sql и python что это

Python: Работа с базой данных, часть 1/2: Используем DB-API

В статье рассмотрены основные методы DB-API, позволяющие полноценно работать с базой данных. Полный список можете найти по ссылкам в конец статьи.

Требуемый уровень подготовки: базовое понимание синтаксиса SQL и Python.

Готовим инвентарь для дальнейшей комфортной работы

Примечание: внося изменения в базу не забудьте их применить, так как база с непримененными изменениями остается залоченной.

Вы можете использовать (последние два варианта кросс-платформенные и бесплатные):

Python DB-API модули в зависимости от базы данных

Соединение с базой, получение курсора

Для начала рассмотрим самый базовый шаблон DB-API, который будем использовать во всех дальнейших примерах:

При работе с другими базами данных, используются дополнительные параметры соединения, например для PostrgeSQL:

Чтение из базы

Обратите внимание: После получения результата из курсора, второй раз без повторения самого запроса его получить нельзя — вернется пустой результат!

Запись в базу

Разбиваем запрос на несколько строк в тройных кавычках

Длинные запросы можно разбивать на несколько строк в произвольном порядке, если они заключены в тройные кавычки — одинарные (»’…»’) или двойные («»». «»»)

Конечно в таком простом примере разбивка не имеет смысла, но на сложных длинных запросах она может кардинально повышать читаемость кода.

Объединяем запросы к базе данных в один вызов метода

Данный метод также удобен, когда у нас запросы сохранены в отдельной переменной или даже в файле и нам его надо применить такой запрос к базе.

Делаем подстановку значения в запрос

Важно! Никогда, ни при каких условиях, не используйте конкатенацию строк (+) или интерполяцию параметра в строке (%) для передачи переменных в SQL запрос. Такое формирование запроса, при возможности попадания в него пользовательских данных – это ворота для SQL-инъекций!

Возможны два варианта:

Примечание 1: В PostgreSQL (UPD: и в MySQL) вместо знака ‘?’ для подстановки используется: %s

Примечание 2: Таким способом не получится заменять имена таблиц, одно из возможных решений в таком случае рассматривается тут: stackoverflow.com/questions/3247183/variable-table-name-in-sqlite/3247553#3247553

UPD: Примечание 3: Благодарю Igelko за упоминание параметра paramstyle — он определяет какой именно стиль используется для подстановки переменных в данном модуле.
Вот ссылка с полезным приемом для работы с разными стилями подстановок.

Он всегда возвращает кортеж или None. если запрос пустой.

Курсор как итератор

UPD: Повышаем устойчивость кода

Благодарю paratagas за ценное дополнение:
Для большей устойчивости программы (особенно при операциях записи) можно оборачивать инструкции обращения к БД в блоки «try-except-else» и использовать встроенный в sqlite3 «родной» объект ошибок, например, так:

UPD: Использование with в psycopg2

Благодарю KurtRotzke за ценное дополнение:
Последние версии psycopg2 позволяют делать так:

Некоторые объекты в Python имеют __enter__ и __exit__ методы, что позволяет «чисто» взаимодействовать с ними, как в примере выше.

UPD: Ипользование row_factory

Благодарю remzalp за ценное дополнение:
Использование row_factory позволяет брать метаданные из запроса и обращаться в итоге к результату, например по имени столбца.
По сути — callback для обработки данных при возврате строки. Да еще и полезнейший cursor.description, где есть всё необходимое.

Пример из документации:

Дополнительные материалы (на английском)

Источник

Руководство по SQLite в Python

SQL и Python — обязательные инструменты для любого специалиста в сфере анализа данных. Это руководство — все, что вам нужно для первоначальной настройки и освоения основ работы с SQLite в Python. Оно включает следующие пункты:

SQLite3 (часто говорят просто SQLite) — это часть стандартного пакета Python 3, поэтому ничего дополнительно устанавливать не придется.

Что будем создавать

В процессе этого руководства создадим базу данных в SQLite с помощью Python, несколько таблиц и настроим отношения:

Типы данных SQLite в Python

SQLite для Python предлагает меньше типов данных, чем есть в других реализациях SQL. С одной стороны, это накладывает ограничения, но, с другой стороны, в SQLite многое сделано проще. Вот основные типы:

К сожалению, других привычных для SQL типов данных в SQLite нет.

