适合Python项目的五大SQL连接器

编辑: admin 分类: python 发布时间: 2021-12-03 来源:互联网
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  • 1. PyMySQL(https://pypi.org/project/PyMySQL/)
  • 2. MySQLdb(https://mysqlclient.readthedocs.io/user_guide.html)
  • 3. QTSQL(https://doc.qt.io/qt-5/qtsql-index.html)
  • 4. Psycopg2(https://pypi.org/project/psycopg2/)
  • 5. SuperSQLite(https://github.com/plasticityai/supersqlite)

【51CTO.com快译】 作为一种驱动程序，数据库连接器(database connector)的工作方式类似于，我们将软件接口连接到特定的数据库上，以实现适配器的基本功能。现如今，Python已经成为了一种在全球范围内，被广为使用的编程语言。因此，我们有必要了解与Python有关的数据库连接器。

通常，我们可以通过作为Python标准数据库接口的Python DB-API，将MySQLdb模块运用于MySQL之上。不过，由于该模块独立于任何其他数据库引擎，因此我们需要额外地通过编写Python脚本，来实现对于其他数据库引擎的访问。而且，该API与Python 3并不兼容，因此我们需要用到各种Python类型的数据库连接器。接下来我们就来看一下适合大多数Python程序员的、五大Python SQL数据库连接器，及它们安装的各种优缺点

1. PyMySQL(https://pypi.org/project/PyMySQL/)

如您所知，MySQL是业界领先的，多用户、多线程的开源式数据库管理系统。它在Web项目的开发中倍受欢迎。

安装与使用：

我们可以通过运行如下命令，在自己的PC上安装PyMySQL：

bash 
pip install pymysql

完成安装后，我们可以通过运行如下Python代码，来测试数据库连接器：

import pymysql 
con = pymysql.connect('localhost', 'username', 
    'password', 'db_name'') 
with con. cursor()  as cur: 
    cur.execute('SELECT VERSION()') 
    version = cur.fetchone() 
    print(f'Database version: {version[0]}') 
con.close()

优点：

  • 其大多数公共API都与mysqlclient和MySQLdb相兼容。
  • 同时支持Python 2和3。
  • 能够支持MySQL和MariaDB服务器。

缺点：

不支持由MySQL提供的低级API，其中包括：data_seek、store_result和 use_result等。

2. MySQLdb(https://mysqlclient.readthedocs.io/user_guide.html)

作为MySQL数据库服务器上能够兼容线程(thread-compatible)的接口，MySQLdb提供了针对Python数据库的API。

安装与使用：

您可以通过运行如下命令，在自己的PC上安装MySQLdb模块：

bash 
# For Ubuntu, use the following command - 
sudo apt-get install python-pip python-dev libmysqlclient-dev 
# For Fedora, use the following command - 
sudo dnf installPythonpython-devel mysql-devel redhat-rpm-config gcc 
#ForPythoncommand prompt, use the following command - 
pip install MySQL-python

也可以通过运行如下Python代码，来使用该连接器：

from MySQLdb import _mysql 
db=_mysql.connect() 
db=_mysql.connect(host="localhost",user="username", 
                  passwd="password",db="db_name")

优点：

  • 由于是用C语言构建的，因此其运行的速度非常快。
  • 属于纯粹的SQL。
  • 能够支持MySQL。

缺点：

  • 并不支持Python 3。
  • 需要自行编写SQL代码。
  • 不但需要自行管理指针，而且无法进行任何缓存、或参数化。
  • 如果不重写所有的数据库代码，则无法切换到不同的数据库后端。

3. QTSQL(https://doc.qt.io/qt-5/qtsql-index.html)

作为另一种数据库连接器，QTSQL可被用于将数据库与各种PYQT5应用程序相集成。值得注意的是，由于QT是一种GUI工具包，因此QTSQL主要被用于UI类应用程序。

安装与使用：

由于QTSQL已经预安装了PYQT5，因此您可以通过如下Python代码，导入对应的模块。

from PyQt5 import QtSql

并且通过如下代码段，连接到数据库上：

self.QSqlDatabase.addDatabase("QMYSQL") 
self.db.setHostName("host_name") 
self.db.setDatabaseName("database_name") 
self.db.setUserName("username") 
self.db.setPassword("password")

在上述代码中，QSqlDatabase.addDatabase的第一个参数，可用于添加驱动程序，其中包括：QPSQL、QMYSQL、QOCI、QODBC、以及QSQLITE等。紧接着的四行命令：setHostName()、setDatabaseName()、setUserName()和setPassword()，可用于初始化数据库连接。此外，在完成初始化后，您还可以通过调用QSqlDatabase.open()，以打开并访问数据库。

优点：

  • 仅可以使用各种Qt库。
  • 由于它能够与Qt的各种标准小部件相集成，因此可以返回Qt对象。
  • 可以使用任何支持Qt的数据库后端(如：MySQL、SQLite等)。

缺点：

  • 需要自行编写SQL。

4. Psycopg2(https://pypi.org/project/psycopg2/)

Psycopg 是Python编程语言中最流行的PostgreSQL数据库适配器。它的主要特点是完整地实现了PythonDB API 2.0的规范和线程的安全性(即，多个线程可以共享同一个连接)。由于它是为具有大量多线程的应用程序而设计的，因此此类应用不但会创建和销毁大量的指针，而且会生成大量并发的INSERT或UPDATE。

安装和指南：

可以通过运行如下命令，在自己的PC上安装psycopg2：

bash 
 
pip install psycopg2

完成安装后，请运行如下Python代码：

import psycopg2
try:
    conn = psycopg2.connect("dbname='template1' user='dbuser' host='localhost' password='dbpass'")
except:
    print "I am unable to connect to the database"
cur = conn.cursor()
cur.execute("""SELECT datname from pg_database""")

优点：

  • 快速高效。
  • 支持多种连接、以及各种连接对象。
  • 支持各种异步查询。

缺点：

  • 缺乏相应的文档。

5. SuperSQLite(https://github.com/plasticityai/supersqlite)

作为一个针对Python的超级SQLite库和驱动程序，SuperSQLite将原有内置的SQLite包，替换成了为每个平台原生的、预编译好(pre-compiled)的新版本SQLite，及其SQLite扩展。

安装和指南：

可以通过运行如下命令，在自己的PC上安装SuperSQLite：

bash  
pip install supersqlite

完成安装后，运行如下Python代码即可使用：

from supersqlite import sqlite3  
conn = sqlite3.connect('databasefile.db')

优点：

  • 快速高效。
  • 可以通过HTTP协议实现远程流式传输。
  • 可以实现全文检索。

暂未发现显著的缺点。

小结：
综上所述，我们一同了解了何为数据库连接器、为何要在Python中使用数据库连接器，以及五种最常用的Python SQL数据库连接器。此外，我们还讨论了每种连接器的安装步骤，及其各自的优缺点。

到此这篇关于适合Python项目的五大SQL连接器的文章就介绍到这了,更多相关适合Python的五大SQL连接器内容请搜索hwidc以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持hwidc！

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