter username: ") sql = "SELECT * FROM users WHERE username = '" + username + "'" cursor.execute(sql) # 正确示例(使用参数化查询) username = input("Enter username: ") sql = "SELECT * FROM users WHERE username = ?" cursor.execute(sql, (username,))
参数化查询会将用户输入作为参数传递给数据库,数据库会自动处理转义,防止恶意SQL语句的执行。
对于MySQL,mysql-connector-python
和pymysql
都支持参数化查询。
如何处理数据库连接池?
频繁地创建和关闭数据库连接会消耗大量的系统资源。使用数据库连接池可以有效地提高数据库操作的性能。
连接池维护着一组数据库连接,当需要连接时,从连接池中获取一个空闲连接;当连接使用完毕后,将其返回到连接池中,而不是直接关闭。
以mysql-connector-python
为例,可以使用mysql.connector.pooling
模块创建连接池:
import mysql.connector from mysql.connector import pooling # 创建连接池 pool = mysql.connector.pooling.MySQLConnectionPool( pool_name = "mypool", pool_size = 5, # 连接池大小 host="localhost", user="yourusername", password="yourpassword", database="mydatabase" ) # 从连接池中获取连接 conn = pool.get_connection() cursor = conn.cursor() # 执行SQL语句 cursor.execute("SELECT * FROM users") # ... # 释放连接 cursor.close() conn.close()
pool_size
参数指定连接池中连接的数量。合理设置连接池大小可以提高数据库操作的并发能力。
如何处理数据库事务?
事务是一组数据库操作的逻辑单元,要么全部执行成功,要么全部回滚。事务可以保证数据的一致性和完整性。
以SQLite为例:
import sqlite3 conn = sqlite3.connect('mydatabase.db') cursor = conn.cursor() try: # 开始事务 cursor.execute("BEGIN TRANSACTION") # 执行一系列SQL语句 cursor.execute("UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE id = 1") cursor.execute("UPDATE accounts SET balance = balance + 100 WHERE id = 2") # 提交事务 conn.commit() print("Transaction committed successfully.") except Exception as e: # 回滚事务 conn.rollback() print(f"Transaction failed: {e}") finally: conn.close()
如果在事务执行过程中发生异常,conn.rollback()
会将数据库恢复到事务开始前的状态。
对于MySQL,事务处理方式类似。
记住,掌握这些基本操作,你就能在Python中轻松地与各种数据库打交道了。 实践出真知,多写代码,才能真正理解其中的奥妙。
今天带大家了解了的相关知识,希望对你有所帮助;关于文章的技术知识我们会一点点深入介绍,欢迎大家关注golang学习网公众号,一起学习编程~

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