Первые шаги с SQLite в Python

Начнем руководство с загрузки библиотеки. Для этого нужно использовать следующую команду:

Следующий шаг — создание базы данных.

Создание базы данных SQLite в Python

Если файл уже существует, то функция connect осуществит подключение к нему.

перед строкой с путем стоит символ «r». Это дает понять Python, что речь идет о «сырой» строке, где символы «/» не отвечают за экранирование.

Функция connect создает соединение с базой данных SQLite и возвращает объект, представляющий ее.

Резидентная база данных

Еще один способ создания баз данных с помощью SQLite в Python — создание их в памяти. Это отличный вариант для тестирования, ведь такие базы существуют только в оперативной памяти.

Однако в большинстве случаев (и в этом руководстве) будет использоваться описанный до этого способ.

Создание объекта cursor

Теперь выполнять запросы можно следующим образом:

Обратите внимание на то, что сами запросы должны быть помещены в кавычки — это важно. Это могут быть одинарные, двойные или тройные кавычки. Последние используются в случае особенно длинных запросов, которые часто пишутся на нескольких строках.

Создание таблиц в SQLite в Python

Пришло время создать первую таблицу в базе данных. С объектами соединения ( conn ) и cursor ( cur ) это можно сделать. Будем следовать этой схеме.

В коде выше выполняются следующие операции:

Для создания второй таблицы просто повторим последовательность действий, используя следующие команды:

После исполнения этих двух скриптов база данных будет включать две таблицы. Теперь можно добавлять данные.

Добавление данных с SQLite в Python

В Python часто приходится иметь дело с переменными, в которых хранятся значения. Например, это может быть кортеж с информацией о пользователе.

Если его нужно загрузить в базу данных, тогда подойдет следующий формат:

В данном случае все значения заменены на знаки вопроса и добавлен параметр, содержащий значения, которые нужно добавить.

Важно заметить, что SQLite ожидает получить значения в формате кортежа. Однако в переменной может быть и список с набором кортежей. Таким образом можно добавить несколько пользователей:

Но нужно использовать функцию executemany вместо обычной execute :

SQLite и предотвращение SQL-инъекций

Скрипты для загрузки данных

Следующие скрипты можно скопировать и вставить для добавления данных в обе таблицы:

Используйте следующие запросы:

Получение данных с SQLite в Python

Следующий момент касательно SQLite в Python — выбор данных. Структура формирования запроса та же, но к ней будет добавлен еще один элемент.

Использование fetchone() в SQLite в Python

Она вернет следующее:

Использование fetchmany() в SQLite в Python

Он вернет следующее:

Использование fetchall() в SQLite в Python

Функцию fetchall() можно использовать для получения всех результатов. Вот что будет, если запустить скрипт:

Удаление данных в SQLite в Python

Теперь рассмотрим процесс удаления данных с SQLite в Python. Здесь та же структура. Предположим, нужно удалить любого пользователя с фамилией «Parker». Напишем следующее:

Если затем сделать следующей запрос:

Будет выведен пустой список, подтверждающий, что запись удалена.

Объединение таблиц в SQLite в Python

Наконец, посмотрим, как использовать объединение данных для более сложных запросов. Предположим, нужно сгенерировать запрос, включающий имя и фамилию каждого покупателя заказа.

Для этого напишем следующее:

Тот же подход работает с другими SQL-операциями.

Выводы

В этом материале вы узнали все, что требуется для работы с SQLite в Python: загрузка библиотеки, создание баз и таблиц, добавление, запрос и удаление данных.

Источник

Использование SQL с Python – полное руководство

Главное меню » Информация » Использование SQL с Python – полное руководство

Все компании используют большие или малые базы данных. База данных – это не что иное, как организованный сбор данных. Данные организованы в строки, столбцы и таблицы и индексируются, чтобы упростить поиск необходимой информации. Базы данных предлагают множество функций, с помощью которых можно легко управлять большими объемами информации через Интернет, а также вводить и выводить большие объемы данных через типичный файл, такой как текстовый файл.

