來源：AirPython

作者：星安果

1. 前言

大家好，我是安果！

PgSQL，全稱為 PostgreSQL，是一款免費開源的關系型數據庫

相比最流行的 Mysql 數據庫，PgSQL 在可靠性、數據完整性、擴展性方面具有絕對的優勢

本篇文章將聊聊如何使用 Python 操作 PgSQL 數據庫

2. PgSQL 使用

Python 操作 PgSQL，需要先安裝依賴包「 psycopg2 」

# 安裝依賴包
pip3 install psycopg2

接下來，就可以使用 Python 來操作數據庫了

2-1 數據庫連接及游標對象

使用 psycopg2 中的「 connect() 」方法連接數據庫，創建數據庫連接對象及游標對象

import psycopg2
# 獲得連接對象
# database：數據庫名稱
# user：用戶名
# password：密碼
# host：數據庫ip地址
# port：端口號，默認為5432
conn = psycopg2.connect(database="db_name", user="postgres", password="pwd", host="127.0.0.1", port="5432")
# 獲取游標對象
cursor = conn.cursor()

獲取游標對象后，就可以執行 SQL，進而操作數據庫了

2-2 插入數據

首先，編寫插入數據的 SQL 語句及參數（ 可選 ）

# 構建SQL語句
# 方式一：直帶參數
sql = "INSERT INTO student (name,age)
VALUES (%s, '%s')" %
('xag',23)
# 方式二：參數分離
sql = """INSERT INTO student (name,age) VALUES (%s, %s)"""
# 參數
params = ('xag',23)

然后，使用游標對象執行 SQL

# 執行sql
# 注意：params可選，根據上面的參數方式來選擇設置
cursor.execute(sql,[params])

接著，使用連接對象提交事務

# 事務提交
conn.commit()

最后，釋放游標對象及數據庫連接對象

# 釋放游標對象及數據庫連接對象
cursor.close()
conn.close()

2-3 查詢數據

游標對象的 fetchone()、fetchmany(size)、fetchall() 這 3個函數即可以實現單條數據查詢、多條數據查詢、全部數據查詢

# 獲取一條記錄
one_data = cursor.fetchone()
print(one_data)
# 獲取2條記錄
many_data = cursor.fetchmany(2)
print(many_data)
# 獲取全部數據
all_data = cursor.fetchall()
print(all_data)

需要注意的是，條件查詢與上面的插入操作類似，條件語句可以將參數分離出來

# 條件查詢 SQL語句
sql = """SELECT * FROM student where id = %s;"""
# 對應參數，參數結尾以逗號結尾
params = (1,)
# 執行SQL
cursor.execute(sql, params)
# 獲取所有數據
datas = cursor.fetchall()
print(datas)

2-4 更新數據

更新操作和上面操作一樣，唯一不同的是，執行完 SQL 后，需要使用連接對象提交事務，才能將數據真實更新到數據庫中

def update_one(conn, cursor):
"""更新操作"""
# 更新語句
sql = """update student set name = %s where id = %s """
params = ('AirPython', 1,)
# 執行語句
cursor.execute(sql, params)
# 事務提交
conn.commit()
# 關閉數據庫連接
cursor.close()
conn.close()

2-5 刪除數據

刪除數據同更新數據操作類似

def delete_one(conn, cursor):
"""刪除操作"""
# 語句及參數
sql = """delete from student where id = %s """
params = (1,)
# 執行語句
cursor.execute(sql, params)
# 事物提交
conn.commit()
# 關閉數據庫連接
cursor.close()
conn.close()

3. 最后

通過上面操作，可以發現 Python 操作 PgSQl 與 Mysql 類似，但是在原生 SQL 編寫上兩者還是有很多差異性