python模块篇04-records

github链接为：https://github.com/kennethreitz/records
1）SQLite 数据库连接串：
　　sqlite:///:memory: (or, sqlite://)
　　sqlite:///relative/path/to/file.db
　　sqlite:////absolute/path/to/file.db
　　例：db = records.Database(‘sqlite:///users.db’)
2）Oracle 数据库连接示例：
　　先安装 cx_Oracle
　　oracle://root:1234@ORCL
3）MySQL 数据库连接串示例：
　　mysql://root:12345@localhost/mydb?charset=utf8
4）PostgreSQL 数据库连接串示例：
　　postgresql://postgres:1234@localhost/mydb
5）SQL Server 数据库连接示例：
　　首先安装 pymssql
　　mssql+pymssql://sa:12345@localhost:1433/mydb
注意：
　　有些数据库连接方式因第三方模块不同，连接方式可能有多种，上述只是展示其中某一种连接方式，更详细的连接方式请参考 SQLAlchemy。

使用步骤：
　　连接数据库，返回 db 数据库对象
　　db 对象执行 sql 语句
# pip install records 安装
import records
# 获取数据库
db = records.Database('mysql+pymysql://root:@localhost:3306/dev01_git')
# 查询
rows = db.query('select * from lemon_user')　　# 获取数据库的格式是标准的 URL 格式，如果使用的不是 mysql 数据库，只需要换掉数据库类型就可以了

 

二、创建表
　　# 连接数据库
　　db = records.Database('mysql+pymysql://root:@localhost:3306/dev01_git')

　　# 创建表
　　sql_create_table = """CREATE TABLE IF NOT EXISTS lemon_user (
    　　name varchar(20),
    　　age int
　　) DEFAULT CHARSET=utf8 ;"""

　　db.query(sql_create_table)


三、插入单条数据
　　records 支持使用:variable 定义变量，通过参数传入完成动态传值，在需要动态加载数据的时候非常有用：

　　user = {"name": "yuze5", "age": 20}
　　db.query('INSERT INTO lemon_user(name,age) values (:name, :age)', **user)

四、插入多条数据
　　sql 语句在执行多条数据操作的时候非常不方便，尤其是当值还是变化的时候。 records 提供的 bulk_query 方法能快捷的插入和更新多条数据：

　　users = [
    　　{"name":"yuze", "age": 13},
    　　{"name":"yuze2", "age": 15},
    　　{"name":"yuze3", "age": 16}
　　]
　　db.bulk_query('INSERT INTO lemon_user(name,age) values (:name, :age)', users)

五、数据查询
　　查询到数据以后，可以通过 all() 方法获取所有的记录，支持 3 种类型。默认是自己封装的 RecordCollection 对象，也可以通过 as_dict=True 参数转成字典形式，可以通过 as_ordereddict=True 转成排序字典形式

　　rows = db.query('SELECT * FROM lemon_user;')
　　# 得到所有数据
　　print(rows.all())
　　# 字典形式展示
　　print(rows.all(as_dict=True))
　　# 获取第一个
　　print(rows.first())
　　# 以字典形式获取第一个
　　print(rows.first(as_dict=True))
　　# 排序字典
　　print(rows.first(as_ordereddict=True))
　　# 查询唯一的一个
　　print(rows.one())
　　# 转为表格形式
　　print(rows.dataset)
　　# 转为json
　　print(rows.as_dict())
　　# 遍历
　　for r in rows:
    　　# 多种获取方式
    　　print(r.id, r['uname'], r[2])


安全参数化：
　　# Records 支持安全参数化，使用 :variable 定义变量，使用字典传入参数值
　　params = {'id':1}
　　rows = db.query('select * from a_user where id = :id',**params)



六、简洁的数据库事务支持
　　数据库事务是经常需要使用到的数据库操作，他通常是为了保持数据原子性和一致性。
比如一个转账的数据库操作：
1、从 yuze 账号中读取余额 ，
2、对 yuze 账号余额减去转账 - 400 
3、从 chaoge 账号中把余额读出来 
4、对 chaoge 账号做加法操作（+400）。我们必须保证这 4 步同时执行成功，要么同时都不成功。如果前 2 步已经执行成功，但是到第 3 步发生了错误导致后面都不能执行，就会出现问题：yuze 的账号被扣了钱，但是 chaoge 的账号却没有加钱。通过数据库事务就能避免这种情况。

with db.transaction() as tx:
    user = {"name": "yuze9", "age": 20}
    tx.query('INSERT INTO lemon_user(name,age) values (:name, :age)', **user)
    # 下面是错误的 sql 语句，有错误，则上面的 sql 语句不会成功执行。
    tx.query('sof')

事务支持：
　　t = Database.transaction();
　　t.commit()


demo：
　　db = records.Database()
　　tx = db.transaction()
　　try:
　　　　db.query(...)
　　　　db.query(...)
　　　　tx.commit()
　　except:
　　　　tx.rollback()

 

数据导出功能：
Records 还具有完整的 Tablib 集成功能，允许将结果导出到 CSV、XLS、JSON、HTML Tables, YAML、Pandas DataFrames。非常适合与朋友共享数据或生成报告。

1. 以 dataset 方式导出
　　dataset = rows.dataset
　　print(dataset)

结果：
　　id|cid|uname 
　　--|---|------
　　1 |100|tom1  
　　2 |100|cat1  

2. 以 csv 方式导出：结果以逗号分隔
　　csv = rows.export('csv')
　　print(csv)

结果：
　　id,cid,uname
　　1,100,tom1
　　2,100,cat1

3. 以 yaml 方式导出
　　yaml = rows.export('yaml')
　　print(yaml)

　　结果：
　　- cid: 100
  　　id: 1
  　　uname: tom1
　　- cid: 100
  　　id: 2
  　　uname: cat1

4. 以 JSON 方式导出：js对象表示法
　　jn = rows.export('json')
　　print(jn)

　　结果：
　　[{"id": 1, "cid": 100, "uname": "tom1"}, {"id": 2, "cid": 100, "uname": "cat1"}]

　　demo：
　　　　rows = db.query('SELECT * FROM lemon_user;')
　　　　json_rows = rows.export('yaml')
　　　　print(json_rows)

　　# 把数据写入yaml 文件里面
　　with open("222.yaml", "w", encoding="utf-8") as f:
    　　f.write(json_rows)



5. 以 xls/xlsx 方式导出
　　　　demo1
　　　　xls = rows.export('xls')
　　　　print(xls)  # b'\xd0\xcf\x11\xe0\xa1\xb1.......'

　　　　demo2
　　with open('E://report.xls', 'wb') as f:
    　　f.write(rows.export('xls'))

　　demo3
　　rows = db.query('SELECT * FROM lemon_user;')
　　with open('users.xlsx', 'wb') as f:
    　　f.write(rows.export('xlsx'))


6. 以Pandas DataFrame 方式导出
　　首先安装好 pandas 模块。
　　rows = db.query('select * from a_user')
　　df = rows.export('df')
　　print(df)

结果：
     id   cid   uname
0     1   100    tom1
1     2   100    cat1
2     3   100  kitty1