СУБД или система управления базами данных – это программное обеспечение для взаимодействия пользователей и баз данных. Эти пользователи не обязательно являются людьми, но могут быть программами или приложениями. Это когда приходит SQL. SQL является языком запросов и очень популярен в базах данных. Это позволяет программе на Python взаимодействовать с базой данных для выполнения запросов.

Существует много библиотек, с помощью которых мы можем связать интерфейс нашего приложения с базой данных. Примерами таких библиотек Python SQL являются SQLite, pymssql, sqlalchemy и другие. Каждая из этих библиотек Python SQL имеет свои плюсы и минусы и содержит функции для заданий Python SQL и генератора запросов Python SQL. Мы объясним одну из таких библиотек Python SQL под названием SQLite, которая доступна в Python. В этом блоге мы увидим, как подключать, хранить и извлекать данные на сервер SQL или простой SQL с Python.

Вы также можете конвертировать CSV в SQL Python и сохранить его в таблице в вашей базе данных. SQL-сервер подключения к базе данных Python выполняется с помощью библиотек SQL-сервера Python на Python. Эти библиотеки запускают задания SQL Python, такие как хранение, извлечение, удаление и помогают Python подключаться к серверу SQL.

Раздел 1: Использование основных функций SQLite

Некоторый код для представления вышеуказанных шагов:

Python-код для демонстрации создания и вставки таблиц с помощью SQL

Раздел 2: выборка данных

Извлечение данных из базы данных так же просто, как и создание. Метод execute использует ключевое слово «Select» для извлечения данных из таблицы с указанным именем в виде списка списков.

Код Python для демонстрации SQL для извлечения данных.

Раздел 3: Обновление, удаление записей в базе данных

Вы также можете использовать ряд функций, помимо упомянутых выше. К ним относятся обновление, удаление записей, ввод данных пользователем и т. д.

Python-код для отображения обновления и удаления

# Код для отображения графического представления

Раздел 4: Использование методов для запросов к большой базе данных

Ранее количество записей в базе данных было ограниченным, но большие базы данных также можно запрашивать с помощью SQLite. Некоторые методы для этого включают fetchall(), executetescript(), executemany() и т. д.

executetescript(): этот метод выполняет несколько операторов SQL одновременно. Вам необходимо передать скрипт в параметре этого метода.

executemany(): этот метод используется всякий раз, когда executetescript() должен использоваться несколько раз.

Вот и все. Теперь вы можете легко получить доступ к вашему SQL-серверу, используя эту библиотеку Python SQL. Это поможет вам создавать приложения, которым требуется функциональность базы данных, например, система управления библиотекой или что то другое, поскольку они требуют взаимодействия пользователя с внутренней базой данных. Закатите рукава и начните использовать SQL с кодом.

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Источник

Python, введение в БД

Здравствуйте, здесь и сейчас я хочу рассказать, что такое базы данных, зачем они нужны, и т.д.; для работы с ними мы будем использовать python и его библиотеку sqlite3.

Так нам говорит Яндекс, но если сказать простыми словами, не углубляясь во все эти понятия, то:

То есть как в библиотеку мы можем прийти и взять книгу «Война и мир», зная что она будет лежать в разделе романов, на букву «В», так и из БД мы можем взять запись по определённому аргументу, в данном случае жанру.

И тут возникает вопрос.

И что бы ответить на этот вопрос, мы должны кое-что узнать.

Как хранятся данные в базах данных

Сначала нужно понять, что БД делятся на:

Сетевые и иерархические БД:

Такие БД представляют собой графы и хранят информацию в них же.

Данные БД здесь мы рассматривать не будем. Поэтому перейдём к реляционной БД.

Реляционные базы данных

Я думаю что, на вопрос мы ответили, и можно идти дальше.

Зачем нужны базы данных?

За всю жизнь, человечество накопила невероятно много информации, а БД, как мы знаем собирают, и сортирует эту информацию по таблицам (в нашем случае). И БД помогают абсолютно спокойно ориентироваться во всей этой куче информации, добавлять её туда, изменять и т.д.;

Из теории в практику

Сейчас мы пойдём в практику, но перед этим хотелось бы уточнить кое-что. Сверху я написал такую строку:

Мой косяк исправили, идём в практику!

