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用Python實現數據庫編程
用PYTHON語言進行數據庫編程, 至少有六種方法可供采用. 我在實際項目中采用,不但功能強大,而且方便快捷.以下是我在工作和學習中經驗總結.
方法一:使用DAO (Data Aclearcase/" target="_blank" >ccess Objects)
這個第一種方法可能會比較過時啦.不過還是非常有用的. 假設你已經安裝好了PYTHONWIN,現在開始跟我上路吧……
找到工具欄上ToolsàCOM MakePy utilities,你會看到彈出一個Select Library的對話框, 在列表中選擇'Microsoft DAO 3.6 Object Library'(或者是你所有的版本).
現在實現對數據的訪問:
#實例化數據庫引擎
import win32com.client
engine = win32com.client.Dispatch("DAO.DBEngine.35")
#實例化數據庫對象,建立對數據庫的連接
db = engine.OpenDatabase(r"c: empmydb.mdb")
現在你有了數據庫引擎的連接,也有了數據庫對象的實例.現在就可以打開一個recordset了. 假設在數據庫中已經有一個表叫做 'customers'. 為了打開這個表,對其中數據進行處理,我們使用下面的語法:
rs = db.OpenRecordset("customers")
#可以采用SQL語言對數據集進行操縱
rs = db.OpenRecordset("select * from customers where state = 'OH'")
你也可以采用DAO的execute方法. 比如這樣:
db.Execute("delete * from customers where balancetype = 'overdue' and name = 'bill'")
#注意,刪除的數據不能復原了J
EOF 等屬性也是可以訪問的, 因此你能寫這樣的語句:
while not rs.EOF:
print rs.Fields("State").Value
rs.MoveNext()
我最開始采用這個方法,感覺不錯.
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.)
為了在Python里面也能有通用的數據庫接口,DB-SIG為我們提供了Python數據庫.(欲知詳情,訪問DB-SIG的網站,http://www.python.org/sigs/db-sig/). Mark
Hammond的win32擴展PythonWin里面包含了這些API的一個應用-odbc.pyd. 這個數據庫API僅僅開放了一些有限的ODBC函數的功能(那不是它的目的),但是它使用起來很簡單,而且在win32里面是免費的.
安裝odbc.pyd的步驟如下:
1. 安裝python軟件包:
http://www.python.org/download/
2. 安裝Mark Hammond的最新版本的python win32擴展 - PythonWin:
http://starship.python.net/crew/mhammond/
3. 安裝必要的ODBC驅動程序,用ODBC管理器為你的數據庫配置數據源等參數
你的應用程序將需要事先導入兩個模塊:
dbi.dll - 支持各種各樣的SQL數據類型,例如:日期-dates
odbc.pyd – 編譯產生的ODBC接口
下面有一個例子:
import dbi, odbc # 導入ODBC模塊
import time # 標準時間模塊
dbc = odbc.odbc( # 打開一個數據庫連接
'sample/monty/spam' # '數據源/用戶名/密碼'
)
crsr = dbc.cursor() # 產生一個cursor
crsr.execute( # 執行SQL語言
"""
SELECT country_id, name, insert_change_date
FROM country
ORDER BY name
"""
)
print 'Column descriptions:' # 顯示行描述
for col in crsr.description:
print ' ', col
result = crsr.fetchall() # 一次取出所有的結果
print ' First result row: ', result[0] # 顯示結果的第一行
print ' Date conversions:' # 看看dbiDate對象如何?
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))
下面是結果:
-------------------------------輸出(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', <DbiDate object at 7f1c80>)
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,那兒有兩個Hirendra Hindocha寫的例子,還不錯.
注意, 這個例子中,結果值被轉化為Python對象了.時間被轉化為一個dbiDate對象.這里會有一點限制,因為dbiDate只能表示UNIX時間(1 Jan 1970 00:00:00 GMT)之后的時間.如果你想獲得一個更早的時間,可能會出現亂碼甚至引起系統崩潰.*_*
方法三: 使用 calldll模塊
(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模塊可以讓Python調用任何動態連接庫里面的任何函數,厲害吧?哈.其實,你能夠通過直接調用odbc32.dll里面的函數操作ODBC.Sam提供了一個包裝模塊odbc.py,就是來做這個事情的.也有代碼來管理數據源,安裝ODBC,實現和維護數據庫引擎 (Microsoft Access).在那些演示和例子代碼中,還有一些讓人側目的好東東,比如cbdemo.py,有一個信息循環和窗口過程的Python函數!
[你可以到Sam's Python Software去找到calldll的相關連接,那兒還有其他好多有趣的東西]
下面是安裝CALLDLL包的步驟:
1. 安裝PYTHON軟件包(到現在為止最多支持2.1版本)
2. 下載calldll-2001-05-20.zip:
ftp://squirl.nightmare.com/pub/python/python-ext/calldll-2001-05-20.zip
3. 在LIB路徑下面創建一個新路徑比如說:
c:Program FilesPythonlibcaldll
4. 在原目錄下解壓calldll.zip
5. 移動calldlllib中所有的文件到上面一個父目錄(calldll)里面,刪除子目錄(lib)
6. 在CALL目錄里面生成一個file __init__.py文件,象這樣:
# File to allow this directory to be treated as a python 1.5
package.
7. 編輯calldllodbc.py:
在"get_info_word"和"get_info_long"里面,改變"calldll.membuf"為"windll.membuf"
下面是一個怎么使用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 ' % ( # 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 ' First result row: ', result[1] # show first result row
-------------------------------output(輸出)--------------------------------
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)
現在給出一個通過Microsoft's ActiveX Data Objects (ADO)來連接MS Access 2000數據庫的實例.使用ADO有以下幾個好處: 首先,與DAO相比,它能更快地連接數據庫;其次,對于其他各種數據庫(SQL Server, Oracle, MySQL, etc.)來說,ADO都是非常有效而方便的;再有,它能用于XML和文本文件和幾乎其他所有數據,因此微軟也將支持它比DAO久一些.
第一件事是運行makepy.盡管這不是必須的,但是它對于提高速度有幫助的.而且在PYTHONWIN里面運行它非常簡單: 找到工具欄上ToolsàCOM MakePy utilities,你會看到彈出一個Select Library的對話框, 在列表中選擇’Microsoft ActiveX Data Objects 2.5 Library ‘(或者是你所有的版本).
然后你需要一個數據源名Data Source Name [DSN] 和一個連接對象. [我比較喜歡使用DSN-Less 連接字符串 (與系統數據源名相比,它更能提高性能且優化代碼)]
就MS Access來說,你只需要復制下面的DSN即可.對于其他數據庫,或者象密碼設置這些高級的功能來說,你需要去 [Control Panel控制面板 | 管理工具Administrative Tools | 數據源Data Sources (ODBC)]. 在那里,你可以設置一個系統數據源DSN. 你能夠用它作為一個系統數據源名,或者復制它到一個字符串里面,來產生一個DSN-Less 的連接字符串. 你可以在網上搜索DSN-Less 連接字符串的相關資料. 好了,這里有一些不同數據庫的DSN-Less連接字符串的例子: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)
經過上面的設置之后,就可以直接連接數據庫了:
首要的任務是打開一個數據集/數據表
>>> rs = win32com.client.Dispatch(r'ADODB.Recordset')
>>> rs_name = 'MyRecordset'
>>> rs.Open('[' + rs_name + ']', conn, 1, 3)
1和3是常數.代表adOpenKeyset 和adLockOptimistic