Установка sqlite3

Да, это смешно, но мало ли кому-нибудь понадобится

Я не буду описывать алгоритм установки, ведь это давно сделали за меня, если вам нужно установить данный модуль, то просьба идти вот сюда.

Создание первой БД

cur = con.cursor — позволит нам производить операции с БД, остальное не важно.

cur.execute(. ) — создаёт таблицу с именем тест и всего 1 колонкой id, в которой все данные — числа

commit() — грубо говоря, сохранение БД

А давайте создадим программу, которая запрашивает имя и фамилию, и записывает их в БД, а потом по выбору цифр либо выводит, либо записывает снова.

Стандартные моменты пропустим.

cur.execute(«INS. ») — Добавление данных

cur.execute(«SeL. ») — Получение данных. И так как там отдаётся массив, то мы его перебираем, а после ещё и из кортежа данные берём.

«SELECT», «INSERT», «DROP» и т.д. — это всё SQL.

cur.fetchall() — это что бы в переменную записалось всё, что пришло из БД.

Вывод

Базы данных — важная и очень нужная вещь. Здесь мы затронули настолько её малую часть, что аж смешно. Поэтому чтобы действительно узнать как это работает, советую почитать об этом всём в интернете, благо информации много. Удачи!

Источник

🐍🐬 Python и MySQL: практическое введение

Leo Matyushkin

Публикация представляет собой незначительно сокращенный перевод статьи Чайтаньи Баведжи Python and MySQL Database: A Practical Introduction. Материал также адаптирован в виде блокнота Jupyter.

Большинство приложений в той или иной форме взаимодействует с данными. Поэтому языки программирования (Python не исключение), предоставляют инструменты хранения источников данных и доступа к ним. MySQL — одна из самых популярных систем управления базами данных (СУБД). В прошлом году она заняла второе место после СУБД Oracle в рейтинге баз данных.

Используя методы, описанные в этом руководстве, вы сможете эффективно интегрировать базу данных MySQL в приложение на Python. В ходе руководства мы разработаем небольшую базу данных MySQL для системы рейтинга фильмов и узнаем, как забирать из нее данные с помощью Python-кода.

К концу этого урока вы сможете:

Сравнение MySQL с другими SQL-базами данных

SQL (Structured Query Language) — язык структурированных запросов. SQL является широко используемым языком программирования для управления реляционными базами данных. Возможно, вы слышали о различных СУБД на основе SQL: MySQL, PostgreSQL, SQLite и SQL Server. Все эти базы данных соответствуют стандартам SQL, но отличаются в деталях.

В силу открытости исходного кода MySQL быстро стал лидером рынка среди SQL-решений. В настоящее время MySQL используется всеми крупными техническими фирмами, включая Google, LinkedIn, Uber, Netflix, Twitter и другие.

Помимо поддержки со стороны open source-сообщества, есть и другие причины успеха MySQL:

MySQL использует синтаксис, похожий на стандартный SQL, однако имеющий некоторые важные отличия, описанные в официальной документации.

Установка MySQL Server и MySQL Connector

Чтобы начать работу с этим руководством, вам необходимо настроить две вещи: MySQL Server и MySQL Connector. MySQL Server предоставит ресурсы, необходимые для работы с базой данных. После запуска сервера вы сможете подключить к нему свое приложение Python с помощью MySQL Connector/Python.

Установка MySQL Server

Официальная документация описывает рекомендуемые способы загрузки и установки MySQL Server. Есть инструкции для всех популярных операционных систем, включая Windows, macOS, Solaris, Linux и многие другие.

Для Windows лучше всего загрузить установщик MySQL и позволить ему позаботиться о процессе. Диспетчер установки также поможет настроить параметры безопасности сервера MySQL. На странице учетных записей будет необходимо ввести пароль для root-записи и при желании добавить других пользователей с различными привилегиями.

Настройка учетной записи MySQL

С помощью установщиков можно настроить и другие полезные инструменты, например, MySQL Workbench. Удобная альтернатива установке в операционной системе — развернуть MySQL с помощью Docker.

Установка MySQL Connector/Python

Драйвер базы данных — программное обеспечение, позволяющее приложению подключаться и взаимодействовать с СУБД. Такие драйверы обычно поставляются в виде отдельных модулей. Сандартный интерфейс, которому должны соответствовать все драйверы баз данных Python, описан в PEP 249. Драйверы баз данных Python, такие как sqlite3 для SQLite, psycopg для PostgreSQL и MySQL Connector/Python для MySQL, следуют этим правилам.

Для установки драйвера (коннектора) воспользуемся менеджером пакетов pip :

pip установит коннектор в текущую активную среду. Чтобы работать с проектом изолированным образом, мы рекомендуем настроить виртуальную среду.

Проверим результат установки, запустив в терминале Python следующую команду:

Если инструкция импорта выполняется без ошибок, значит mysql.connector успешно установлен и готов к использованию.

Установление соединения с сервером MySQL

MySQL ― это серверная система управления базами данных. Один сервер может содержать несколько баз данных. Чтобы взаимодействовать с базой данных, мы должны установить соединение с сервером. Рабочий процесс программы Python, которая взаимодействует с базой данных на основе MySQL, в общих чертах выглядит следующим образом:

Каким бы ни было приложение, первый шаг ― связать между собой приложение и базу данных.

Подключаемся к серверу MySQL из Python

Итак, мы установили соединение между нашей программой и сервером MySQL. Теперь нужно либо создать новую базу данных, либо подключиться к существующей.

Создаем новую базу данных

Передадим наш запрос о создании базы данных online_movie_rating :

Приведенный код выведет имена всех баз данных, находящихся на нашем сервере MySQL. Команда SHOW DATABASES в нашем примере также вывела базы данных, которые автоматически создаются сервером MySQL и предоставляют доступ к метаданным баз данных и настройкам сервера.

Подключение к существующей базе данных

Создание, изменение и удаление таблиц

Определение схемы базы данных

Начнем с создания схемы базы данных для рейтинговой системы фильмов. База данных будет состоять из трех таблиц:

1. movies ― общая информация о фильмах:

2. reviewers ― информация о людях, опубликовавших оценки фильмов:

3. ratings ― информация об оценках фильмов рецензентами:

Этих трех таблиц достаточно для целей данного руководства.

Схема системы рейтинга фильмов

Таблицы в базе данных связаны друг с другом: movies и reviewers должны иметь отношение «многие ко многим»: один фильм может быть просмотрен несколькими рецензентами, а один рецензент может рецензировать несколько фильмов. Таблица ratings соединяет таблицу фильмов с таблицей рецензентов.

Создание таблиц с помощью оператора CREATE TABLE

Чтобы создать таблицу, необходимо передать указанный запрос в cursor.execute() :

Повторим процедуру для таблицы reviewers :

Наконец, создадим таблицу ratings :

Реализация отношений внешнего ключа в MySQL немного отличается и имеет ограничения в сравнении со стандартным SQL. В MySQL и родитель, и потомок внешнего ключа должны использовать один и тот же механизм хранения ― базовый программный компонент, который система управления базами данных использует для выполнения SQL-операций. MySQL предлагает два вида таких механизмов:

InnoDB ― самый популярный механизм хранения по умолчанию. Соблюдая ограничения внешнего ключа, он помогает поддерживать целостность данных. Это означает, что любая CRUD-операция с внешним ключом предварительно проверяется на то, что она не приводит к несогласованности между разными таблицами.

Один и тот же курсор можно использовать для нескольких обращений. В этом случае все обращения станут одной атомарной транзакцией. Например, можно выполнить все операторы CREATE TABLE одним курсором, а затем зараз зафиксировать транзакцию:

Отображение схемы таблиц с использованием оператора DESCRIBE

Изменение схемы таблицы с помощью оператора ALTER

Столбец с именем collection_in_mil в таблице movies содержит кассовые сборы фильма в миллионах долларов. Мы можем написать следующую инструкцию MySQL, чтобы изменить тип данных атрибута collection_in_mil с INT на DECIMAL :

Удаление таблиц с помощью оператора DROP

Вставка записей в таблицы

Заполним таблицы данными. В этом разделе мы рассмотрим два способа вставки записей с помощью MySQL Connector в коде Python.

Применим подход для заполнения таблицы reviewers :

Аналогичным образом заполним таблицу ratings :

Теперь все три таблицы заполнены данными. Следующий шаг ― разобраться, как с этой базой данных взаимодействовать.

Чтение записей из базы данных

Чтение записей с помощью оператора SELECT

Чтобы получить записи, необходимо отправить в cursor.execute() запрос SELECT и вернуть результат с помощью cursor.fetchall() :

В MySQL оператору LIMIT можно передать два неотрицательных числовых аргумента:

При использовании двух числовых аргументов первый указывает смещение, равное в данном примере 2, а второй ограничивает количество возвращаемых строк до 5. То есть запрос из примера вернет строки с 3 по 7.

Фильтрация результатов с помощью WHERE

Словосочетание ORDER BY в запросе позволяет отсортировать сборы от самого высокого до самого низкого.

MySQL предоставляет множество операций форматирования строк, таких как CONCAT для объединения строк. Например, названия фильмов, чтобы избежать путаницы, обычно отображается вместе с годом выпуска. Получим названия пяти самых прибыльных фильмов вместе с датами их выхода в прокат:

Обработка нескольких таблиц с помощью оператора JOIN

Чтобы узнать названия пяти фильмов с самым высоким рейтингом, выполним следующий запрос:

Найти имя рецензента, давшего наибольшее количество оценок, можно так:

Как видим, больше всего рецензий написала Mary Cooper.

Обновление и удаление записей из базы данных

Команда UPDATE

Представим, что рецензент Amy Farah Fowler вышла замуж за Sheldon Cooper. Она сменила фамилию на Cooper, и нам необходимо обновить базу данных. Для обновления записей в MySQL используется оператор UPDATE :

Указанные запросы сначала обновляют рейтинг, а затем выведут обновленный. Напишем скрипт на Python, который позволит корректировать оценки:

Хотя этот код решает поставленную задачу, инструкция WHERE в текущем виде является заманчивой целью для хакеров. Она уязвима для атаки с использованием SQL-инъекции, позволяющей злоумышленникам повредить базу данных или использовать ее не по назначению.

И снова выходные данные показывают, что указанный рейтинг был изменен на 5.0. Что изменилось?

Хакер перехватил запрос на обновление данных. Запрос на обновление, изменит last_name всех записей в таблице рецензентов «A» :

Приведенный код отображает first_name и last_name для всех записей в таблице проверяющих. Атака с использованием SQL-инъекции повредила эту таблицу, изменив last_name всех записей на «A».

Обратите внимание, что плейсхолдеры %s больше не заключены в строковые кавычки. cursor.execute() проверяет, что значения в кортеже, полученном в качестве аргумента, имеют требуемый тип данных. Если пользователь попытается ввести какие-то проблемные символы, код вызовет исключение:

Такой подход стоит использовать всегда, когда вы включаете в запрос пользовательский ввод. Не поленитесь узнать и про другие способы предотвращения атак с использованием SQL-инъекций.

Удаление записей: команда DELETE¶

Другие способы соединения Python и MySQL

В этом руководстве мы познакомились с MySQL Connector/Python, который является официально рекомендуемым средством взаимодействия с базой данных MySQL из приложения Python. Вот еще пара популярных коннекторов:

Эти драйверы действуют, как интерфейсы между вашей программой и базой данных MySQL. Фактически вы просто отправляете через них свои SQL-запросы. Но многие разработчики предпочитают использовать для управления данными не SQL-запросы, а объектно-ориентированную парадигму.

Объектно-реляционное отображение (ORM) — метод, который позволяет запрашивать и управлять данными из базы данных напрямую, используя объектно-ориентированный язык. ORM-библиотека инкапсулирует код, необходимый для управления данными, освобождая разработчиков от необходимости использовать SQL-запросы. Вот самые популярные ORM-библиотеки для связки Python и SQL:

Заключение

В этом руководстве мы познакомились с применением MySQL Connector/Python для интеграции базы данных MySQL в ваше приложение Python. Мы также разработали тестовый образец базы данных MySQL и повзаимодействовали с ней непосредственно из Python-кода. Дополнительные сведения можно найти в официальной документации.

Python имеет коннекторы и для других СУБД, таких как MongoDB и PostgreSQL. Будем рады узнать, какие еще материалы по Python и базам данных вам были бы интересны.

Источник